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讓生成式AI“說(shuō)專(zhuān)業(yè)的話(huà)”“說(shuō)真話(huà)” 機(jī)構(gòu)認(rèn)為銀行業(yè)利用生成式AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)賦能轉(zhuǎn)型面臨兩個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)

來(lái)源:金融時(shí)報(bào)  


(資料圖片)

專(zhuān)家表示,當(dāng)前市場(chǎng)通用的生成式AI模型具備普適、跨行業(yè)通用、模糊語(yǔ)言的特性,而這難以滿(mǎn)足銀行業(yè)對(duì)金融專(zhuān)業(yè)能力、精準(zhǔn)性方面的高要求。因此,如何讓生成式AI模型“說(shuō)專(zhuān)業(yè)的話(huà)”“說(shuō)真話(huà)”就成為銀行業(yè)規(guī)?;瘧?yīng)用生成式AI的兩個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

以ChatGPT為代表的生成式AI已經(jīng)在各行各業(yè)引發(fā)了廣泛的討論。更重要的是,各領(lǐng)域和行業(yè)已經(jīng)開(kāi)始積極嘗試推動(dòng)生成式AI技術(shù)落地應(yīng)用。

在金融領(lǐng)域中,銀行業(yè)對(duì)于生成式AI技術(shù)的應(yīng)用探索也在逐步深入?!霸摷夹g(shù)已不只停留于概念階段,如何借力新技術(shù)賦能銀行轉(zhuǎn)型已成為行業(yè)必須深入思考的命題?!辈ㄊ款D咨詢(xún)公司董事總經(jīng)理、全球資深合伙人何大勇稱(chēng)。不過(guò),多重因素作用下,在銀行體系內(nèi)規(guī)模化應(yīng)用生成式AI仍面臨巨大挑戰(zhàn)。

波士頓咨詢(xún)公司最新發(fā)布的《銀行業(yè)生成式AI應(yīng)用報(bào)告(2023)》(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“報(bào)告”)顯示,銀行業(yè)應(yīng)用生成式AI主要遵循兩大類(lèi)價(jià)值創(chuàng)造邏輯:一是替代人,接受大量重復(fù)性、簡(jiǎn)單基礎(chǔ)的任務(wù),以釋放運(yùn)營(yíng)類(lèi)人力資源;二是賦能人,利用生成式AI的“對(duì)話(huà)”和“創(chuàng)造”能力,以AI為助手放大關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)“人”的產(chǎn)能,賦能“專(zhuān)業(yè)”內(nèi)容形成和“基礎(chǔ)管理”環(huán)節(jié)。

生成式AI的應(yīng)用場(chǎng)景可以貫穿銀行全產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié):每個(gè)職能部門(mén)、每條業(yè)務(wù)線(xiàn)本質(zhì)上都能找到生成式AI的應(yīng)用場(chǎng)景。同時(shí),有實(shí)踐表明,規(guī)模化應(yīng)用生成式AI有望為銀行業(yè)帶來(lái)可觀的降本增效收益。

報(bào)告指出,銀行業(yè)具備由點(diǎn)及面推進(jìn)生成式AI應(yīng)用的三大條件,即扎實(shí)的數(shù)字化基礎(chǔ)、完備的技術(shù)能力和多元豐富的數(shù)據(jù)。而銀行業(yè)在推動(dòng)生成式AI應(yīng)用落地的過(guò)程中有四大舉措需要關(guān)注。第一,在探索初期,優(yōu)選生成式AI應(yīng)用場(chǎng)景,平衡收益和風(fēng)險(xiǎn),與傳統(tǒng)AI充分結(jié)合;第二,在具體應(yīng)用過(guò)程中,巧用方法,利用嵌入、提示詞設(shè)計(jì)、微調(diào)三大抓手,讓AI生成的答案更專(zhuān)業(yè);第三,在生成式技術(shù)能力體系建設(shè)上,夯實(shí)技術(shù)基礎(chǔ),合理部署、多維選型、全棧升級(jí);第四,在重塑體系規(guī)?;瘧?yīng)用過(guò)程中,遵循10/20/70原則,即10%是模型,20%是整體IT能力升級(jí),70%是業(yè)務(wù)與組織的轉(zhuǎn)型,而后兩個(gè)因素更為關(guān)鍵。

“當(dāng)前市場(chǎng)通用的生成式AI模型具備普適、跨行業(yè)通用、模糊語(yǔ)言的特性,而這難以滿(mǎn)足銀行業(yè)對(duì)金融專(zhuān)業(yè)能力、精準(zhǔn)性方面的高要求?!辈ㄊ款D咨詢(xún)公司董事總經(jīng)理、全球合伙人譚彥表示,“因此,如何讓生成式AI模型‘說(shuō)專(zhuān)業(yè)的話(huà)’‘說(shuō)真話(huà)’就成為銀行業(yè)規(guī)?;瘧?yīng)用生成式AI的兩個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。此外,銀行等金融機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)安全的嚴(yán)格要求也意味著模型的精調(diào)和應(yīng)用都很有可能需在本地進(jìn)行?!?/p>

報(bào)告認(rèn)為,在對(duì)生成式AI的探索中,銀行需具備長(zhǎng)線(xiàn)思維,開(kāi)展體系化的頂層規(guī)劃,并與相關(guān)業(yè)務(wù)和科技部門(mén)協(xié)同共進(jìn),推動(dòng)規(guī)?;瘧?yīng)用的分步落地。概括而言,可分三個(gè)階段由點(diǎn)及面、敏捷推進(jìn):第一階段為少量場(chǎng)景的概念驗(yàn)證和局部落地,即選擇重點(diǎn)應(yīng)用場(chǎng)景,快速完成概念驗(yàn)證、構(gòu)建MVP最小可行產(chǎn)品;第二階段為開(kāi)展全場(chǎng)景盤(pán)點(diǎn)和體系規(guī)劃,即基于局部應(yīng)用的效果和經(jīng)驗(yàn),形成規(guī)?;瘜?shí)施的頂層規(guī)劃;第三階段則為規(guī)?;瘧?yīng)用落地和體系能力的固化。

(文章來(lái)源:金融時(shí)報(bào))

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