自2022年底ChatGPT3.5發布以來，生成式AI相關話題熱度持續走高，並以驚人的技術迭代和應用演進速度帶動了各行業企業的競相布局。而作爲最早應用傳統AI技術的領域之一，銀行業也正積極試水生成式AI在行業內各領域和場景下的應用。

“該技術已不只停留於概念階段，如何借力新技術賦能銀行轉型已成爲行業必須深入思考的命題“，波士頓咨詢公司（BCG）董事總經理，全球資深合夥人何大勇稱。然而，多重因素作用下，在銀行體系內規模化應用生成式AI仍面臨巨大挑战。

近日，BCG發布《銀行業生成式AI應用報告（2023）》，從生成式AI技術特點、新價值釋放場景與快速落地、規模化應用能力准備、快速推動全面應用四大方面爲切入要點，深入解析了銀行業在推動生成式AI應用過程中關注的核心問題。

 01 變革已至：生成式AI的突破性能力

報告認爲，今天生成式AI之所以火熱，是因其相較傳統AI，在“對話”和“創造”兩類能力上實現了根本性的突破。

就“對話”能力而言，傳統AI在回答問題時往往對上下文的理解欠缺，導致答案相關性較低，表達機械化；而生成式AI則能夠理解更長的上下文，並進行擬人化的思考和回答，與人類進行更自然的對話溝通。

在“創造”能力方面，傳統AI只能按照預設任務輸出答案（如分類、數值預測）；而現在的生成式AI能夠自動生成自洽的圖形、文字創作甚至代碼，具備優秀的內容創作能力。

生成式AI背後的大模型，又是如何形成了突破性的對話和創造能力？報告認爲，這裏不开科學和工程的雙重進步。科學的進步，即算法的突破；工程的進步，即超大規模的算力和數據的支持。

 02 大有可爲：應用場景豐富，價值釋放可期

報告認爲，銀行業應用生成式AI主要遵循兩大類價值創造邏輯：

一是替代人，接受大量重復性、簡單基礎的任務，以釋放運營類人力資源。

二是賦能人，利用生成式AI的“對話”和“創造”能力，以AI爲助手放大關鍵節點“人”的產能，賦能“專業”內容形成和“基礎管理”環節。

生成式AI的應用場景可以貫穿銀行全產業鏈的各個環節：每個職能部門、每條業務线本質上都能找到生成式AI的應用場景。同時，有實踐表明規模化應用生成式AI有望爲銀行業帶來可觀的降本增效收益。

 03 落地可行：局部速贏已有路徑，規模化應用仍需體系性規劃

報告認爲，行業具備由點及面推進生成式AI應用的三大條件，即扎實的數字化基礎、完備的技術能力和多元豐富的數據。在推進技術落地過程中，有四大舉措需予以重點關注：

第一，在探索初期，優選生成式AI應用場景，平衡收益和風險，與傳統AI充分結合。

第二，在具體應用過程中，巧用方法，利用嵌入、提示詞設計、微調三大抓手，讓AI生成的答案更專業、實事求是。

第三，在生成式技術能力體系建設上，夯實技術基礎，合理部署、多維選型、全棧升級。

第四，在重塑體系規模化應用過程中，遵循10/20/70原則，即10%是模型，20%是整體IT能力升級，70%是業務與組織的轉型，而後兩個因素更爲關鍵。

 04 快速行動：銀行需由點及面，敏捷推進

報告認爲，在對生成式AI的探索中，銀行需具備長线思維，开展體系化的頂層規劃，並與相關業務和科技部門協同共進，推動規模化應用的分步落地。

概括而言，可分三個階段由點及面、敏捷推進：第一階段爲少量場景的概念驗證和局部落地，即選擇重點應用場景，快速完成概念驗證、構建MVP最小可行產品；第二階段爲开展全場景盤點和體系規劃，即基於局部應用的效果和經驗，形成規模化實施的頂層規劃；第三階段則爲規模化應用落地和體系能力的固化。

談及生成式AI正在行業範圍內掀起的技術革新浪潮，何大勇表示：“隨着生成式AI技術的逐步成熟完善，其應用可拓展到銀行業全價值鏈，充分發揮其‘對話’和‘創造’能力，替代人、賦能人，降本增效，釋放生產力，爲銀行業帶來巨大變革。因此，銀行急需提速布局生成式AI的應用落地，爭奪變革浪潮下的競爭先機。”

（注：本文來源於公开報道，波士頓咨詢《銀行業生成式AI應用報告（2023）》）

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       原文標題 : 生成式AI貫穿全部環節，銀行爭奪“局部速贏”先機

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標題：生成式AI貫穿全部環節，銀行爭奪“局部速贏”先機

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