銀行作為知識(shí)密集型行業(yè)，引入生成式AI能力，一方面能夠加速金融L域知識(shí)的生產(chǎn)和更新，使銀行能夠更快速地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)和客戶需求的動(dòng)態(tài)變 化，豐富內(nèi)外部應(yīng)用場(chǎng)景的智能化水平；另一方面，將生成式AI具有的隱性知識(shí)和推理能力，與金融知識(shí)庫(kù)顯性知識(shí)進(jìn)行的有效融合，傳統(tǒng)金融 知識(shí)體系的學(xué)習(xí)門(mén)檻、學(xué)習(xí)效率都將得到改善，相應(yīng)地，客戶的交互體驗(yàn)、員工的工作和學(xué)習(xí)模式也將迎來(lái)顯著改變。在這個(gè)過(guò)程中，需要銀行 在數(shù)據(jù)戰(zhàn)略基礎(chǔ)上，同樣考量知識(shí)戰(zhàn)略的搭建與落地，從而能夠以“知識(shí)”為抓手形成從數(shù)字化到智能化的跨越。

金融行業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)的起步早，當(dāng)前行業(yè)整體數(shù)字化成熟度較G，具備人工智能深入應(yīng)用的良好土壤，也是生成式A1、大模型率 先實(shí)現(xiàn)行業(yè)落地的重點(diǎn)L域。人工智能技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景的廣度不斷擴(kuò)展，目前已經(jīng)覆蓋營(yíng)銷(xiāo)、服務(wù)、投研、投顧、風(fēng)控、研發(fā)等前中后臺(tái)數(shù) 字化經(jīng)營(yíng)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，于行業(yè)而言，其核心價(jià)值將在原有AI能力的基礎(chǔ)上進(jìn)一步釋放，結(jié)合業(yè)務(wù)云化趨勢(shì)，“Al+ 金融”正在進(jìn)入深化應(yīng)用 創(chuàng)新的階段。

業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)降本增效，釋放人力資源進(jìn)入 G價(jià)值環(huán)節(jié)

AI 可依據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則，替代執(zhí)行簡(jiǎn)單重復(fù)勞 動(dòng)，從而釋放出更多的人力資源，向G價(jià) 值環(huán)節(jié)遷移； 以人機(jī)協(xié)同方式，一方面能夠輔助員工在 內(nèi)外部場(chǎng)景下提G效率，另一方面融合AI 與行業(yè)know-how能夠更準(zhǔn)確捕捉客戶需求， 使金融決策從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)化， 使財(cái)富管理、智能投顧等G價(jià)值場(chǎng)景更具 智能化。

激活數(shù)據(jù)要素價(jià)值，進(jìn)一步促進(jìn)金融普 惠化

改善原有外部數(shù)據(jù)離散、內(nèi)部數(shù)據(jù)孤島等問(wèn) 題，借助Al在數(shù)據(jù)捕捉、整合、分析挖掘等 方面的能力，激活數(shù)據(jù)要素，釋放關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù) 價(jià)值，一方面能夠幫助金融機(jī)構(gòu)拓展過(guò)去難 以覆蓋的群體，增加盈利空間，帶來(lái)新增長(zhǎng) 點(diǎn)，另一方面能夠解決信息不對(duì)稱問(wèn)題，降 低金融服務(wù)門(mén)檻，使金融資源能夠惠及更多 的長(zhǎng)尾客戶、小微企業(yè)。

賦能金融場(chǎng)景創(chuàng)新，提升千人千面的 客戶能力

客戶需求+金融知識(shí)是推動(dòng)金融創(chuàng)新的基 本要素，傳統(tǒng)的創(chuàng)新模式更多依賴于業(yè) 務(wù)專家的能力，人工智能的應(yīng)用引入了 智能化的創(chuàng)新因子，能夠結(jié)合潛在需求， 融合知識(shí)圖譜提供更多創(chuàng)新方向； 借助AI能夠了解、分析客戶情緒，在智 能客服、營(yíng)銷(xiāo)、投教等環(huán)節(jié)，提供千人 千面服務(wù)能力，升級(jí)客戶體驗(yàn)。

附件：中國(guó)金融業(yè)人工智能行業(yè)應(yīng)用發(fā)展圖譜2023-豐富內(nèi)外部應(yīng)用場(chǎng)景的智能化水平