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從幾個業務場景和實際案例,看生成式AI在金融領域的應用

 2023-05-02 17:50  來源:A5專欄  我來投稿 撤稿糾錯

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摩根士丹利等機構都已引入ChatGPT,生成式AI在金融領域所有哪些應用?

生成式AI在金融領域有哪些應用?具備什么優勢?面臨什么挑戰?一文看懂

從幾個業務場景和實際案例,看生成式AI在金融領域的應用

ChatGPT推出隱私功能,歐盟加速制定新規,生成式AI在金融領域前景廣闊

文/王吉偉

金融領域對于應用生成式AI的態度,現在分成了兩派。

因為數據泄露等問題,美國銀行、花旗集團和高盛等大銀行已在2月下旬迅速限制員工使用ChatGPT。

但其他金融公司,仍舊在生成式AI的應用上積極探索與嘗試。

例如,摩根士丹利正在使用OpenAI驅動的聊天機器人來協助財務顧問,作為利用公司內部研究和數據存儲庫的知識資源。

對沖基金Citadel正在就企業級ChatGPT許可證進行談判,該許可證將用于軟件開發和信息分析。

費用管理平臺Brex也正在與OpenAI合作,為客戶推出了基于聊天的支出洞察和基準。彭博正在開發BloombergGPT,這是一種特定于金融的大型語言模型,用于情感分析,新聞分類和其他財務任務。

在國內,早在2月份,招商銀行就在官微發布了由ChatGPT參與的關于該行親情信用卡的宣傳稿,江蘇銀行則已經聯合應用ChatGPT與Codex技術,分析行內信息系統運行情況,自動化分析得出相關建議。

雖然ChatGPT出現了數據泄露情況,三星也成了使用ChatGPT導致商業數據泄露的典型。但金融商業對于生成式AI技術的態度以及應用,還是謹慎而樂觀的。

并且對于大部分企業來說,通過私有部署、安全防范、合成數據與穩定自動化等手段,一些因素還可以做到可控范圍之內。

尤其是前幾天ChatGPT推出新的隱私功能后,只要關閉聊天記錄,用戶的數據不會被用來訓練和改進OpenAI的人工智能(AI)模型。這個功能,使得應用ChatGPT的組織數據泄露問題得到有效遏制。

近期還有一個信息值得思考,就是英偉達推出了NeMo Guardrails這樣的“護欄”軟件,防止生成式AI的隨意輸出和胡說八道。這可能意味著,為了更好的服務客戶及擴大市場份額,后面將會有更多企業推出限制與優化生成式AI的軟件應用。

歐盟正在加速為生成式AI制定新規則,將會擬設立「AI 制作」標簽,這一做法將會給予生成式AI更多的監管。

中國也已經起草《生成式人工智能服務管理辦法(征求意見稿)》并向社會公開征求意見?!掇k法》明確國家支持人工智能算法、框架等基礎技術的自主創新、推廣應用、國際合作。因此,制定管理辦法正是為了未來更好地發展該技術,而不是限制該技術。

各個組織的舉措,正在把生成式AI推向有約束的正向軌道,這將非常有利于生成式AI在金融領域的大發展。

說了那么多關于生成式AI在金融領域的發展動向,到底生成式AI在金融領域有哪些應用?有什么優勢?正在面臨什么樣的挑戰?

本文,王吉偉頻道就跟大家聊聊這些。

生成式AI在金融領域的應用

生成式AI是一種人工智能技術,它利用深度學習等方法,從大量數據中學習規律,并根據給定的條件或目標,自動生成符合要求的文本、圖像、音頻等內容的技術。

與其他人工智能技術相比,生成式AI的獨特之處在于它能夠創造新的內容。例如,生成式預訓練轉換器(GPT)是一種使用深度學習生成類似人類文本的大規模自然語言技術。

OpenAI的第三代GPT(GPT-3)已經能夠根據其吸收的訓練,預測句子中最有可能出現的下一個詞,能夠編寫故事、歌曲和詩歌,甚至計算機代碼。

鑒于這些優勢,生成式AI在金融領域可以應用于多種業務場景,以下是幾個典型應用。

智能投顧:根據客戶的風險偏好、收益目標和資產狀況,為客戶提供個性化的投資建議和組合優化。生成式AI可以利用大數據分析、深度學習和強化學習等技術,實時監測市場動態,調整投資策略,提高收益率和降低風險。

智能投研:生成式AI技術可以通過分析海量的金融數據、新聞、社交媒體等信息,為投資者提供股票、基金、債券等金融產品的評估和預測,以及投資策略和建議。

例如,摩根士丹利的AI模型可以分析新聞報道、社交媒體帖子和財務報表等,以識別模式并預測股價。ChatGPT等AI工具可以分析新聞標題對公司股價的影響,或者解讀央行的政策聲明對金融市場的潛在影響。

智能風控:通過分析客戶的信用歷史、行為特征和社會關系等數據,為金融機構提供精準的風險評估和欺詐檢測。生成式AI可以利用圖神經網絡、對抗生成網絡和異常檢測等技術,挖掘潛在的風險因素,識別異常行為,防范金融損失。

保險科技:生成式AI可以根據客戶的需求、偏好和場景,為客戶提供定制化的保險產品和服務。生成式AI可以利用條件生成網絡、文本生成和圖像生成等技術,模擬不同的保險場景,生成適合的保險方案,提升客戶體驗和滿意度。

生成式AI的金融領域的應用場景遠不止這些。比如文心一言首批生態合作伙伴興業銀行,已經在智慧網點、智能服務、智能風控、智能運營、智能營銷、智能投研、 智能理財、智能客服等金融場景開展人工智能大模型技術應用。

隨著人工智能技術的不斷發展和創新,生成式AI將在金融領域發揮更大的作用,為金融業帶來更多的價值和機遇。

生成式AI在金融領域的應用案例

通過前面生成式AI在金融領域的應用場景,大家可以看到它在金融中有著廣泛的應用價值。生成式AI在提升金融服務效率和體驗、降低金融風險和成本、創造新的金融產品和模式等方面的作用。

為了便于大家理解,這里再列舉幾個具體應用案例。

案例1:應用于智能客服

智能客服是指利用生成式AI技術,通過語音或文本的方式,為金融用戶提供24小時在線的咨詢、辦理和解決問題的服務。

智能客服可以基于大模型技術,如ChatGPT等,結合金融行業的專業知識和數據進行交互式訓練,從而實現多輪復雜對話、自然語言理解和生成、情感識別和適應等能力。智能客服可以應用于信貸產品、理財產品、保險產品等多個業務環節,大幅提升用戶滿意度和轉化率,降低人工成本和風險。

比如歐洲領先的移動銀行N26,就在其云環境中部署了基于生成式AI技術Rasa語音助手,可以在其移動和網絡應用程序中以五種不同的語言運行,并能夠處理信用卡丟失或被盜報告等復雜任務。通過調整機器學習模型,N26讓自己的數據集達到最佳性能,短短時間內就實現語言助手的客戶服務請求達到20%-30%。

案例2:應用于智能風控

智能風控是指利用生成式AI技術,通過海量數據的分析和建模,為金融機構提供有效的風險預警和預測,降低整個社會的金融風險。智能風控可以基于大語言模型技術,如LLM等,結合互聯網文本數據、行為數據和征信報告等數據進行解讀,從而識別出更多維度的風險指標,更好地評估小微企業主的信貸風險。

智能風控可以應用于信貸審批、貸后管理、反欺詐、反洗錢等多個環節,大幅提升風控效率和精準度,降低不良率和損失。

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案例3:應用于智能交互

智能交互是指利用生成式AI技術,通過多模態的方式,為金融用戶提供更豐富和更便捷的交互體驗。

智能交互可以基于多模態模型技術,如AutoGPT等,結合圖像、語音、視頻等多種媒體信息進行理解和生成,從而實現跨媒體的信息轉換和呈現。智能交互可以應用于金融營銷、金融教育、金融娛樂等多個場景,大幅提升用戶參與度和忠誠度,增加用戶黏性和收入。

智能交互不只應用于客戶,也適用于金融內部開發業務。

比如江蘇銀行科技團隊已經在ChatGPT的應用上進行了有益探索,科技人員聯合應用ChatGPT與Codex技術,分析行內信息系統運行情況,自動化分析得出相關建議。

代碼在生產環境運行,完美完成全部需求且僅耗費了不到1小時。編寫功能的時間大大縮短,而且原先需要與廠商對接溝通所耗費的時間由數天縮短到了數小時。

生成式AI在金融領域應用的優勢和挑戰

經過研究人員與相關機構的探索與測試,在金融領域,ChatGPT等生成式AI工具已經可以廣泛應用與比如分析新聞對股價的影響、解讀政策聲明、輔助投資決策等。

總體而言,生成式AI在金融領域應用的優勢大概有以下幾點:

提高效率和質量??焖俚貜暮A繑祿刑崛∮袃r值的信息,生成高質量的報告、建議、策略等,節省人力和時間成本,提高金融服務的效率和質量。

增強創新和競爭力。利用海量的數據,挖掘潛在的市場機會、風險和趨勢,為金融機構提供新的思路和策略,增強其創新能力和競爭力。

降低風險和成本。利用數據分析和模擬,預測市場變化和風險因素,生成合理的風險控制和應對方案,降低金融業務的風險和成本。

豐富用戶體驗和滿意度。根據用戶的行為和反饋,實時調整和優化生成的內容,提供更貼合用戶需求和喜好的金融服務,豐富用戶體驗和滿意度。

增強創新和競爭力。根據不同的需求和場景,生成多樣化和個性化的內容,滿足客戶的多元化需求,增強金融產品和服務的創新性和競爭力。

盡管AI工具擁有極大的潛力,也面臨一些挑戰。

AI工具并不能考慮到所有因素,比如意外事件、市場狀況的變化以及人為干預。此外,關于這些工具如何做出決策,還需要更大的透明度。在使用這些AI工具時,還必須考慮到它們所提供的建議可能存在偏見或偏差。

生成式AI技術在金融領域應用面臨一些挑戰,可以概括為以下幾點:

1、數據安全和隱私保護。生成式AI技術需要大量的數據作為輸入和輸出,這涉及到金融數據的安全性和客戶隱私的保護問題。如何防止數據泄露、篡改、濫用等,是一個亟待解決的問題。

2、技術可靠性和可解釋性。生成式AI技術依賴于復雜的算法和模型,其生成的內容可能存在錯誤、偏差、不一致等問題,影響其可靠性和可信度。同時,其生成過程往往缺乏透明度和可解釋性,難以讓用戶理解其原理和依據,影響其可接受性和可監督性。

3、法律法規和倫理道德。生成式AI技術在金融領域應用涉及到一些法律法規和倫理道德的問題,例如版權歸屬、責任歸屬、信息真實性、公平正義等。如何制定合理的規范和標準,保障各方利益和權利,是一個需要深入探討的問題。

為了更好地推廣和應用生成式AI技術,廠商和用戶都在尋求更好的解決方案。比如OpenAI已經為旗下ChatGPT推出了一項新的隱私功能,該功能允許用戶關閉他們的聊天記錄,從而讓對話更加私密。在聊天記錄被禁用的情況下,用戶的數據不會被用來訓練和改進OpenAI的人工智能(AI)模型。

未來隨著更多廠商推出相應的數據安全、技術可靠性以及法律法規等解決方案,加上社會各組織的監督與監管,生成式AI將會成為助力廣大組織數字化轉型與升級的利器。

后記:引入并有效利用生成式AI技術

生成式AI有這么多好處,金融企業又該如何引入這項技術?這還需要根據企業的具體需求和目標來制定合適的方案。

一般來說,引入生成式AI技術需要考慮以下幾個方面:

首先,數據準備。數據是生成式AI技術的基礎,企業需要收集和整理足夠多、高質量、有代表性的數據,以供生成式AI模型進行訓練和測試。數據的來源可以是企業自身的業務數據,也可以是從公開或第三方渠道獲取的數據。數據的格式和類型也要根據不同的生成任務進行選擇和轉換,如文本、圖像、音頻或視頻等。

其次,模型選擇。模型是生成式AI技術的核心,企業需要根據自己的生成任務和數據特點,選擇合適的模型架構和參數。模型的選擇可以參考已有的研究成果和開源代碼,也可以自行開發或定制模型。模型的選擇要考慮模型的性能、效率、穩定性、可解釋性等因素。

第三,模型訓練。模型訓練是生成式AI技術的關鍵步驟,企業需要利用已有的數據對模型進行訓練和優化,使其能夠學習到數據中的規律和特征,并能夠根據輸入條件生成符合要求的新內容。模型訓練需要大量的計算資源和時間,企業可以借助云計算平臺或專業的AI服務提供商來進行模型訓練。

第四,模型部署。模型部署是生成式AI技術的應用階段,企業需要將訓練好的模型部署到生產環境中,與其他系統或平臺進行對接和集成,為用戶或客戶提供生成式AI服務。模型部署需要考慮模型的兼容性、可擴展性、安全性等因素,企業可以使用容器化或微服務化等技術來實現模型部署。

最后,模型評估。模型評估是生成式AI技術的持續改進過程,企業需要定期對模型的生成效果進行評估和監控,收集用戶或客戶的反饋和建議,分析模型的優勢和不足,并根據實際情況對模型進行更新或調整。模型評估需要使用合理的評價指標和方法,如人工評價、自動評價、對比實驗等。

了解了生成式AI的技術特性以及優缺點,最終我們需要探索的還是如何有效應用生成式AI。以下這幾點,適用于包括金融在內的所有行業。

明確目標和需求。不同的應用場景有不同的目標和需求,需要選擇合適的生成式AI模型和參數,以達到最佳的效果。

選擇高質量的數據。數據是生成式AI技術的基礎,需要選擇高質量、高相關性、高多樣性的數據,以提高生成內容的質量和可信度。

評估和優化結果。生成式AI技術并不完美,可能會產生錯誤或不合理的內容,需要對生成結果進行評估和優化,以提高生成內容的準確性和適用性。

遵守道德和法律規范。生成式AI技術可能會涉及版權、隱私、安全等敏感問題,需要遵守道德和法律規范,以防止濫用或誤用生成式AI技術。

【王吉偉頻道,關注AIGC與IoT,專注數字化轉型、業務流程自動化與RPA,歡迎關注與交流?!?/p>

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