1月24日，由清华大学经济管理学院、度小满、《麻省理工科技评论》中国、清华大学经济管理学院动态竞争与创新战略研究中心联合编写的《2024年金融业生成式人工智能应用报告》正式发布。

该报告研究关注了国内外170余家银行、保险、资管等金融机构，系统性揭示了金融业生成式AI的创新能力、商业价值和政策期望，为国内金融机构应用生成式AI技术提供了指引。

《报告》认为，生成式AI重新定义客户体验，正在形成新服务。生成式AI可以充当有价值的助手，提出实时响应建议并满足客户多样需求。

例如，应用生成式AI的聊天机器人能够在对话中理解上下文语境的复杂性，可能消除传统语音机器人不准确的响应缺陷，从而增强客户的参与度和信任度。

AI chatgpt

数字开物了解到，金融行业大模型应用相对比较广泛。金融行业沉淀了海量数据，例如金融交易数据、客户信息、市场分析、风控数据等，其中包含大量非结构化数据（如客户的证件扫描等）。

这既占用了大量的存储资源，又无法将数据标准化进行分析利用，造成了极大的资源浪费，还存在大量复杂数据处理任务。这催生了金融业对大模型这种能高效、准确处理数据的技术的强烈需求。

金融业同时又是科技驱动型行业，其中介属性天然对新技术特别敏感，应用落地效率极高。

许多新技术如区块链技术、云计算、大数据等，都率先在金融行业应用落地，并为金融行业创造了巨大的价值，也深刻改变着金融业。

AI大模型虚拟图

大模型在模型性能及能力上的跨越式提升，更好的满足了众多金融场景，如智能投顾、智能投研、智能风控、智能交互等，对人工智能技术的需求，加快了金融行业的技术升级进程。

例如，2023年5月，星环科技推出第一款面向金融量化领域的生成式大语言模型“无涯Infinity”，度小满开源国内首个千亿参数金融大模型“轩辕”；6月，恒生电子发布金融行业大模型LightGPT，将于9月底开放试用接口。马上消费研发了全国首个零售金融领域“天镜”大模型。

此外，包括蚂蚁金服、马上消费、海通证券等金融机构，及九章云极、第四范式等科技企业均有金融大模型的行业布局或者案例。

生成式AI还可以通过与RPA（机器人流程自动化）等其他技术协同创新，带来新制造。例如，大模型可以分析来自各种来源的大量文本数据，为优化供应链管理提供可操作的建议；通过分析客户反馈、市场趋势和竞争对手数据来加强产品开发。

同时，我国银行业正在积极拥抱大模型。财报信息显示，已经有6家上市银行公开发布大模型技术开发与应用的信息。

工商银行在国内同业率先实现百亿级基础大模型在知识运营助手、金融市场投研助手等多个场景应用；农业银行发布的ChatABC重点着眼于大模型在金融领域的知识理解能力、内容生成能力以及安全问答能力；平安银行探索自研BankGPT平台，研究构建大模型在个性化营销内容创作、交互式数据分析、非结构化数据洞察等场景中的应用落地。

“2023年是基础大模型智能涌现的一年，2024年生成式AI将从模型层走向应用层。开拓落地应用场景，不断提高客户采用率和大模型的利用率，更好发挥大模型的潜在价值，将会是2024年生成式AI突破发展的重要内容。”清华大学经济管理学院副院长李纪珍表示。