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2025-04-12 18 金融行业报告
生成式AI在银行业的应用,从价值创造逻辑上可分为两大类: 一是替代人:生成式AI可以替代人,开展大量重复性较高、简单基础的任务,如处理 文本的要素提取、处理进件、识别异常项、生成基础数据分析、生成标准化内容等。这能 够释放运营类人力资源,实现降本增效。 部分场景下,生成式AI还可能取代人,催生全新的业务模式。例如交易撮合的场景, 由于很多场景的交易要素非结构化,且需要多轮交互,通常需要人来协助开展撮合,但借 助生成式AI,未来买卖双方都可能只与AI界面进行对话磋商,而不再需要人作为中介进行 撮合。 二是赋能人:利用生成式AI的“对话”和“创造”能力,可让AI成为助手,有效放大 关键节点的“人”的产能,尤其是客户经理、财富顾问、产品经理、投研经理、信审经理、 市场营销人员、编程开发人员等角色。本报告开篇赋能客户经理的例子就是一个典型示例。
一方面,通过对话式学习的方式,生成式AI可以更好地“培训”这些专业人员;另一方面, 在关键的展业过程中,生成式AI可以有效整合关键信息及素材,助力相关专业岗位的人员, 更快做出精准有效的判断,展现出更有针对性的客户互动技巧,或更快速地产出高质量的 交付物(代码、设计文案、报告等)。通过机器助手的加持,代表银行核心竞争力环节的单 人产能有望大幅提升。 赋能人不仅仅是体现在专业内容的形成上,还可能体现在基础管理环节。例如,以前 项目开展PMO管理,需要项目经理每天与多个角色共同开会来对齐进度,并维护一张集中 显示进度和问题的大表。未来,借助生成式AI,有可能实现由AI与各个角色实时开展简单 的对话来交流进度,最后由生成式AI提炼对话中的要素,自动形成项目管理看板并自动识 别和提示风险。在AI的加持下,以前一个项目经理只能管理两到三个项目,未来可能变成 一个人可同时管理十几个复杂项目。
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