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中國金融業(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)用場景的智能化水平

來源:易觀分析      編輯:創(chuàng)澤      時間:2024/9/3      主題:其他   [加盟]

銀行作為知識密集型行業(yè),引入生成式AI能力,一方面能夠加速金融領(lǐng)域知識的生產(chǎn)和更新,使銀行能夠更快速地應(yīng)對市場和客戶需求的動態(tài)變 化,豐富內(nèi)外部應(yīng)用場景的智能化水平;另一方面,將生成式AI具有的隱性知識和推理能力,與金融知識庫顯性知識進(jìn)行的有效融合,傳統(tǒng)金融 知識體系的學(xué)習(xí)門檻、學(xué)習(xí)效率都將得到改善,相應(yīng)地,客戶的交互體驗、員工的工作和學(xué)習(xí)模式也將迎來顯著改變。在這個過程中,需要銀行 在數(shù)據(jù)戰(zhàn)略基礎(chǔ)上,同樣考量知識戰(zhàn)略的搭建與落地,從而能夠以“知識”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)字化成熟度較高,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)領(lǐng)域。人工智能技術(shù)應(yīng)用場景的廣度不斷擴(kuò)展,目前已經(jīng)覆蓋營銷、服務(wù)、投研、投顧、風(fēng)控、研發(fā)等前中后臺數(shù) 字化經(jīng)營關(guān)鍵環(huán)節(jié),于行業(yè)而言,其核心價值將在原有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,“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)營降本增效,釋放人力資源進(jìn)入 高價值環(huán)節(jié)

AI 可依據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則,替代執(zhí)行簡單重復(fù)勞 動,從而釋放出更多的人力資源,向高價 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)外部場景下提高效率,另一方面融合AI 與行業(yè)know-how能夠更精準(zhǔn)捕捉客戶需求, 使金融決策從經(jīng)驗驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)化, 使財富管理、智能投顧等高價值場景更具 智能化。

激活數(shù)據(jù)要素價值,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 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) 價值,一方面能夠幫助金融機(jī)構(gòu)拓展過去難 以覆蓋的群體,增加盈利空間,帶來新增長 點(diǎn),另一方面能夠解決信息不對稱問題,降 低金融服務(wù)門檻,使金融資源能夠惠及更多 的長尾客戶、小微企業(yè)。

賦能金融場景創(chuàng)新,提升千人千面的 客戶能力

客戶需求+金融知識是推動金融創(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、營銷、投教等環(huán)節(jié),提供千人 千面服務(wù)能力,升級客戶體驗。


附件:中國金融業(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)用場景的智能化水平






2024年人臉識別產(chǎn)業(yè)法律治理研究報告:人-技術(shù)-社會三維視角,進(jìn)行整全性治理

生成合成場景是人臉識別信息的重要應(yīng)用場景之一,研究報告特別關(guān)注了該場景下的人臉識別治理問題,為我國人臉識別產(chǎn)業(yè)的行穩(wěn)致遠(yuǎn)貢獻(xiàn)綿薄之力

2024中國中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型報告-54%的中小企業(yè)選擇以聯(lián)想百應(yīng)為代表的綜合型一站式服務(wù)平臺

絕大多數(shù)中小企業(yè)(占比98.8%)已經(jīng)開啟數(shù)字化轉(zhuǎn)型,僅有極少數(shù)中小企業(yè)(1.2%)尚未開始,處于數(shù)字化早期的中小企業(yè)占比62.6%,由智能驅(qū)動的中小企業(yè)占比僅為3.2%

可信賴的企業(yè)級生成式人工智能白皮書-有望貢獻(xiàn)其中約2萬億美元

到2030年前,生成式AI有望 為全球經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)約7萬億美元的價值,其中中國有望貢獻(xiàn)其中約2萬億美元,將近全球總 量的1/3;成式AI對高科技行業(yè)將產(chǎn)生最為顯著的影響

武漢大學(xué)《數(shù)智教育白皮書-數(shù)智人才培養(yǎng)篇》-核心課程統(tǒng)一為 18 門

培養(yǎng)方案將數(shù)智人才培養(yǎng)分為“通識、賦能、應(yīng)用、專業(yè)”四個類型,采取“分類+梯度”模塊化選課、“融通+創(chuàng)新”靈活性設(shè)課、“基礎(chǔ)+場景”差異化授課的體系化分類培養(yǎng)思路

2024年人工智能+教育行業(yè)發(fā)展研究報告-培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和綜合能力

報告深入探討了人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢、政策環(huán)境、市場規(guī)模、技術(shù)演進(jìn)以及行業(yè)挑戰(zhàn)和機(jī)遇;2023年B端AI+教育市場規(guī)模約為213億元

醫(yī)療基礎(chǔ)大模型之臨床工作流程-提高醫(yī)生護(hù)士的工作效率,減輕了醫(yī)護(hù)人員的工作負(fù)擔(dān)

通過國際權(quán)威的醫(yī)療行業(yè)術(shù)語庫和知識庫,對病歷文書進(jìn)行知識抽取和知識庫構(gòu)建,大幅降低了大模型的幻覺;被國際頂級學(xué)術(shù)會議錄取的醫(yī)療基礎(chǔ)大模型

一帶一路及全球貿(mào)易智訊AI模型(GCI)全球治理研究成果結(jié)合并行業(yè)應(yīng)用

底層架構(gòu)采用國內(nèi)開源通用大模型,實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)化部署,要求等數(shù)據(jù)文件 500 多份,復(fù)旦大學(xué)積累的國別研究信息 8000 多篇

循道政務(wù)大模型賦能“高效辦成一件事”示范應(yīng)用

系統(tǒng)研發(fā)費(fèi)用共計 850 萬元,公司收費(fèi)方式為提供服務(wù),至 2024 年底預(yù)計可新增 15 家穩(wěn)定的客戶,預(yù)計 項目累計產(chǎn)生銷售收入 15000 萬元

修船行業(yè)大模型在船舶重工企業(yè)廠區(qū)智慧物流倉儲系統(tǒng)的研究與應(yīng)用

人工智能生成式代碼減少了約2周工作量。二期(數(shù)據(jù)分析)的實(shí)施周期約為8周,人工智能生成式代碼減少了約6周工作量

星辰政務(wù)大模型在政務(wù)熱線的應(yīng)用-為城市治理和政務(wù)服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供新動能

擁有千億模型參數(shù),預(yù)訓(xùn)練token量超8萬億,微調(diào)政務(wù)數(shù)據(jù)量超百G;使用語義搜索,替換之前的關(guān)鍵字搜索,解決了搜的不準(zhǔn)

薪班班-基于AIGC的靈活用工直招平臺-匯聚海量各行業(yè)人才

涵蓋了智能化招聘、精準(zhǔn)人才匹配、個性化推薦與培訓(xùn)、高效數(shù)據(jù)處理與分析以及風(fēng)險防控與合規(guī)性等多個方面;覆蓋了各個行業(yè)和崗位,滿足企業(yè)多樣化的用工需求

新華醫(yī)院:商湯大模型助力“智能陪診助手”

逐步實(shí)現(xiàn)“患者隨訪服務(wù)”、“兒童合理用藥”、“主動健康護(hù)理機(jī)器人”、“CDSS醫(yī)療輔助決策系統(tǒng)”等場景功能。未來5-10年,對于數(shù)據(jù)的高效利用將推動醫(yī)療服務(wù)智能化創(chuàng)新
 
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