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域知識的生產(chǎn)和更新，使銀行能夠更快速地應對市場和客戶需求的動態(tài)變 化，豐富內外部應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行的有效融合，傳統(tǒng)金融 知識體系的學習門檻、學習效率都將得到改善，相應地，客戶的交互體驗、員工的工作和學習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)進行數(shù)字化轉型建設的起步早，當前行業(yè)整體數(shù)字化成熟度較高，具備人工智能深入應用的良好土壤，也是生成式A1、大模型率 先實現(xiàn)行業(yè)落地的重點領域。人工智能技術應用場景的廣度不斷擴展，目前已經(jīng)覆蓋營銷、服務、投研、投顧、風控、研發(fā)等前中后臺數(shù) 字化經(jīng)營關鍵環(huán)節(jié)，于行業(yè)而言，其核心價值將在原有AI能力的基礎上進一步釋放，結合業(yè)務云化趨勢，“Al+ 金融”正在進入深化應用 創(chuàng)新的階段。

業(yè)務運營降本增效，釋放人力資源進入 高價值環(huán)節(jié)

AI 可依據(jù)業(yè)務規(guī)則，替代執(zhí)行簡單重復勞 動，從而釋放出更多的人力資源，向高價 值環(huán)節(jié)遷移； 以人機協(xié)同方式，一方面能夠輔助員工在 內外部場景下提高效率，另一方面融合AI 與行業(yè)know-how能夠更精準捕捉客戶需求， 使金融決策從經(jīng)驗驅動向數(shù)據(jù)驅動轉化， 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，進一步促進金融普 惠化

改善原有外部數(shù)據(jù)離散、內部數(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，釋放關聯(lián)數(shù)據(jù) 價值，一方面能夠幫助金融機構拓展過去難 以覆蓋的群體，增加盈利空間，帶來新增長 點，另一方面能夠解決信息不對稱問題，降 低金融服務門檻，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) 務專家的能力，人工智能的應用引入了 智能化的創(chuàng)新因子，能夠結合潛在需求， 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 千面服務能力，升級客戶體驗。

附件：中國金融業(yè)人工智能行業(yè)應用發(fā)展圖譜2023-豐富內外部應用場景的智能化水平