数字化转型网人工智能专题
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随着人工智能技术的飞速发展，全球银行业都在经历着一场由大模型技术引领的变革，不仅将改变银行业的服务方式，还将重塑客户体验和业务流程。
近期，沙丘智库发布了《2024中国银行业大模型应用场景评估报告》和《2024中国银行业大模型案例跟踪报告》，系统性地分析了当前对中国银行业而言最有价值、最具可行性的20个大模型应用场景，并展示了70个中国银行业大模型实践案例，旨在帮助企业全面了解大模型在中国银行业的落地情况。
国外银行业在大模型技术的应用上同样表现出积极探索的态度，但与国内银行业相比，在技术路线、落地场景、应用进程等方面存在较大不同。通过对国外银行业大模型应用的深入研究，并与中国银行业大模型应用进行对比，沙丘智库得出如下结论： 数字化转型网www.szhzxw.cn
第一，从技术路线上看，国外银行大多选择外采，而国内银行则普遍采取自建或与专业机构联合共建。大部分国外银行不开发自己的大模型，而是直接采购外部商用大模型，例如花旗银行、西太平洋银行、荷兰银行等都选择了采购OpenAI的大模型产品。为了避免将数据暴露给外部供应商，国外银行通常会采取一些数据安全方面的措施，例如摩根大通通过包装和外挂的方式，向员工提供OpenAI的ChatGPT服务。
第二，国外银行直接对客使用的大模型应用较多，而国内银行则更多是对内服务。以最典型的智能客服场景为例，国外银行使用大模型技术开发聊天机器人直接面客服务，例如Tonik银行（总部位于菲律宾的数字银行）在其移动应用中推出了生成式AI聊天机器人，能够以类似人类的准确性和同理心理解和回应查询，为用户提供即时信息访问，减少等待时间；国内银行则更多是将大模型用于对内的客服坐席助手场景，辅助客服人员完成客户互动。大模型的幻觉问题使其在面客时存在不确定性风险，国外银行依旧对这一点保持谨慎，摩根大通首席数据和分析官Heitsenrether曾表示，“银行对直接接触个人客户的生成式AI更加谨慎，因为聊天机器人可能会提供错误信息”。 数字化转型网www.szhzxw.cn
第三，国外银行用于核心业务场景的变革型应用更丰富，而国内银行更多是实现降本增效的赋能型应用。大模型用于核心业务场景可以为企业带来巨大的竞争优势，国外银行已经开始将大模型用于核心业务场景，例如产品定价、资金管理、反欺诈等。国内银行更多是在探索知识助手、编码助手、办公助手等赋能型大模型应用，但一些头部银行已经开始向核心场景迈进，例如在工商银行基于大模型打造的ChatDealing产品建设报价员助手，依托量化策略模型，为小额交易提供智能报价，实现对客交易效率提升3倍，询价交易笔数同比增长40%，带来利润超亿元。
为了帮助国内银行更好地借鉴国外同业经验，沙丘智库梳理国外银行大模型典型案例如下：
案例1：摩根大通
摩根大通生成式AI助手-LLM Suite是公司AI集成战略的一部分，不仅应用于通用办公领域，还可充当研究分析师角色，来撰写、构思和总结文档，该工具最初面向5万名员工推出，下一阶段将扩展到资产和财富管理部门。 数字化转型网www.szhzxw.cn
案例2：摩根大通
摩根大通使用大语言模型来捕捉电子邮件中的欺诈迹象以及银行经常遇到的许多其他类型的欺诈行为。
摩根大通的欺诈检测技术从最开始使用基本业务规则和决策树发展到使用机器学习，现在使用更高级的人工智能从非结构化数据中提取实体，如公司和人名，并分析它们是否有欺诈迹象。
案例3：卢森堡国际银行
卢森堡国际银行（BIL）创建于1856年，是卢森堡历史最悠久的银行集团，卢森堡国际银行采用了Temenos的GenAI解决方案，通过替换过时的遗留系统实现了核心银行业务的现代化。
Temenos GenAI 解决方案已集成到卢森堡国际银行的核心银行业务和反金融犯罪系统中。在核心银行业务中，GenAI 优化了工作流程，改善了日常任务，简化了产品创建和账户管理。这一升级大大提高了银行的运营效率和客户服务质量。在减少金融犯罪方面，GenAI可从数据中提取可操作的情报，显著提高直通式处理(STP)的效率。 数字化转型网www.szhzxw.cn
案例4：澳大利亚国民银行
澳大利亚国民银行成立于1858年，是澳大利亚四大银行之一。澳大利亚国民银行与Trovata合作，为该银行的企业客户提供Liquidity+解决方案。通过 Liquidity+解决方案，财务团队可以将银行余额和交易数据无缝集成到一个平台中，该平台可自动执行大量现金管理工作流程，包括现金定位、现金流分析和预测。
通过 Liquidity+解决方案将有助于减少企业财务和司库部门在汇编、处理和规范化财务数据方面所花费的时间。
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