AIGC在商业银行中的应用现状

本文涉及的产品
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
模型训练 PAI-DLC,5000CU*H 3个月
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
简介: 【1月更文挑战第11天】AIGC在商业银行中的应用现状

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近年来,我国大中型商业银行积极响应数字化转型的号角,正全力探索AIGC在银行业的广泛应用。AIGC作为一项颠覆性的技术,其在智能客服、风险控制、运营管理和投资研究等领域的应用,正成为推动银行业进步的重要引擎。

中国工商银行,作为早期布局AIGC的银行之一,通过与华为的深度合作,成功研制并投产了国内首款金融通用模型。这一模型不仅在客服、营销、运营和风险控制等领域展现了强大的实力,更成为整个行业的先行者。其他银行也纷纷效仿,江苏银行、邮储银行、兴业银行等通过合作方式积极开展AIGC应用研究,共同推动了整个行业的创新发展。

在AIGC的应用场景中,智能客服成为商业银行关注的重中之重。以江苏银行的“智慧小苏L3”为例,AIGC的介入显著提升了人工电话客服的效率和体验,为客户提供了更加高效、个性化的服务。这一成功经验也在其他银行得到推广,智能客服逐渐成为商业银行AIGC应用的一个亮点。

除了智能客服,运营管理和智能投研也成为商业银行应用AIGC的重要领域。通过AIGC技术,银行可以更加精准地分析客户行为和市场趋势,从而优化运营策略和提升投资决策的准确性。这种基于数据驱动的管理方式,使得商业银行在面对激烈市场竞争时能够更加灵活、迅速地做出决策,为业务发展赋予了新的动力。

在AIGC的规模化应用方面,商业银行采用了与传统AI不同的策略。考虑到AIGC的高算力需求和开发成本,商业银行更倾向于与第三方合作,充分利用外部技术支持和大模型的优势。这种合作模式既能满足银行对高效、低成本AIGC应用的需求,也促使了行业内技术水平的共同提升。然而,一些雄厚资金和技术实力雄厚的银行选择自研,尽管由于受限于内部数据,其通用能力相对较差,但在特定领域取得了可观的成果。

AIGC在商业银行中的应用正以前所未有的速度蓬勃发展。作为推动银行业数字化转型的核心动力之一,AIGC在智能客服、风险控制、运营管理和投资研究等领域展现出强大的潜力和广阔的前景。商业银行将继续深化AIGC的应用,不断创新,以更好地满足客户需求,提升服务水平,推动整个行业向着更加智能、高效的方向迈进。

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