生成式AI贯穿全部环节,银行争夺“局部速赢”先机
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自2022年底ChatGPT3.5发布以来,生成式AI相关话题热度持续走高,并以惊人的技术迭代和应用演进速度带动了各行业企业的竞相布局。而作为最早应用传统AI技术的领域之一,银行业也正积极试水生成式AI在行业内各领域和场景下的应用。
“该技术已不只停留于概念阶段,如何借力新技术赋能银行转型已成为行业必须深入思考的命题“,波士顿咨询公司(BCG)董事总经理,全球资深合伙人何大勇称。然而,多重因素作用下,在银行体系内规模化应用生成式AI仍面临巨大挑战。
近日,BCG发布《银行业生成式AI应用报告(2023)》,从生成式AI技术特点、新价值释放场景与快速落地、规模化应用能力准备、快速推动全面应用四大方面为切入要点,深入解析了银行业在推动生成式AI应用过程中关注的核心问题。
01变革已至:生成式AI的突破性能力
报告认为,今天生成式AI之所以火热,是因其相较传统AI,在“对话”和“创造”两类能力上实现了根本性的突破。
就“对话”能力而言,传统AI在回答问题时往往对上下文的理解欠缺,导致答案相关性较低,表达机械化;而生成式AI则能够理解更长的上下文,并进行拟人化的思考和回答,与人类进行更自然的对话沟通。
在“创造”能力方面,传统AI只能按照预设任务输出答案(如分类、数值预测);而现在的生成式AI能够自动生成自洽的图形、文字创作甚至代码,具备优秀的内容创作能力。
生成式AI背后的大模型,又是如何形成了突破性的对话和创造能力?报告认为,这里不开科学和工程的双重进步。科学的进步,即算法的突破;工程的进步,即超大规模的算力和数据的支持。
02大有可为:应用场景丰富,价值释放可期
报告认为,银行业应用生成式AI主要遵循两大类价值创造逻辑:
一是替代人,接受大量重复性、简单基础的任务,以释放运营类人力资源。
二是赋能人,利用生成式AI的“对话”和“创造”能力,以AI为助手放大关键节点“人”的产能,赋能“专业”内容形成和“基础管理”环节。
生成式AI的应用场景可以贯穿银行全产业链的各个环节:每个职能部门、每条业务线本质上都能找到生成式AI的应用场景。同时,有实践表明规模化应用生成式AI有望为银行业带来可观的降本增效收益。
03落地可行:局部速赢已有路径,规模化应用仍需体系性规划
报告认为,行业具备由点及面推进生成式AI应用的三大条件,即扎实的数字化基础、完备的技术能力和多元丰富的数据。在推进技术落地过程中,有四大举措需予以重点关注:
第一,在探索初期,优选生成式AI应用场景,平衡收益和风险,与传统AI充分结合。
第二,在具体应用过程中,巧用方法,利用嵌入、提示词设计、微调三大抓手,让AI生成的答案更专业、实事求是。
第三,在生成式技术能力体系建设上,夯实技术基础,合理部署、多维选型、全栈升级。
第四,在重塑体系规模化应用过程中,遵循10/20/70原则,即10%是模型,20%是整体IT能力升级,70%是业务与组织的转型,而后两个因素更为关键。
04快速行动:银行需由点及面,敏捷推进
报告认为,在对生成式AI的探索中,银行需具备长线思维,开展体系化的顶层规划,并与相关业务和科技部门协同共进,推动规模化应用的分步落地。
概括而言,可分三个阶段由点及面、敏捷推进:第一阶段为少量场景的概念验证和局部落地,即选择重点应用场景,快速完成概念验证、构建MVP最小可行产品;第二阶段为开展全场景盘点和体系规划,即基于局部应用的效果和经验,形成规模化实施的顶层规划;第三阶段则为规模化应用落地和体系能力的固化。
谈及生成式AI正在行业范围内掀起的技术革新浪潮,何大勇表示:“随着生成式AI技术的逐步成熟完善,其应用可拓展到银行业全价值链,充分发挥其‘对话’和‘创造’能力,替代人、赋能人,降本增效,释放生产力,为银行业带来巨大变革。因此,银行急需提速布局生成式AI的应用落地,争夺变革浪潮下的竞争先机。”
(注:本文来源于公开报道,波士顿咨询《银行业生成式AI应用报告(2023)》)
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