金融服务如何利用生成式人工智能：实用入门指南
生成式人工智能已悄然进入金融服务的核心。
一年前，大多数银行和金融科技公司仍在尝试人工智能。现在，他们提出了更棘手的问题：这实际上在哪里增加了价值，我们如何安全地使用它，以及我们如何让它值得我们付出努力？
根据 MarketsandData 最近的一项研究，金融服务领域的全球生成人工智能市场 预计到 2032 年将达到约 126.3 亿美元 .
这些引人注目的数字强调了正确利用新一代人工智能来释放其巨大价值的重要性。
跟随我们一起探索本指南，我们将在其中提供清晰的市场快照。探索高投资回报率用例、与指标相关的收益、分步启动计划以及与受监管金融服务相关的风险控制。
让我们深入探讨一下。
金融服务中的生成式人工智能：市场前景
跟踪行业中正在发生的事情至关重要，下面是一个概览：
- 投资和采用： 生成式人工智能吸引了约 33.9B 美元的全球私人投资（2024 年），企业中人工智能的整体采用率从 2023 年的 55% 飙升至 78%。（斯坦福 HAI）
- 银行业价值潜力： 麦肯锡预计，如果生成式 AI 用例得到全面扩展，每年将对银行业产生 200-340B 美元的影响。 （麦肯锡公司）
- 执行用法： 超过 53% 的 C 级领导者表示，到 2024 年，他们将在工作中使用生成式人工智能，这证明它现已成为主流。 （麦肯锡公司）
- 大规模证明： 美国银行的 Erica 已经跨越了 3B 客户交互（2025 年），展示了现实世界的大规模采用。 （美国银行 / CIO Dive）
- 监管跑道： 欧盟人工智能法案于 2024 年 8 月 1 日生效，GPAI 义务于 2025 年 8 月 2 日开始。在此背景下，预计到 2026 年全面实施，这对于受监管市场的金融服务来说是一个重要的里程碑。 （数字战略）
👉 底线： 金融服务中的生成式人工智能正在产生真正的影响，难怪大量投资、高管使用和明确的监管支持它。
GenAI 在金融服务中的最佳用例是什么
作为商业领袖和企业家，研究并优先考虑具有精确测量和合规途径的用例是一件很棒的事情。
以下是 GenAI 在金融服务中的一些最佳用例：
1。 KYC/入职和文档自动化
GenAI 可以加快了解您的客户 (KYC) 和入职流程。该技术有助于从客户文档中汇总和提取数据，包括身份证、银行对账单和纳税申报表。
它的技术非常方便，因为它可以自动提取关键数据、检查缺失信息并为分析师生成合规检查表。
一个值得注意的例子 汇丰银行使用 AI 工具更高效地验证文档和吸引客户，将人工审核时间减少了近 40%。
证明它正在交付： 节省周转时间和分析师工作时间。
2。客户服务（零售/商业银行）
传统上，呼叫中心代理会解决常规的客户查询，而这项任务的性质增加了很大的压力。
借助人工智能驱动的聊天机器人和语音助手，检查余额、解释费用或解决争议等任务不仅可以委派，而且可以近 24/7 高效处理。
这提高了响应速度并减轻了呼叫中心的压力。
示例： 美国银行的虚拟助理“Erica”已管理超过 15 亿次客户互动，显着缩短了平均等待时间。
证明它正在交付： 平均处理时间 (AHT)、客户满意度 (CSAT)、遏制率（无需人工帮助即可解决的查询）。
3。信贷和承保业务
信用分析（包括起草信用凭证、提取契约详细信息以及确认是否遵守贷款政策）会消耗大量时间。 GenAI 有效地管理这些组件。
示例： ING 和高盛等银行正在试验人工智能副驾驶员，以帮助承销商更有效地创建详细的信用评估。
证明它正在交付： 备忘录周转时间和政策合规率存在明显差异。
4。研究、收益和投资组合情报
人工智能会阅读大量的财报电话会议记录、新闻文章和研究报告，以引用消息来源来提炼见解、评估情绪并生成投资理由。
示例： 摩根士丹利的人工智能“知识助手”帮助财务顾问快速提取和总结市场研究报告中的见解。
证明它正在交付： 在分析师准备时间、洞察准确性和客户查询响应时间方面存在明显差异。
另请阅读： 集成生成式人工智能以创造新的收入来源
5。风险与合规报告
监管和风险文件比较复杂，尤其是起草文件时，包括ICAAP（内部资本充足评估流程）和ILAA（个人流动性充足评估）。
现在，有了 GenAI，起草如此复杂的文档变得很容易，并且基于收集数据、链接证据和维护版本控制。
示例： 瑞银在内部使用人工智能生成监管报告初稿，为每个报告节省了几个小时。
证明它正在交付： 报告周转时间和文档完整性支持方面存在明显差异。
6。收藏和服务
GenAI 根据客户情绪和历史记录，与欠款客户进行个性化沟通，生成善解人意的还款提醒，并建议下一步最佳行动或付款计划。
示例： 第一资本利用人工智能试点以正确的语气推荐还款消息，提高客户参与度。
证明它正在交付： 承诺支付率、净推荐值 (NPS) 和代理效率方面存在显着差异。
7。金融犯罪和欺诈行动
合规团队花费大量时间审查警报、总结交易历史或起草可疑活动报告 (SAR)。 GenAI 可以支持这些任务，减少手动工作并帮助分析师专注于真正的威胁。
示例： 摩根大通使用 GenAI 帮助调查人员更快地分析交易并检测异常情况。
证明它正在交付： 病例周期时间、误报减少和警报病例比方面存在显着差异。
🖋️ Imaginovation 联合创始人 Pete Peranzo 强调了银行和金融服务中生成式人工智能的一些最引人注目的现实用例。
Pete 指出，GenAI 正在自动化文档创建和摘要，承担以前耗时的任务，例如政策创建和审查。
他进一步指出，在客户服务分析中，人工智能应用程序现在可以处理对话和音频交互，以衡量座席行为、改善客户体验并发出早期问题区域信号。
Pete 补充道，在风险评估和合规方面，人工智能可以自动测试和进行内部审计，确保机构遵守不断变化的法规。
GenAI 还可以通过复制顶级投资者的思维过程来彻底改变投资组合管理和投资决策，使散户客户能够做出基于事实的决策。
接下来，在市场预测和交易的背景下，Pete 分享了如何开发人工智能驱动的机器人，这些机器人的表现可能会超越标准普尔 500 指数等基准，暗示机遇和潜在的颠覆。
在投资回报率分析和客户洞察方面，可以通过人工智能驱动的绩效指标、生命周期价值和销售的快速评估来增强该技术，从而实现更快、更敏锐的战略决策。
他进一步补充说，通过释放人才来从事更高层次、战略性和创造性的工作，报告构建和数据分析等重复性任务正在实现自动化。
底线： 通过无数的用例，人们可以清楚地看到生成式人工智能如何改变整个金融服务行业的效率、决策和客户体验。
GenAI 在金融服务领域的优势
在考虑采用任何技术之前，要问的一个好问题是，“有什么好处”（又名“它对我的组织或业务部门有什么好处”） .
以下是一些有助于了解 GenAI 在金融服务领域的优势。
1。运营效率
分析师和关系经理经常处理耗时的任务，例如起草、研究和文档记录。解决此问题的一种方法是采用 GenAI，它可以自动执行所有此类任务，使管理人员能够专注于更高价值的工作。
结果： 人们可以清楚地看到成本和周转时间的减少。
行业证据： 通过 GenAI 应用程序在银行业务中的扩展，德勤获得了可衡量的效率提升。
2。更快的决策和更好的客户体验
使用人工智能工具，人们可以在短短几秒钟内体验到接收见解和响应的惊人速度。惊人的交付速度还实现了 24/7 支持和无缝数字交互。
结果： 更短的决策周期和更高的客户参与度存在明显的差异。
示例： 美国银行的“Erica”显示了持续的采用，处理了超过 15 亿次交互，展示了一致的数字参与。
3。收入增长
GenAI 的另一个令人兴奋的方面是能够在提供次优行动时提供个性化见解。这些见解有助于增强跨客户群的进一步交叉销售和追加销售机会。
结果： 每个客户的收入明显增加并提高了产品渗透率。
基准： 麦肯锡公司的分析表明，大规模应用时，GenAI 可以释放整个银行范围内的巨大价值。
4。风险与合规质量
GenAI 协助生成带有引文和审计跟踪的监管草案，减少人为错误并确保可追溯性。
结果： 更高的合规准确性和更高的审计准备度。
上下文： 金融稳定委员会强调可解释性和监督，GenAI 系统可以增强这两点。
🖋️皮特 分享了一个生成式人工智能如何提高金融服务效率的具体例子：一家金融科技公司实现了 PDF 创建的自动化，此前该公司需要工程师和员工团队定期生成 PDF。
人工智能代理的实施自动化了这一过程，节省了大量的时间和资源，并有效地取代了手动工作。通过这个例子，Pete 说明了生成式人工智能如何通过自动化日常文档任务来节省时间，从而提高运营效率并释放人力资源来执行更复杂的活动。
底线： GenAI 显然正在对金融服务产生重大影响，因为它致力于削减成本、加速决策、提高合规性以及让人们从事更高价值的工作。
如何开始在金融服务中使用生成式人工智能
🖋️ 皮特 强调组织应该首先对人工智能技术进行自我教育，以了解在何处以及为何实施它。
接下来，下一个关键步骤是与人工智能专家或专家联系和协作，他们可以提供量身定制的指导并帮助使人工智能计划与组织的目标保持一致。
这种方法确保了将生成式人工智能集成到其流程中的战略性和明智的开始。
这是一个务实、合规第一的启动计划：
1。定义清晰的业务 KPI
第一步可以是选择一个有形的、可衡量的、能提供真正商业价值的目标。 例如：
- 将 KYC 案例处理时间减少 25%，以提高入职速度。
- 转移 20% 的一级客户聊天，从而使客服人员能够腾出时间来处理复杂的查询。
- 将贷项凭证起草时间缩短 40%，以加速财务运营。
因此，为您的第一个试点专注于单一 KPI，以使事情变得简单且可衡量。
2。准备数据和访问
在执行任何人工智能解决方案之前，有必要先准备好数据并保护其安全。
- 接下来，考虑绘制权威来源和保留要求；不要错过处理 PII 的要求。
- 使用检索增强生成 (RAG)，而不是对受监管文本进行微调，因为它风险较低、管理起来更简单，而且有意义。
使用准备充分的数据总是很棒的，这是合规人工智能试点成功的关键。
3。选择一个试点用例
选择一个体积可测量的小型、封闭的工作流程。从小事做起是件好事，这样可以降低风险并使影响易于跟踪。以下是一些示例：
- 起草 KYC 文件，有助于加快合规性检查。
- 生成收益摘要，可准确地自动生成日常报告。
- 一级聊天回复可以转移人工客服人员提出的重复问题。
工作流程的关键是可衡量、可管理且低风险。
4。设置架构和护栏
您可以在设计AI环境时考虑安全性和合规性。一些建议如下：
- 利用隔离 (VPC)、机密管理、提示/内容过滤以及验证来源引用。
- 在部署之前对解决方案进行红队部署有助于发现漏洞。
- 不要消除人机交互验证；将其保留用于面向客户或风险敏感的输出。
- Guardrail 可以帮助您的 AI 带来价值，同时不会引入新的风险。
5。实施风险与合规控制
让您的试点项目符合内部和监管标准：
- 最好遵守欧盟人工智能法案时间表（如果适用）、NIST AI RMF 准则和内部模型风险管理法规。
- 对所有 AI 输出进行审核跟踪以证明合规性。
- 第一天的合规性可以防止出现意外并在整个组织内建立信任。
6。试点和规模
从一个简短的、受控的试点开始，一旦有信心就扩展：
- 使用基线指标进行为期 6 至 10 周的试点来衡量影响。
- 通过监控、偏差检测、保留策略、访问审核和行动手册强化解决方案。
- 一旦证明成功，即可扩展到第二个用例。
分阶段的方法可帮助您安全扩展，同时从实际结果中学习。
🖋️ 皮特 总结说，有兴趣开始人工智能的金融组织首先应该专注于研究和理解该技术，以确定相关的用例和应用。
获得这些知识后，下一步就是聘请人工智能专家或专家来提供指导、开发定制解决方案并协助实施。
这种战略方法有助于确保人工智能集成有效并与组织的目标保持一致。
底线： 从一次可衡量的胜利开始，建立合规性，并充满信心地扩大规模。
开始之前的主要挑战
让我们看看您可能面临的一些关键挑战。
1。监管风险和可解释性
人工智能系统往往充当“黑匣子”，并且还因做出难以解释或证实的决策而闻名。他们通常会提供不正确的答案或依赖第三方供应商。
因此，金融稳定委员会和国际清算银行等当局需要密切关注，并要求组织保持透明的记录，监控人工智能的应用方式，并确保他们能够证明每一个结果的合理性。
2。模型风险和羊群效应
对标准模型和数据的依赖可能会产生相关行为和系统性风险，这是众多央行和金融媒体强调的一个基本问题。
3。数据质量和访问权限
有时输出不可靠，因为它们基于薄弱的数据治理和文档实践。
因此，需要格外注意保护 PII 和其他机密信息，同时确保访问控制和可审核性。
4。人才与运营模式
监控实施阶段至关重要，因为它需要各个功能协同工作。
其中包括需要分担责任的实体，例如工程师、知识经理、风险合作伙伴和产品负责人的入职时间。
5。威胁环境
生成式人工智能可以升级网络和欺诈威胁，从深度伪造到合成身份。
在这种情况下，加强内部控制和与客户的开放沟通是关键的缓解措施。
底线： 在采用人工智能之前，组织必须考虑信任、透明度、数据完整性、熟练协作和安全性问题，并有效解决这些问题。
总结
对于所有希望在金融服务领域启动 GenAI 项目的人来说，请从一个具体的、可衡量的用例开始。
接下来，您可以从第一天开始就建立控制和合规性，只有在有实际影响的证据后才进行扩展。对于正在寻找可靠合作伙伴来启动合规 GenAI 试点的组织，您可以联系 Imaginovation。
我们随时为您提供帮助；我们的专家团队可以提供从用例选择和 RAG 配置到治理、仪表板和上线手册的支持。
我们来谈谈 .
工业技术