今天分享的是AIGC系列深度研究报告：《AIGC专题：2024年金融业生成式AI应用报告》。

（报告出品方：度小满）

前言

毫无疑问，生成式人工智能是2023年全球最具影响力的创新科技，它代表着一种范式转变， 从专门的技术追求演变为商业和金融领域的焦点。在全球范围内，我们看到越来越多的银行和保险机构已经采用并投资于生成式人工智能，尽管到目前为止几乎所有应用都是面向内部的。与此 同时，还有大量的金融机构正在快速了解这项具有划时代意义的突破性科技。

第一，生成式人工智能是新质生产力。生成式人工智能是人工智能技术的集大成者，具有令 人惊叹的类人原始创造能力，已被用于内容创作、文本提取及摘要生成、电子邮件生成、问答、 翻译、客户支持、物体跟踪、图像生成与分类、音频生成与分类、代码开发等诸多场景。大模型 技术大幅缩短了数据间发生连接与被计算的时间，极大提高了数据创造价值的效率，带来显著的 降本增效，生产力水平是人工的4.4倍以上，并重新定义新服务、带来新制造、形成新业态，成 为数字经济时代的新质生产力。

第二，生成式人工智能正在重塑全球金融业。金融业是单位数据产出量最高的行业，生成式 人工智能将通过嵌入运营、业务转型、加速创新和差异化这四个关键方式重塑全球金融业，大幅 提升内部运营效率，提高获客能力，提升产品设计创新能力，和加强风险防控能力。大模型驱动 的新商业模式有望为金融业带来3万亿规模的增量商业价值。目前，生成式人工智能在我国银行 业已经进入试点应用阶段，预计1-2年后会进入成熟应用期，降本增效方面会出现正面的财务成 果，3-4年后将会得到规模化应用。在保险和证券业等其他金融机构中的商业应用会有所延迟， 但整体上不会差距一年。全面进入生成式人工智能时代，高质量数据将是银行和其他金融机构的核心竞争力，这将会加速金融机构的组织变革与业务转型。

第三，我国金融业生成式人工智能应用迎来重要政策红利期。金融业一直是产业数字化转型的重点行业，我国金融业具有世界上最大规模的实时数据，金融业与数字技术的结合是近年 来我国金融科技创新的主要方向。

第四，2024年金融机构集成生成式人工智能需要遵循八项原则。一是正确认识生成式人 工智能的作用域。二是大模型参数并非越大越好。三是技术先进性和业务可持续性是选择大模 型合作伙伴的两个关键标准。四是生成式人工智能的开发者实际上也是重要的监管者。五是着 眼于端到端解决方案，而不是让它成为一个点解决方案。六是根据实际情况确认生成式人工智 能应用优先级顺序。七是把大模型带到数据中心环境中运行，而不是把数据带到大模型所在的 地方。八是由首席执行官直接牵头指导负责任的人工智能治理框架。

报告共计：52页

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过去的一年，生成式人工智能（AI）受到前所未有的关注。主要经济体的投资者、政策制定 者和社会各界几乎全年都在谈论ChatGPT、关注大模型，所有互联网、数字经济、IT技术、全球 双边和多边组织的会议都专门设立了生成式AI的分议题，有的甚至是全会主题，比如旧金山人工智能峰会、英国人工智能安全峰会。基于AI的科学研究（AI for science）以及关于生成式AI的理 论研究成了国家科学基金的重点资助对象。

2023年4月才成立的百川智能，半年后就获得阿里、腾讯、小米等科技公司及深创投等多家顶级投资机构3亿美元的A1轮战略融资，估值超过10亿美元。创立于2023年3月的“月之暗面”(Moonshot AI)，也在10月获得来自红杉资本、今日资本、砺思资本等投资机构近20亿元的投资。

过去的一年，从底层大模型到算力基础设施到机器学习运营，再到消费端应用，生成式AI的生态已经初步建立，并且将在2024年随着大模型的进一步训练和稳定，会加速向下游行业发展移动，会对经济社会产生深刻影响。来自麦肯锡的全球调查数据揭示，28%的企业将生成式AI视为首要任务，这项变革性技术影响着全球董事会的议程--从营销和销售到产品和服务，预计每年在63个不同的行业应用中产生2.6-4.4万亿美元的惊人商业价值。

2023年是大炼模型的一年，开启了新一代人工智能创新发展的新征程。由于大模型开发的高成本支出，我们认为，开拓落地应用场景，不断提高客户采用率和大模型的利用率，更好发挥大模型的潜在价值，将会是2024年生成式人工智能突破发展的重要内容。

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