ai报告金融

来源：ai知识-合作伙伴时间：2024-10-30 22:09:59

一、引言

近年来人工智能（）技术在我国金融行业中的应用日益广泛，各类金融机构及科技企业纷纷布局金融大模型，以期在竞争中占据有利地位。本文将结合最新《报告》内容，对金融大模型在银行、保险、证券等行业的落地场景实行详述，并探讨技术在未来十年对各行各业生产率的作用。

二、金融大模型在各行业的落地场景

1. 银行业

在银行业，金融大模型主要用于风险控制、客户服务、投资决策等方面。例如，通过对大量贷款数据实深度学，实小编可准确预测贷款违约风险，从而减少银行的不良贷款率。同时大模型还可以应用于智能客服增进客户服务效率减少人力成本。

2. 保险业

在保险业金融大模型可用于保险产品设计、风险评估、理赔应对等环节。通过对海量保险数据实行挖掘，实小编可以更精确地预测保险事故发生概率，为保险公司提供定制化的保险产品。大模型还可辅助保险公司实行理赔应对，加强理赔效率，减低理赔成本。

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3. 证券行业

在证券行业，金融大模型主要用于投资决策、市场预测、风险管理等方面。通过对历市场数据实行分析，实小编可预测市场走势，为投资者提供投资建议。同时大模型还可对投资组合实行优化，减低投资风险，增进投资收益。

三、技术对未来生产率的作用

《报告》预计未来十年，对采矿、医疗、资源加工、信息、租赁和商务服务等行业的生产率提升较大，对批发零售、住宿餐饮、轻工制造等行业的生产率提升较小。这是因为技术在某些行业具有更高的应用价值，如医疗行业的诊断、治疗等方面，而批发零售、住宿餐饮等行业的生产过程相对简单，技术的应用价值较低。

四、技术在金融业的商业价值

报告指出，生成式有望给金融业带来3万亿规模的增量商业价值。具体表现在以下方面：

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1. 交易实：技术可实时分析市场数据辅助投资者实交易决策，增进交易效率。

2. 投资管理：实小编可以按照投资者的风险承受能力、投资目标等因素为其提供个性化的投资组合建议。

3. 风险评估：技术能够更准确地预测金融风险，为金融机构提供风险管理的有效手。

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五、产品在企业市场的粘性

2023年11月，一家市场机构联合京东云发布的《金融行业先进存力报告》提到，人工智能大模型落地的成本疑问是业界关注重点。产品在企业市场已经开始展现其粘性。企业金融科技公司Ramp的新数据显示从2022年到2023年，客户支出和留存率都有显著升级。

六、结论

金融大模型在银行业、保险业、证券业等金融行业的落地场景日益丰富技术对未来生产率的提升具有显著作用。在金融业，技术有望带来3万亿规模的增量商业价值，彻底改变交易的实、投资的管理和风险的评估办法。随着产品在企业市场的粘性逐渐增强，金融行业将迎来新一轮的技术革命。金融机构及科技企业应抓住这一历机遇，加大技术的研发和应用力度，为我国金融业的可持续发展贡献力量。