銀行作為知識密集型行業,引入生成式AI能力,一方麵能夠加速金融領域知識的生產和更新,使銀行能夠更快速地應對市場和客戶需求的動態變 化,豐富內外部應用場景的智能化水平;另一方麵,將生成式AI具有的隱性知識和推理能力,與金融知識庫顯性知識進行的有效融合,傳統金融 知識體係的學習門檻、學習效率都將得到改善,相應地,客戶的交互體驗、員工的工作和學習模式也將迎來顯著改變。在這個過程中,需要銀行 在數據戰略基礎上,同樣考量知識戰略的搭建與落地,從而能夠以“知識”為抓手形成從數字化到智能化的跨越。
金融行業進行數字化轉型建設的起步早,當前行業整體數字化成熟度較高,具備人工智能深入應用的良好土壤,也是生成式A1、大模型率 先實現行業落地的重點領域。人工智能技術應用場景的廣度不斷擴展,目前已經覆蓋營銷、服務、投研、投顧、風控、研發等前中後台數 字化經營關鍵環節,於行業而言,其核心價值將在原有AI能力的基礎上進一步釋放,結合業務雲化趨勢,“Al+ 金融”正在進入深化應用 創新的階段。
業務運營降本增效,釋放人力資源進入 高價值環節
AI 可依據業務規則,替代執行簡單重複勞 動,從而釋放出更多的人力資源,向高價 值環節遷移; 以人機協同方式,一方麵能夠輔助員工在 內外部場景下提高效率,另一方麵融合AI 與行業know-how能夠更精準捕捉客戶需求, 使金融決策從經驗驅動向數據驅動轉化, 使財富管理、智能投顧等高價值場景更具 智能化。
激活數據要素價值,進一步促進金融普 惠化
改善原有外部數據離散、內部數據孤島等問 題,借助Al在數據捕捉、整合、分析挖掘等 方麵的能力,激活數據要素,釋放關聯數據 價值,一方麵能夠幫助金融機構拓展過去難 以覆蓋的群體,增加盈利空間,帶來新增長 點,另一方麵能夠解決信息不對稱問題,降 低金融服務門檻,使金融資源能夠惠及更多 的長尾客戶、小微企業。
賦能金融場景創新,提升千人千麵的 客戶能力
客戶需求+金融知識是推動金融創新的基 本要素,傳統的創新模式更多依賴於業 務專家的能力,人工智能的應用引入了 智能化的創新因子,能夠結合潛在需求, 融合知識圖譜提供更多創新方向; 借助AI能夠了解、分析客戶情緒,在智 能客服、營銷、投教等環節,提供千人 千麵服務能力,升級客戶體驗。
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