Xinhua Three Wang Xiaoxi: exploración del aterrizaje y aplicación práctica de AIGC en la industria bancaria

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Fuente: DVBCN Del 17 al 18 de agosto, se celebró con éxito en Shanghai la Conferencia Global del Metaverso de la Semana de Ciencia y Tecnología de China de Inteligencia Digital 2023. Wang Xiaoxi, Director de Soluciones Industriales de H3C, pronunció un maravilloso discurso. Su discurso se dividió en cuatro partes: análisis de la demanda de AIGC en la industria bancaria, exploración del aterrizaje de AIGC en la industria bancaria, exhibición de aplicaciones prácticas de AIGC en la industria bancaria y tendencias de desarrollo futuro de AIGC en la industria bancaria.

El siguiente contenido es del discurso y ha sido resuelto.

Análisis de las necesidades de AIGC en la industria bancaria

La industria bancaria es una industria altamente dependiente de la tecnología de la información, que tiene una fuerte demanda de procesamiento y análisis de datos. El contenido generado por IA, o AIGC, puede satisfacer precisamente esas necesidades.

En primer lugar, el sector bancario necesita urgentemente mejorar la eficiencia empresarial y la eficacia en la toma de decisiones. En un entorno financiero complejo, el procesamiento de negocios bancarios requiere alta eficiencia y alta precisión, y las operaciones manuales tradicionales no pueden cumplir con esos requisitos. AIGC puede ayudar a los bancos a mejorar la eficiencia del procesamiento empresarial mediante la automatización y la inteligencia y, al mismo tiempo, ayudar a los bancos a tomar decisiones más científicas mediante el análisis de datos y la creación de modelos.

En segundo lugar, la industria bancaria enfrenta graves desafíos en materia de gestión de riesgos. En la volatilidad del mercado financiero, la gestión de riesgos es una de las tareas centrales de los bancos. AIGC tiene poderosas capacidades de análisis y procesamiento de datos, que pueden ayudar a los bancos a identificar, evaluar y controlar riesgos y mejorar las capacidades de gestión de riesgos.

Además, el sector bancario tiene una necesidad urgente de lucha contra el fraude. En las transacciones financieras, el fraude siempre ha sido un problema importante que afecta a los bancos. AIGC puede ayudar a los bancos a realizar la predicción y prevención del fraude a través de big data y tecnología de aprendizaje automático.

Por último, la demanda de servicio al cliente por parte del sector bancario también está aumentando. Con la diversificación de las necesidades de los consumidores, los bancos deben brindar servicios más personalizados y eficientes. AIGC puede ayudar a los bancos a comprender mejor las necesidades de los clientes y brindar los servicios más adecuados a través del análisis de datos.

En general, las necesidades de la industria bancaria para AIGC se pueden resumir en cuatro aspectos: mejorar la eficiencia empresarial, fortalecer la gestión de riesgos, prevenir eficazmente el fraude y mejorar el servicio al cliente. Esta también será la dirección principal del aterrizaje de AIGC en la industria bancaria, y continuará prestándole atención y respondiendo activamente a ella.

Exploración del aterrizaje de AIGC en la industria bancaria

La función principal del contenido generado por inteligencia artificial (AIGC) radica en el análisis de datos y la toma inteligente de decisiones, que resulta ser una parte importante del negocio bancario. Introducir activamente AIGC, a través de sus poderosas capacidades de procesamiento de datos y soporte inteligente para la toma de decisiones, integrarlo profundamente con la aprobación de crédito, el control de riesgos, el servicio al cliente y otros negocios del banco para lograr inteligencia y automatización de negocios.

Cuando AIGC aterrizó en la industria bancaria, encontró problemas como la protección de la privacidad de los datos, la estabilidad del sistema y la transparencia de los algoritmos. Para afrontar estos desafíos se han adoptado una serie de medidas. Se ha reforzado el mecanismo de cifrado de datos y protección de la privacidad, se ha mejorado la estabilidad y seguridad del sistema y también se ha optimizado el algoritmo para hacerlo más transparente y explicable.

Aunque AIGC ha aportado muchas ventajas, también existen algunas limitaciones, como la dependencia de la calidad de los datos y el sesgo de los algoritmos. Por lo tanto, continuaremos aprendiendo y mejorando en la práctica y esforzándonos para que AIGC sirva mejor a la industria bancaria. La exploración de AIGC en la industria bancaria es un trabajo a largo plazo. Necesita exploración y práctica continuas para hacer un mejor uso de las ventajas de AIGC, superar sus limitaciones y realmente realizar su amplia aplicación en la industria bancaria.

Demostración de la aplicación práctica de AIGC en la industria bancaria

En diferentes escenarios comerciales, la industria ha explorado y practicado la aplicación de AIGC y ha logrado resultados.

En primer lugar, en materia de aprobación de créditos, se practicó la aplicación de AIGC. La aprobación de créditos es una de las actividades importantes de los bancos. En el pasado, se dependía principalmente de la revisión manual, pero este método era ineficaz y propenso a errores. Para resolver este problema, se introdujo AIGC. Mediante el análisis y el aprendizaje de una gran cantidad de datos crediticios históricos, AIGC puede inferir automáticamente la calificación crediticia del solicitante, lo que hace que el proceso de aprobación de crédito sea más conveniente y preciso.

Luego, en materia de gestión de riesgos, también se implementa la aplicación de AIGC. En la volatilidad del mercado financiero, la gestión de riesgos es una de las tareas centrales de los bancos. AIGC puede ayudar a monitorear la dinámica del mercado en tiempo real y predecir riesgos potenciales a través de tecnología de big data y algoritmos de aprendizaje automático, a fin de tomar medidas oportunas para reducir los riesgos.

A continuación, en el ámbito de la lucha contra el fraude, también se llevó a cabo la aplicación práctica del AIGC. El método antifraude tradicional se basa principalmente en la revisión manual y la coincidencia de reglas, pero este método requiere mucho tiempo y es inexacto. Utilizando AIGC, a través de big data y tecnología de aprendizaje automático, se pueden detectar actividades fraudulentas a tiempo, mejorando la eficiencia y precisión de la lucha contra el fraude.

Finalmente, en atención al cliente también se realizó la aplicación práctica del AIGC. Ante las necesidades de servicios cada vez más diversas de los consumidores, es necesario brindar servicios más personalizados y eficientes. AIGC puede ayudar a comprender mejor las necesidades de los clientes mediante el análisis de datos, recomendar los productos financieros más adecuados y mejorar la satisfacción del cliente.

Las cuatro aplicaciones prácticas anteriores demuestran la amplia aplicación y el notable efecto de AIGC en la industria bancaria. Sin embargo, también se ve que todavía existen algunos desafíos en la aplicación de AIGC, como problemas de calidad de los datos, equidad de los algoritmos y problemas de interpretabilidad. En la práctica futura, se necesitarán más investigaciones y soluciones a estos problemas para hacer un mejor uso de AIGC y servir a la industria bancaria.

El desarrollo de la inteligencia artificial ha traído grandes oportunidades y desafíos a la industria bancaria. Es necesario afrontarlo positivamente, aprender profundamente y seguir explorando para lograr mayores avances en este campo. En general, la aplicación práctica de AIGC en la industria bancaria no solo mejora la eficiencia empresarial, sino que también mejora la calidad del servicio y es una herramienta importante para el desarrollo futuro. Continuaremos explorando y practicando para que AIGC pueda servir mejor a la industria bancaria.

La tendencia de desarrollo futuro de AIGC en la industria bancaria

En esta era impulsada por los datos, la importancia de AIGC es cada vez más prominente y, para la industria bancaria, la aplicación de AIGC será más profunda y la tendencia de desarrollo futuro se puede ver en las siguientes direcciones.

En primer lugar, la popularización y aplicación del AIGC será más amplia. Con el rápido desarrollo de la tecnología financiera, el negocio bancario depende cada vez más de datos y algoritmos, lo que hace que AIGC sea una demanda creciente. En el futuro, veremos más bancos introducir AIGC para utilizar sus potentes capacidades de análisis y procesamiento de datos para mejorar la eficiencia empresarial y optimizar los procesos de toma de decisiones.

En segundo lugar, las funciones del AIGC serán más ricas y refinadas. Con el avance de la tecnología, las funciones de AIGC seguirán mejorando y podrá manejar tareas más complejas y proporcionar servicios más refinados. Por ejemplo, AIGC puede realizar un aprendizaje profundo para mejorar su capacidad para abordar problemas mediante el autoaprendizaje y la optimización. Al mismo tiempo, también puede proporcionar servicios más humanizados a través de tecnología de procesamiento del lenguaje natural.

Además, se mejorará aún más el nivel de inteligencia del AIGC. En la actualidad, AIGC se basa principalmente en reglas y modelos preestablecidos para funcionar, pero en el futuro, con el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, AIGC tendrá mayores capacidades de autoaprendizaje y autooptimización para lograr una verdadera inteligencia.

Por último, se mejorará aún más la seguridad y la transparencia de AIGC. En la actualidad, AIGC todavía enfrenta problemas como la seguridad de los datos, la protección de la privacidad y la equidad de los algoritmos en el proceso de solicitud. En el futuro, estos problemas se resolverán eficazmente y AIGC será más seguro, fiable y transparente.

En el desarrollo futuro, también habrá algunos desafíos. Por ejemplo, ¿cómo garantizar la calidad de los datos de AIGC? ¿Cómo abordar las cuestiones éticas de AIGC? ¿Cómo establecer un mecanismo eficaz de gobernanza de la IA? Estas cuestiones requieren una investigación y un debate profundos.

En general, la futura tendencia de desarrollo de AIGC en el sector bancario es prometedora. Necesitamos continuar aprendiendo, investigando y explorando. Con el avance de la tecnología y una comprensión profunda de los escenarios financieros, podemos realmente aprovechar el potencial de AIGC y hacer que sirva mejor a la industria bancaria, brindando un espacio de aplicación más amplio y un mayor valor. .