Xinhua Three Wang Xiaoxi : Exploration de l'AIGC et application pratique dans le secteur bancaire

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Source : DVBCN Les 17 et 18 août, la conférence mondiale Metaverse de la Digital Intelligence China Science and Technology Week 2023 s'est tenue avec succès à Shanghai. Wang Xiaoxi, directeur des solutions industrielles de H3C, a prononcé un merveilleux discours. Son discours était divisé en quatre parties : l'analyse de la demande de l'AIGC dans le secteur bancaire, l'exploration de l'atterrissage de l'AIGC dans le secteur bancaire, la présentation des applications pratiques de l'AIGC dans le secteur bancaire et la tendance de développement futur de l'AIGC dans le secteur bancaire.

Le contenu suivant est issu du discours et a été trié.

Analyse des besoins de l'AIGC dans le secteur bancaire

Le secteur bancaire est un secteur fortement dépendant des technologies de l’information, qui a une forte demande en matière de traitement et d’analyse de données. Le contenu généré par l’IA, ou AIGC, peut précisément répondre à de tels besoins.

Tout d’abord, le secteur bancaire doit de toute urgence améliorer l’efficience de ses activités et l’efficacité de sa prise de décision. Dans un environnement financier complexe, le traitement des opérations bancaires nécessite une grande efficacité et une grande précision, et les opérations manuelles traditionnelles ne peuvent pas répondre à de telles exigences. L'AIGC peut aider les banques à améliorer l'efficacité de leurs traitements commerciaux grâce à l'automatisation et à l'intelligence, tout en aidant les banques à prendre des décisions plus scientifiques grâce à l'analyse des données et à la création de modèles.

Deuxièmement, le secteur bancaire est confronté à de graves problèmes de gestion des risques. Dans un contexte de volatilité des marchés financiers, la gestion des risques constitue l’une des tâches essentielles des banques. AIGC dispose de puissantes capacités de traitement et d'analyse des données, qui peuvent aider les banques à identifier, évaluer et contrôler les risques et à améliorer leurs capacités de gestion des risques.

En outre, le secteur bancaire a un besoin urgent de lutte contre la fraude. Dans les transactions financières, la fraude a toujours été un problème majeur qui frappe les banques. L'AIGC peut aider les banques à prévoir et à prévenir la fraude grâce au Big Data et à la technologie d'apprentissage automatique.

Enfin, la demande du secteur bancaire en matière de service client augmente également. Avec la diversification des besoins des consommateurs, les banques doivent fournir des services plus personnalisés et plus efficaces. AIGC peut aider les banques à mieux comprendre les besoins des clients et à fournir les services les plus adaptés grâce à l'analyse des données.

De manière générale, les besoins du secteur bancaire en matière d'AIGC peuvent être résumés en quatre aspects : améliorer l'efficacité des entreprises, renforcer la gestion des risques, prévenir efficacement la fraude et améliorer le service client. Ce sera également l'orientation principale de l'atterrissage de l'AIGC dans le secteur bancaire, et elle continuera d'y prêter attention et d'y répondre activement.

L'exploration d'atterrissage de l'AIGC dans le secteur bancaire

La fonction principale du contenu généré par l’intelligence artificielle (AIGC) réside dans l’analyse des données et la prise de décision intelligente, ce qui constitue une partie importante des activités bancaires. Présentez activement l'AIGC, grâce à ses puissantes capacités de traitement des données et à son aide à la décision intelligente, intégrez-le profondément à l'approbation du crédit, au contrôle des risques, au service client et à d'autres activités de la banque pour réaliser la business intelligence et l'automatisation.

Lorsque l’AIGC a atterri dans le secteur bancaire, elle a été confrontée à des problèmes tels que la protection de la confidentialité des données, la stabilité du système et la transparence des algorithmes. Pour faire face à ces défis, une série de mesures ont été prises. Le mécanisme de cryptage des données et de protection de la vie privée a été renforcé, la stabilité et la sécurité du système ont été améliorées et l'algorithme a également été optimisé pour le rendre plus transparent et explicable.

Bien que l’AIGC ait apporté de nombreux avantages, il existe également certaines limites, telles que la dépendance à l’égard de la qualité des données et le biais des algorithmes. Par conséquent, nous continuerons à apprendre et à nous améliorer dans la pratique, et nous nous efforcerons de faire en sorte que l'AIGC serve mieux le secteur bancaire. L’exploration de l’AIGC dans le secteur bancaire est un travail de longue haleine. Il nécessite une exploration et une pratique continues afin de mieux utiliser les avantages de l'AIGC, de surmonter ses limites et de véritablement réaliser sa large application dans le secteur bancaire.

Démonstration d'application pratique de l'AIGC dans le secteur bancaire

Dans différents scénarios commerciaux, l’industrie a exploré et mis en pratique l’application de l’AIGC et obtenu des résultats.

Tout d’abord, en termes d’approbation de crédit, l’application de l’AIGC a été pratiquée. L'approbation du crédit est l'une des activités importantes des banques. Dans le passé, on s'appuyait principalement sur une vérification manuelle, mais cette méthode était inefficace et sujette aux erreurs. Afin de résoudre ce problème, l'AIGC a été introduit. Grâce à l'analyse et à l'apprentissage d'une grande quantité de données historiques sur le crédit, l'AIGC peut automatiquement déduire la cote de crédit du demandeur, rendant ainsi le processus d'approbation du crédit plus pratique et plus précis.

Ensuite, en termes de gestion des risques, l’application de l’AIGC est également mise en œuvre. Dans un contexte de volatilité des marchés financiers, la gestion des risques constitue l'une des tâches essentielles des banques. L'AIGC peut aider à surveiller la dynamique du marché en temps réel et à prédire les risques potentiels grâce à la technologie du Big Data et aux algorithmes d'apprentissage automatique, afin de prendre des mesures opportunes pour réduire les risques.

Ensuite, dans le domaine de la lutte contre la fraude, l'application pratique de l'AIGC a également été réalisée. La méthode traditionnelle de lutte contre la fraude repose principalement sur un examen manuel et une correspondance de règles, mais cette méthode prend du temps et est inexacte. Grâce à l'AIGC, grâce au Big Data et à la technologie d'apprentissage automatique, les activités frauduleuses peuvent être détectées à temps, améliorant ainsi l'efficacité et la précision de la lutte contre la fraude.

Enfin, dans le service client, l'application pratique de l'AIGC a également été réalisée. Face aux besoins de services de plus en plus diversifiés des consommateurs, il est nécessaire de fournir des services plus personnalisés et plus efficaces. AIGC peut aider à mieux comprendre les besoins des clients grâce à l'analyse des données, à recommander les produits financiers les plus adaptés et à améliorer la satisfaction des clients.

Les quatre applications pratiques ci-dessus démontrent la large application et l’effet remarquable de l’AIGC dans le secteur bancaire. Cependant, on constate également que certains défis subsistent dans l’application de l’AIGC, tels que des problèmes de qualité des données, d’équité des algorithmes et d’interprétabilité. Dans la pratique future, des recherches plus approfondies et des solutions à ces problèmes seront nécessaires afin de mieux utiliser l’AIGC et de servir le secteur bancaire.

Le développement de l’intelligence artificielle a apporté de grandes opportunités et de grands défis au secteur bancaire. Il est nécessaire d’y faire face de manière positive, d’apprendre en profondeur et de continuer à explorer afin de réaliser de plus grandes percées dans ce domaine. D'une manière générale, l'application pratique de l'AIGC dans le secteur bancaire améliore non seulement l'efficacité des entreprises, mais également la qualité des services, et constitue un outil important pour le développement futur. Nous continuerons à explorer et à mettre en pratique afin que l'AIGC puisse mieux servir le secteur bancaire.

La tendance de développement future de l'AIGC dans le secteur bancaire

Dans cette ère axée sur les données, l'importance de l'AIGC devient de plus en plus importante, et pour le secteur bancaire, l'application de l'AIGC sera plus approfondie, et la tendance de développement future peut être envisagée dans les directions suivantes.

Premièrement, la vulgarisation et l’application de l’AIGC seront plus étendues. Avec le développement rapide de la technologie financière, les activités bancaires dépendent de plus en plus des données et des algorithmes, ce qui fait de l’AIGC une demande croissante. À l'avenir, nous verrons davantage de banques introduire l'AIGC pour utiliser ses puissantes capacités de traitement et d'analyse des données afin d'améliorer l'efficacité de leur entreprise et d'optimiser les processus de prise de décision.

Deuxièmement, les fonctions de l’AIGC seront plus riches et plus raffinées. Avec les progrès de la technologie, les fonctions de l'AIGC continueront de s'améliorer et seront capables de gérer des tâches plus complexes et de fournir des services plus raffinés. Par exemple, l’AIGC peut procéder à un apprentissage en profondeur pour améliorer sa capacité à résoudre les problèmes grâce à l’auto-apprentissage et à l’optimisation. Dans le même temps, il peut également fournir des services plus humanisés grâce à la technologie de traitement du langage naturel.

De plus, le niveau de renseignement de l'AIGC sera encore amélioré. À l'heure actuelle, l'AIGC s'appuie principalement sur des règles et des modèles prédéfinis pour fonctionner, mais à l'avenir, avec le développement de la technologie de l'intelligence artificielle, l'AIGC disposera de capacités d'auto-apprentissage et d'auto-optimisation plus élevées pour atteindre une véritable intelligence.

Enfin, la sécurité et la transparence de l'AIGC seront encore renforcées. À l'heure actuelle, l'AIGC est toujours confrontée à des problèmes tels que la sécurité des données, la protection de la vie privée et l'équité des algorithmes dans le processus de candidature. À l'avenir, ces problèmes seront résolus efficacement et l'AIGC deviendra plus sûr, fiable et transparent.

Dans le développement futur, il y aura également quelques défis. Par exemple, comment garantir la qualité des données de l’AIGC ? Comment aborder les enjeux éthiques de l’AIGC ? Comment établir un mécanisme de gouvernance de l’IA efficace ? Ces questions nécessitent des recherches et des discussions approfondies.

Dans l’ensemble, la tendance future de développement de l’AIGC dans le secteur bancaire est prometteuse. Nous devons continuer à apprendre, à rechercher et à explorer. Grâce aux progrès de la technologie et à une compréhension approfondie des scénarios financiers, nous pouvons véritablement réaliser le potentiel de l'AIGC et le rendre plus utile au secteur bancaire, en lui apportant un espace d'application plus large et un plus grand potentiel. .