Xinhua Three Wang Xiaoxi: exploração de pouso da AIGC e aplicação prática no setor bancário

Fonte da imagem: gerada por Unbounded AI

Fonte: DVBCN De 17 a 18 de agosto, a Conferência Global Metaverso da Semana de Ciência e Tecnologia da Digital Intelligence China 2023 foi realizada com sucesso em Xangai. Wang Xiaoxi, Diretor de Soluções Industriais da H3C, fez um discurso maravilhoso. Seu discurso foi dividido em quatro partes: a análise da demanda da AIGC no setor bancário, a exploração do desembarque da AIGC no setor bancário, a exibição da aplicação prática do AIGC no setor bancário e a tendência de desenvolvimento futuro do AIGC no setor bancário.

O conteúdo a seguir é do discurso e foi resolvido.

Análise das necessidades do AIGC no setor bancário

O setor bancário é um setor altamente dependente da tecnologia da informação, que possui uma forte demanda por processamento e análise de dados. O conteúdo gerado por IA, ou AIGC, pode atender com precisão a essas necessidades.

Em primeiro lugar, o sector bancário necessita urgentemente de melhorar a eficiência empresarial e a eficácia da tomada de decisões. Num ambiente financeiro complexo, o processamento dos negócios bancários exige elevada eficiência e elevada precisão, e as operações manuais tradicionais não conseguem satisfazer tais requisitos. A AIGC pode ajudar os bancos a melhorar a eficiência do processamento empresarial através da automatização e da inteligência e, ao mesmo tempo, apoiar os bancos na tomada de decisões mais científicas através da análise de dados e da construção de modelos.

Em segundo lugar, o sector bancário enfrenta graves desafios de gestão de risco. Na volatilidade do mercado financeiro, a gestão de risco é uma das principais tarefas dos bancos. O AIGC possui poderosas capacidades de processamento e análise de dados, que podem ajudar os bancos a identificar, avaliar e controlar riscos e melhorar as capacidades de gestão de riscos.

Além disso, o setor bancário tem uma necessidade urgente de medidas antifraude. Nas transações financeiras, a fraude sempre foi um grande problema que assola os bancos. A AIGC pode ajudar os bancos a realizar a previsão e prevenção de fraudes por meio de big data e tecnologia de aprendizado de máquina.

Finalmente, a procura do sector bancário por serviços de apoio ao cliente também está a aumentar. Com a diversificação das necessidades dos consumidores, os bancos precisam de prestar serviços mais personalizados e eficientes. A AIGC pode ajudar os bancos a compreender melhor as necessidades dos clientes e a fornecer os serviços mais adequados através da análise de dados.

Em geral, as necessidades do sector bancário em relação ao AIGC podem ser resumidas em quatro aspectos: melhorar a eficiência empresarial, reforçar a gestão de riscos, prevenir eficazmente a fraude e melhorar o serviço ao cliente. Esta será também a principal direcção da entrada da AIGC no sector bancário, e continuará a prestar-lhe atenção e a responder-lhe activamente.

Exploração de desembarque da AIGC no setor bancário

A função central do conteúdo gerado por inteligência artificial (AIGC) reside na análise de dados e na tomada de decisões inteligentes, que é uma parte importante do negócio bancário. Introduzir ativamente o AIGC, por meio de seus poderosos recursos de processamento de dados e suporte inteligente à tomada de decisões, integrando-o profundamente com a aprovação de crédito, controle de risco, atendimento ao cliente e outros negócios do banco para realizar inteligência de negócios e automação.

Quando o AIGC entrou no setor bancário, encontrou problemas como proteção da privacidade de dados, estabilidade do sistema e transparência de algoritmos. Para enfrentar esses desafios, uma série de medidas foram tomadas. O mecanismo de encriptação de dados e protecção da privacidade foi reforçado, a estabilidade e segurança do sistema foram melhoradas e o algoritmo também foi optimizado para o tornar mais transparente e explicável.

Embora o AIGC tenha trazido muitas conveniências, também existem algumas limitações, como a dependência da qualidade dos dados e o viés dos algoritmos. Portanto, continuaremos a aprender e a melhorar na prática e a esforçar-nos para que a AIGC sirva melhor o setor bancário. A exploração do AIGC na indústria bancária é um trabalho de longo prazo. Necessita de exploração e prática contínuas para aproveitar melhor as vantagens do AIGC, superar as suas limitações e concretizar verdadeiramente a sua ampla aplicação no setor bancário.

Demonstração prática da aplicação do AIGC no setor bancário

Em diferentes cenários de negócios, a indústria tem explorado e praticado a aplicação do AIGC e alcançado resultados.

Em primeiro lugar, em termos de aprovação de crédito, praticou-se a aplicação do AIGC. A aprovação de crédito é um dos negócios importantes dos bancos.No passado, baseava-se principalmente na revisão manual, mas este método era ineficiente e sujeito a erros. Para resolver este problema, foi introduzido o AIGC.Através da análise e aprendizagem de uma grande quantidade de dados históricos de crédito, o AIGC pode inferir automaticamente a classificação de crédito do requerente, tornando assim o processo de aprovação de crédito mais conveniente e preciso.

Depois, em termos de gestão de risco, é também implementada a aplicação do AIGC. Na volatilidade do mercado financeiro, a gestão de risco é uma das principais tarefas dos bancos. A AIGC pode ajudar a monitorizar a dinâmica do mercado em tempo real e prever riscos potenciais através da tecnologia de big data e algoritmos de aprendizagem automática, de modo a tomar medidas oportunas para reduzir os riscos.

Em seguida, no domínio antifraude, foi também realizada a aplicação prática do AIGC. O método antifraude tradicional consiste principalmente em revisão manual e correspondência de regras, mas esse método é demorado e impreciso. Usando AIGC, por meio de big data e tecnologia de aprendizado de máquina, atividades fraudulentas podem ser detectadas a tempo, melhorando a eficiência e a precisão do combate à fraude.

Por fim, no atendimento ao cliente, foi também realizada a aplicação prática do AIGC. Face às necessidades de serviços cada vez mais diversificadas dos consumidores, é necessário prestar serviços mais personalizados e eficientes. A AIGC pode ajudar a compreender melhor as necessidades dos clientes através da análise de dados, recomendar os produtos financeiros mais adequados e melhorar a satisfação do cliente.

As quatro aplicações práticas acima demonstram a ampla aplicação e o efeito notável do AIGC no setor bancário. No entanto, verifica-se também que ainda existem alguns desafios na aplicação do AIGC, como questões de qualidade dos dados, justiça do algoritmo e questões de interpretabilidade. Na prática futura, são necessárias mais pesquisas e soluções para estes problemas, a fim de fazer melhor uso do AIGC e servir o setor bancário.

O desenvolvimento da inteligência artificial trouxe grandes oportunidades e desafios para o setor bancário. É necessário enfrentá-lo de forma positiva, aprender profundamente e continuar a explorar para alcançar maiores avanços neste campo. Em geral, a aplicação prática do AIGC no sector bancário não só melhora a eficiência empresarial, mas também melhora a qualidade do serviço, sendo uma ferramenta importante para o desenvolvimento futuro. Continuaremos a explorar e a praticar, para que o AIGC possa servir melhor o setor bancário.

A tendência futura de desenvolvimento do AIGC no setor bancário

Nesta era impulsionada pelos dados, a importância do AIGC está a tornar-se cada vez mais proeminente e, para o sector bancário, a aplicação do AIGC será mais aprofundada, e a tendência de desenvolvimento futuro pode ser vista nas seguintes direcções.

Primeiro, a popularização e aplicação do AIGC serão mais amplas. Com o rápido desenvolvimento da tecnologia financeira, o negócio bancário está cada vez mais dependente de dados e algoritmos, o que torna o AIGC uma procura crescente. No futuro, veremos mais bancos introduzirem o AIGC para utilizar as suas poderosas capacidades de processamento e análise de dados para melhorar a eficiência empresarial e optimizar os processos de tomada de decisão.

Em segundo lugar, as funções do AIGC serão mais ricas e refinadas. Com o avanço da tecnologia, as funções do AIGC continuarão a melhorar e será capaz de lidar com tarefas mais complexas e fornecer serviços mais refinados. Por exemplo, o AIGC pode realizar aprendizagem profunda para melhorar a sua capacidade de lidar com problemas através da auto-aprendizagem e da optimização. Ao mesmo tempo, também pode fornecer serviços mais humanizados através da tecnologia de processamento de linguagem natural.

Além disso, o nível de inteligência do AIGC será melhorado ainda mais. Actualmente, o AIGC depende principalmente de regras e modelos predefinidos para funcionar, mas no futuro, com o desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, o AIGC terá maiores capacidades de autoaprendizagem e auto-otimização para alcançar a verdadeira inteligência.

Finalmente, a segurança e a transparência do AIGC serão ainda mais reforçadas. Atualmente, o AIGC ainda enfrenta questões como segurança de dados, proteção de privacidade e justiça de algoritmos no processo de inscrição. No futuro, estes problemas serão efetivamente resolvidos e o AIGC tornar-se-á mais seguro, confiável e transparente.

No desenvolvimento futuro, também haverá alguns desafios. Por exemplo, como garantir a qualidade dos dados do AIGC? Como lidar com as questões éticas da AIGC? Como estabelecer um mecanismo eficaz de governação da IA? Essas questões requerem pesquisa e discussão aprofundadas.

No geral, a tendência futura de desenvolvimento do AIGC no setor bancário é promissora. Precisamos continuar a aprender, pesquisar e explorar. Com o avanço da tecnologia e uma compreensão profunda dos cenários financeiros, podemos realmente concretizar o potencial do AIGC e torná-lo um serviço melhor ao setor bancário, trazendo um espaço de aplicação mais amplo e maior valor potencial. .