Синьхуа Три Ван Сяоси: разведка и практическое применение AIGC в банковской сфере

Источник изображения: Создано Unbounded AI

Источник: ДВБКН С 17 по 18 августа в Шанхае успешно прошла конференция Global Metaverse Week Digital Intelligence China Science and Technology 2023. Ван Сяоси, директор по отраслевым решениям H3C, выступил с замечательной речью. Его речь была разделена на четыре части: анализ спроса AIGC в банковской сфере, разведка AIGC в банковской сфере, демонстрация практического применения AIGC в банковской отрасли и будущая тенденция развития AIGC в банковской отрасли.

Следующее содержание взято из речи и было отсортировано.

Анализ потребностей AIGC в банковской сфере

Банковская отрасль — это отрасль, сильно зависящая от информационных технологий, в которой существует высокий спрос на обработку и анализ данных. Контент, созданный искусственным интеллектом (AIGC), может точно удовлетворить такие потребности.

Прежде всего, банковской отрасли необходимо срочно повысить эффективность бизнеса и эффективности принятия решений. В сложной финансовой среде обработка банковских операций требует высокой эффективности и высокой точности, а традиционные ручные операции не могут удовлетворить такие требования. AIGC может помочь банкам повысить эффективность обработки бизнес-процессов за счет автоматизации и аналитики и в то же время поддержать банки в принятии более научных решений посредством анализа данных и построения моделей.

Во-вторых, банковская отрасль сталкивается с серьезными проблемами управления рисками. В условиях нестабильности финансового рынка управление рисками является одной из основных задач банков. AIGC обладает мощными возможностями обработки и анализа данных, которые могут помочь банкам выявлять, оценивать и контролировать риски, а также улучшать возможности управления рисками.

Кроме того, банковская отрасль остро нуждается в борьбе с мошенничеством. В финансовых операциях мошенничество всегда было серьезной проблемой, с которой сталкиваются банки. AIGC может помочь банкам реализовать прогнозирование и предотвращение мошенничества с помощью больших данных и технологий машинного обучения.

Наконец, спрос банковской отрасли на обслуживание клиентов также растет. С диверсификацией потребностей потребителей банкам необходимо предоставлять более персонализированные и эффективные услуги. AIGC может помочь банкам лучше понять потребности клиентов и предоставить наиболее подходящие услуги посредством анализа данных.

В целом потребности банковской отрасли в AIGC можно свести к четырем аспектам: повышение эффективности бизнеса, усиление управления рисками, эффективное предотвращение мошенничества и улучшение обслуживания клиентов. Это также будет основным направлением проникновения AIGC в банковскую сферу, и компания продолжит уделять этому внимание и активно на него реагировать.

Исследование AIGC в банковской сфере

Основная функция контента, генерируемого искусственным интеллектом (AIGC), заключается в анализе данных и интеллектуальном принятии решений, что является важной частью банковского бизнеса. Активно внедряйте AIGC, используя его мощные возможности обработки данных и интеллектуальную поддержку принятия решений, глубоко интегрируйте его с банковскими процессами утверждения кредитов, контроля рисков, обслуживания клиентов и другими подразделениями для реализации бизнес-аналитики и автоматизации.

Когда AIGC пришла в банковскую сферу, она столкнулась с такими проблемами, как защита конфиденциальности данных, стабильность системы и прозрачность алгоритмов. Для решения этих проблем был принят ряд мер. Был усилен механизм шифрования данных и защиты конфиденциальности, улучшена стабильность и безопасность системы, а также оптимизирован алгоритм, чтобы сделать его более прозрачным и понятным.

Хотя AIGC привнес много удобств, есть и некоторые ограничения, такие как зависимость от качества данных и предвзятость алгоритмов. Поэтому мы продолжим учиться и совершенствоваться на практике, а также стремиться к тому, чтобы AIGC лучше обслуживала банковскую отрасль. Исследование AIGC в банковской сфере – это долгосрочная работа. Требуется постоянное исследование и практика, чтобы лучше использовать преимущества AIGC, преодолеть его ограничения и по-настоящему реализовать его широкое применение в банковской отрасли.

Демонстрация практического применения AIGC в банковской сфере

В различных бизнес-сценариях отрасль исследовала и практиковала применение AIGC и добилась результатов.

Прежде всего, в части одобрения кредитов практиковалось применение AIGC. Утверждение кредита является одним из важных направлений деятельности банков. Раньше в основном полагались на ручную проверку, но этот метод был неэффективным и подвержен ошибкам. Для решения этой проблемы была введена система AIGC. Благодаря анализу и изучению большого количества исторических кредитных данных AIGC может автоматически сделать вывод о кредитном рейтинге заявителя, что делает процесс утверждения кредита более удобным и точным.

Затем с точки зрения управления рисками также реализуется применение AIGC. В условиях нестабильности финансового рынка управление рисками является одной из основных задач банков. AIGC может помочь отслеживать динамику рынка в режиме реального времени и прогнозировать потенциальные риски с помощью технологий больших данных и алгоритмов машинного обучения, чтобы своевременно принимать меры по снижению рисков.

Далее в сфере борьбы с мошенничеством также проводилось практическое применение AIGC. Традиционный метод борьбы с мошенничеством заключается в основном в ручной проверке и сопоставлении правил, но этот метод требует много времени и неточен. Используя AIGC, благодаря технологиям больших данных и машинного обучения, мошеннические действия можно своевременно обнаружить, что повышает эффективность и точность борьбы с мошенничеством.

Наконец, в сфере обслуживания клиентов также было осуществлено практическое применение AIGC. Учитывая все более разнообразные потребности потребителей в услугах, необходимо предоставлять более персонализированные и эффективные услуги. AIGC может помочь лучше понять потребности клиентов посредством анализа данных, рекомендовать наиболее подходящие финансовые продукты и повысить удовлетворенность клиентов.

Вышеупомянутые четыре практических применения демонстрируют широкое применение и замечательный эффект AIGC в банковской сфере. Однако также видно, что в применении AIGC все еще существуют некоторые проблемы, такие как проблемы качества данных, справедливости алгоритмов и проблемы интерпретируемости. В будущей практике необходимы дальнейшие исследования и решения этих проблем, чтобы лучше использовать AIGC и обслуживать банковский сектор.

Развитие искусственного интеллекта принесло банковской отрасли большие возможности и проблемы. Необходимо относиться к этому позитивно, глубоко учиться и продолжать исследования, чтобы добиться больших прорывов в этой области. В целом практическое применение AIGC в банковской сфере не только повышает эффективность бизнеса, но и повышает качество обслуживания, а также является важным инструментом будущего развития. Мы продолжим исследования и практику, чтобы AIGC могла лучше обслуживать банковский сектор.

Будущие тенденции развития AIGC в банковской сфере

В эту эпоху, основанную на данных, важность AIGC становится все более заметной, а для банковской отрасли применение AIGC будет более глубоким, и будущую тенденцию развития можно увидеть в следующих направлениях.

Во-первых, популяризация и применение AIGC будут более обширными. В условиях быстрого развития финансовых технологий банковский бизнес все больше зависит от данных и алгоритмов, что делает AIGC все более востребованным. В будущем мы увидим, что все больше банков внедряют AIGC, чтобы использовать его мощные возможности обработки и анализа данных для повышения эффективности бизнеса и оптимизации процессов принятия решений.

Во-вторых, функции AIGC станут богаче и совершеннее. С развитием технологий функции AIGC будут продолжать совершенствоваться, и он сможет решать более сложные задачи и предоставлять более совершенные услуги. Например, AIGC может проводить глубокое обучение, чтобы улучшить свою способность решать проблемы посредством самообучения и оптимизации. В то же время он также может предоставлять более гуманные услуги с помощью технологии обработки естественного языка.

Кроме того, уровень разведки AIGC будет повышен. В настоящее время AIGC в основном полагается на заранее заданные правила и модели для работы, но в будущем, с развитием технологий искусственного интеллекта, AIGC будет иметь более высокие возможности самообучения и самооптимизации для достижения истинного интеллекта.

Наконец, безопасность и прозрачность AIGC будут еще больше повышены. В настоящее время AIGC по-прежнему сталкивается с такими проблемами, как безопасность данных, защита конфиденциальности и справедливость алгоритмов в процессе подачи заявок. В будущем эти проблемы будут эффективно решены, и AIGC станет более безопасным, надежным и прозрачным.

В будущем развитии также возникнут некоторые проблемы. Например, как обеспечить качество данных AIGC? Как решать этические проблемы AIGC? Как создать эффективный механизм управления ИИ? Эти вопросы требуют углубленного исследования и обсуждения.

В целом, будущая тенденция развития AIGC в банковской сфере является многообещающей. Нам необходимо продолжать учиться, исследовать и исследовать. .