Xinhua Three Wang Xiaoxi: розвідка посадки AIGC і практичне застосування в банківській галузі

Джерело зображення: створено Unbounded AI

Джерело: DVBCN З 17 по 18 серпня в Шанхаї успішно відбулася конференція Digital Intelligence China Science and Technology Week Global Metaverse Conference 2023. Ван Сяосі, директор з галузевих рішень H3C, виступив із чудовою промовою. Його промова була поділена на чотири частини: аналіз попиту AIGC у банківській галузі, дослідження посадки AIGC у банківській галузі, демонстрація практичного застосування AIGC у банківській галузі та майбутні тенденції розвитку AIGC у банківській галузі.

Нижченаведений вміст взято з промови та був відсортований.

Аналіз потреб AIGC в банківській галузі

Банківська галузь — це галузь, яка сильно залежить від інформаційних технологій і має великий попит на обробку та аналіз даних. Контент, створений ШІ, або AIGC, може точно задовольнити такі потреби.

Перш за все, банківська галузь потребує термінового підвищення ефективності бізнесу та ефективності прийняття рішень. У складному фінансовому середовищі обробка банківських операцій вимагає високої ефективності та високої точності, але традиційні ручні операції не можуть відповідати таким вимогам. AIGC може допомогти банкам підвищити ефективність обробки даних за допомогою автоматизації та інтелекту, і в той же час підтримати банки в прийнятті більш наукових рішень за допомогою аналізу даних і створення моделей.

По-друге, банківська галузь стикається з серйозними проблемами управління ризиками. В умовах нестабільності фінансового ринку управління ризиками є одним із основних завдань банків. AIGC має потужні можливості обробки та аналізу даних, які можуть допомогти банкам ідентифікувати, оцінити та контролювати ризики, а також покращити можливості управління ризиками.

Крім того, банківська галузь має нагальну потребу у боротьбі з шахрайством. У фінансових операціях шахрайство завжди було основною проблемою для банків. AIGC може допомогти банкам реалізувати прогнозування та запобігання шахрайству за допомогою великих даних і технології машинного навчання.

Нарешті, попит банківської галузі на обслуговування клієнтів також зростає. З диверсифікацією потреб споживачів банки повинні надавати більш персоналізовані та ефективні послуги. AIGC може допомогти банкам краще зрозуміти потреби клієнтів і надати найбільш прийнятні послуги за допомогою аналізу даних.

Загалом потреби банківської галузі в AIGC можна підсумувати за чотирма аспектами: підвищення ефективності бізнесу, посилення управління ризиками, ефективне запобігання шахрайству та покращення обслуговування клієнтів. Це також буде основним напрямком приземлення AIGC у банківській галузі, і вона продовжить приділяти йому увагу та активно реагувати на нього.

Розвідка посадки AIGC у банківській галузі

Основна функція контенту, створеного штучним інтелектом (AIGC), полягає в аналізі даних і розумному прийнятті рішень, що є важливою частиною банківського бізнесу. Активно запроваджуйте AIGC завдяки потужним можливостям обробки даних та інтелектуальній підтримці прийняття рішень, глибоко інтегруйте його з банківським затвердженням кредитів, контролем ризиків, обслуговуванням клієнтів та іншими бізнесами для реалізації бізнес-аналітики та автоматизації.

Коли AIGC приземлилася в банківській галузі, вона зіткнулася з такими проблемами, як захист конфіденційності даних, стабільність системи та прозорість алгоритмів. Щоб протистояти цим викликам, було вжито ряд заходів. Було посилено механізм шифрування даних і захисту конфіденційності, покращено стабільність і безпеку системи, а також оптимізовано алгоритм, щоб зробити його більш прозорим і зрозумілим.

Хоча AIGC приніс багато зручностей, є також деякі обмеження, такі як залежність якості даних і упередженість алгоритмів. Тому ми продовжуватимемо вчитися та вдосконалюватися на практиці, а також прагнути зробити так, щоб AIGC краще обслуговувала банківську галузь. Вивчення AIGC у банківській галузі є довгостроковою роботою. Він потребує постійного дослідження та практики, щоб краще використовувати переваги AIGC, подолати його обмеження та справді реалізувати його широке застосування в банківській галузі.

Демонстрація практичного застосування AIGC у банківській галузі

У різних бізнес-сценаріях галузь вивчала та практикувала застосування AIGC і досягла результатів.

Перш за все, в частині погодження кредиту практикувалося застосування AIGC. Схвалення кредиту є одним із важливих видів діяльності банків. У минулому в основному покладалися на перевірку вручну, але цей метод був неефективним і спричиняв помилки. Щоб вирішити цю проблему, було введено AIGC. Завдяки аналізу та вивченню великої кількості історичних кредитних даних AIGC може автоматично визначити кредитний рейтинг заявника, таким чином роблячи процес затвердження кредиту більш зручним і точним.

Потім, з точки зору управління ризиками, також реалізовано застосування AIGC. В умовах нестабільності фінансового ринку управління ризиками є одним із основних завдань банків. AIGC може допомогти відстежувати ринкову динаміку в режимі реального часу та прогнозувати потенційні ризики за допомогою технології великих даних і алгоритмів машинного навчання, щоб вчасно вжити заходів для зменшення ризиків.

Далі, у сфері протидії шахрайству, також було здійснено практичне застосування AIGC. Традиційний метод боротьби з шахрайством полягає в основному в ручному перегляді та зіставленні правил, але цей метод займає багато часу та є неточним. Використовуючи AIGC за допомогою великих даних і технології машинного навчання, можна вчасно виявляти шахрайські дії, підвищуючи ефективність і точність боротьби з шахрайством.

Нарешті, у сфері обслуговування клієнтів також було здійснено практичне застосування AIGC. Зважаючи на все більш різноманітні потреби споживачів у послугах, необхідно надавати більш персоналізовані та ефективні послуги. AIGC може допомогти краще зрозуміти потреби клієнтів за допомогою аналізу даних, рекомендувати найбільш прийнятні фінансові продукти та підвищити рівень задоволеності клієнтів.

Наведені вище чотири практичні застосування демонструють широке застосування та видатний ефект AIGC у банківській галузі. Однак також видно, що у застосуванні AIGC все ще існують деякі проблеми, такі як проблеми з якістю даних, справедливістю алгоритму та проблемами інтерпретації. У майбутній практиці необхідні подальші дослідження та вирішення цих проблем, щоб краще використовувати AIGC і служити банківській галузі.

Розвиток штучного інтелекту приніс великі можливості та виклики для банківської галузі. Необхідно сприймати це позитивно, глибоко вчитися та продовжувати досліджувати, щоб досягти більших проривів у цій галузі. Загалом, практичне застосування AIGC у банківській галузі не лише підвищує ефективність бізнесу, а й покращує якість обслуговування, є важливим інструментом для майбутнього розвитку. Ми продовжуватимемо досліджувати та практикувати, щоб AIGC могла краще обслуговувати банківську галузь.

Майбутня тенденція розвитку AIGC у банківській галузі

У цю епоху, що керується даними, важливість AIGC стає дедалі помітнішою, і для банківської галузі застосування AIGC буде більш поглибленим, і майбутні тенденції розвитку можна побачити в наступних напрямках.

По-перше, популяризація та застосування AIGC буде більш широким. Зі стрімким розвитком фінансових технологій банківський бізнес все більше залежить від даних і алгоритмів, що робить AIGC зростаючим попитом. У майбутньому ми побачимо, що більше банків запровадять AIGC, щоб використовувати його потужні можливості обробки та аналізу даних для підвищення ефективності бізнесу та оптимізації процесів прийняття рішень.

По-друге, функції AIGC стануть багатшими та вдосконаленими. З розвитком технологій функції AIGC продовжуватимуть удосконалюватися, і він зможе виконувати більш складні завдання та надавати більш витончені послуги. Наприклад, AIGC може проводити глибоке навчання, щоб покращити свою здатність вирішувати проблеми шляхом самонавчання та оптимізації. У той же час він також може надавати більш гуманізовані послуги за допомогою технології обробки природної мови.

Крім того, рівень інтелекту AIGC буде покращено. Зараз AIGC в основному покладається на попередньо встановлені правила та моделі для роботи, але в майбутньому, з розвитком технології штучного інтелекту, AIGC матиме більші можливості для самонавчання та самооптимізації для досягнення справжнього інтелекту.

Нарешті, безпека та прозорість AIGC буде додатково посилена. Наразі AIGC все ще стикається з такими проблемами, як безпека даних, захист конфіденційності та справедливість алгоритмів у процесі подання заявки. У майбутньому ці проблеми будуть ефективно вирішені, а AIGC стане більш безпечним, надійним і прозорим.

У майбутньому розвитку також виникнуть деякі проблеми. Наприклад, як забезпечити якість даних AIGC? Як вирішувати етичні проблеми AIGC? Як створити ефективний механізм управління ШІ? Ці питання потребують глибокого дослідження та обговорення.

Загалом, майбутня тенденція розвитку AIGC у банківській галузі є перспективною. Нам потрібно продовжувати вчитися, досліджувати та досліджувати. Завдяки розвитку технологій і глибокому розумінню фінансових сценаріїв ми можемо справді реалізувати потенціал AIGC і зробити його кращим для банківської галузі, забезпечуючи ширший простір застосування та більший потенціал. .