Nguồn: "Hoa tháng năm tài chính" (ID: Caijing-MayFflower), tác giả: Qu Xiangjun Han Feng
Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi AI không giới hạn
Nhìn vào danh sách các xu hướng chiến lược công nghệ lớn trong và ngoài nước cũng như các lĩnh vực nóng đầu tư trong nửa đầu năm 2023, không thể nghi ngờ rằng trí tuệ nhân tạo tổng quát (sau đây gọi tắt là “generative AI”) là một trong những công nghệ bắt mắt nhất. . Với sự xuất hiện của ChatGPT, công nghệ mới nổi này đã bước vào một cơn sốt chưa từng có. Mọi tầng lớp xã hội đang thảo luận về các chủ đề liên quan, chưa kể những gã khổng lồ công nghệ và nhà sản xuất AI đã rời khỏi ngành. Kẻo bỏ lỡ bữa tiệc công nghệ này, một số Lãnh đạo ngành và truyền thông đã so sánh làn sóng AI thế hệ mới với các cơ hội Internet di động trong quá khứ, làm nổi bật hơn nữa giá trị và tầm ảnh hưởng to lớn tiềm tàng của nó.
**So với AI truyền thống, AI tạo sinh có bốn ưu điểm cốt lõi khiến nó trở nên hấp dẫn, bao gồm tự động hóa và cải thiện hiệu quả, cá nhân hóa và tùy chỉnh, khả năng sáng tạo và đổi mới cũng như khả năng giải thích và minh bạch. **Điều này đặc biệt quan trọng đối với các lĩnh vực như tài chính và chăm sóc sức khỏe đòi hỏi khả năng giải thích, giúp tạo dựng niềm tin, đáp ứng các yêu cầu quy định và giúp mọi người dễ dàng chấp nhận và áp dụng các quyết định của hệ thống hơn.
Nói tóm lại, AI có thể tạo ra giá trị to lớn cho các ngành công nghiệp khác nhau trên thế giới bằng cách cải thiện hiệu quả sản xuất, thúc đẩy khả năng đổi mới và thay đổi bối cảnh cạnh tranh.
**McKinsey dự đoán rằng AI nói chung sẽ mang lại tác động kinh tế tích cực lên tới 25,6 nghìn tỷ đô la Mỹ cho nền kinh tế toàn cầu, trong đó đóng góp từ AI thế hệ lên tới 7,9 nghìn tỷ đô la Mỹ, tương đương với tổng GDP hiện tại của nền kinh tế toàn cầu (tổng sản phẩm quốc nội) 8% khối lượng. **
Kịch bản: Những thay đổi mới trong ngành tài chính với AI sáng tạo
AI sáng tạo đã thu hút sự chú ý và trí tưởng tượng của mọi người trên khắp thế giới nhờ vào tiện ích rộng rãi của nó—hầu hết mọi người đều có thể sử dụng “siêu năng lực” hiểu ngôn ngữ tự nhiên và tạo ra nội dung của nó, khiến AI sáng tạo có những lợi thế đáng kể trong việc cải thiện hiệu quả sản xuất của ngành và thúc đẩy đổi mới sản phẩm và dự kiến sẽ phá vỡ cấu trúc hiện có của các ngành công nghiệp khác nhau trên thế giới trong tương lai.
**Từ góc độ ngành, ba ngành mà AI tạo ra giá trị lớn nhất là công nghệ cao, ngân hàng và bán lẻ. **McKinsey ước tính rằng đến năm 2032, AI tổng quát sẽ mang lại giá trị mới khoảng 200 tỷ USD đến 340 tỷ USD cho ngành ngân hàng toàn cầu (bao gồm quản lý tài sản và tài sản, sau đây gọi chung là "quản lý tài sản") mỗi năm, chiếm 10% tổng ngành ngân hàng, tỷ trọng thu nhập hàng năm lên tới 2,8%-4,7%. Cùng với giá trị gia tăng hàng năm dự kiến từ 50 tỷ USD đến 70 tỷ USD do AI tạo ra trong ngành bảo hiểm (chiếm khoảng 1,8%-2,0% doanh thu hàng năm của ngành), chúng tôi kỳ vọng các trường hợp sử dụng AI tạo ra sẽ nổi bật hơn trong ngành tài chính (ngân hàng, bảo hiểm, v.v.) và quản lý tài sản), tổng giá trị khoảng 250 tỷ USD đến 410 tỷ USD.
**Có thể thấy, ngành tài chính là một trong những ngành có tiềm năng sử dụng AI mang tính sáng tạo cao nhất, cả về giá trị tuyệt đối lẫn tiềm năng tăng trưởng tương đối. **Vậy, làm thế nào để AI có sức sáng tạo vượt trội kết hợp với các đặc điểm của ngành để tạo ra giá trị? McKinsey đã quan sát thấy rằng hiện có bốn phương pháp ứng dụng phổ biến nhất, sẽ đóng góp chung 75% tổng lợi ích do Generative AI tạo ra trong ngành tài chính. Chúng tôi tóm tắt chúng là “4C”, cụ thể là: sàng lọc nội dung/chuyên gia ảo (Concision) ), tương tác người dùng (Tương tác với khách hàng), tạo nội dung (Tạo nội dung) và tăng tốc lập trình (Coding).
Về mặt các ngành, trong ngành ngân hàng, về mặt tinh chỉnh nội dung/chuyên gia ảo, các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tẻ nhạt trong lĩnh vực tài chính có thể được tự động hóa thông qua AI tổng hợp, từ đó nâng cao hiệu quả của những người thực hành tài chính, giảm chi phí và thời gian được sử dụng cho công việc có giá trị cao hơn và thông qua các chuyên gia ảo, nhân viên tuyến đầu của ngân hàng có thể rút ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu phi cấu trúc, diễn giải văn bản và truy cập nhanh chóng tất cả thông tin liên quan, chẳng hạn như hướng dẫn và chính sách sản phẩm, để đáp ứng ngay lập tức các yêu cầu của khách hàng và Hiệu quả công việc có thể tăng lên 60%.
Các trường hợp sử dụng điển hình khác bao gồm: xử lý giao dịch: xử lý tự động các giao dịch tài chính, bao gồm xử lý đơn hàng, thanh toán và thanh toán bù trừ, v.v.; tạo báo cáo tài chính: tự động thu thập, tổ chức và phân tích dữ liệu tài chính cũng như tạo báo cáo tài chính chính xác và kịp thời tuân thủ với các chuẩn mực kế toán, giúp giảm thời gian lập báo cáo và giảm sai sót thủ công, đánh giá rủi ro và kiểm tra tuân thủ: tự động phân tích lượng lớn dữ liệu tài chính, xác định các yếu tố rủi ro tiềm ẩn và tiến hành kiểm tra tuân thủ.
**Về mặt tương tác với người dùng, hệ thống AI tổng quát cung cấp cho người dùng các giải pháp và hỗ trợ được cá nhân hóa bằng cách học hỏi và phân tích một lượng lớn kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm của con người. **Các công ty tài chính có thể cung cấp các dịch vụ cá nhân hóa, hiệu quả và thỏa đáng hơn. Ví dụ: sử dụng chatbot để hoàn tất việc liên hệ và thu thập dữ liệu với khách hàng, ít nhất 80% tương tác của khách hàng có thể được tự động hóa trong 5 đến 10 năm tới. Các trường hợp sử dụng điển hình khác bao gồm: trợ lý thông minh, đề xuất được cá nhân hóa và dịch vụ tùy chỉnh, phân tích tình cảm và theo dõi cảm xúc.
**Về mặt tạo nội dung, AI tổng hợp có thể tạo ra nội dung mới như văn bản và hình ảnh minh họa bằng cách tìm hiểu và phân tích lượng lớn dữ liệu văn bản, hình ảnh và âm thanh, đẩy nhanh quá trình phát triển nội dung của các doanh nghiệp ngành tài chính. **Ví dụ: nó có thể tạo báo cáo phân tích thị trường tài chính và thông tin chi tiết về đầu tư được cá nhân hóa; nó có thể được sử dụng để soạn thảo các tài liệu quan trọng như hợp đồng và đấu thầu; nó cũng có thể được sử dụng để viết bản sao quảng cáo và tài liệu tiếp thị cho ngân hàng, bảo hiểm, quản lý tài sản và các công ty chứng khoán, v.v.
**Trong lĩnh vực tài chính, đặc biệt là giao dịch định lượng và quản lý rủi ro, việc viết mã hiệu quả và chính xác là rất quan trọng. **Về mặt tăng tốc lập trình, AI tổng quát có thể diễn giải và tạo mã, đồng thời đẩy nhanh quá trình phát triển phần mềm và giảm lỗi thủ công bằng cách tự động tạo các đoạn mã, mẫu và thuật toán.
Từ góc độ chức năng ngân hàng, các trường hợp sử dụng AI tổng quát có tác động lớn nhất đến bốn chức năng: phân phối tuyến đầu, hoạt động của khách hàng, công nghệ và pháp lý, rủi ro, tuân thủ và gian lận, chiếm khoảng 1% tổng giá trị tiềm năng của ngân hàng.70 %. Sử dụng các công cụ AI tổng quát có thể nâng cao sự hài lòng của khách hàng, cải thiện việc ra quyết định và trải nghiệm của nhân viên, đồng thời giảm rủi ro bằng cách giám sát gian lận và các hành vi khác tốt hơn.
**Từ góc độ của ngành bảo hiểm, với tư cách là một phần quan trọng của ngành tài chính, và vẫn từ góc độ của 4C, AI tạo sinh sẽ mang lại giá trị to lớn cho bảo hiểm tài sản và bảo hiểm nhân thọ. **
Chúng bao gồm: cải tiến về tốc độ và chất lượng phát triển phần mềm, cải thiện đáng kể về hiệu quả của người điều chỉnh yêu cầu bảo hiểm, cải thiện hiệu quả của môi giới bảo hiểm và đề xuất giá trị khách hàng, và cải tiến đáng kể về trải nghiệm của khách hàng bảo hiểm, v.v.
Về hiệu quả của ca sử dụng, McKinsey nhận thấy rằng chi phí bồi thường cho các khiếu nại phức tạp (như khiếu nại kiện tụng) có thể tiết kiệm được khoảng 25%, độ chính xác của việc xác định gian lận và bảo hiểm gian lận có thể tăng lên khoảng 18% và 99% trong số đó. quy trình bảo lãnh phát hành có thể được bảo lãnh bởi AI tổng hợp. Với các giải pháp tự động, các công ty bảo hiểm dự kiến sẽ giảm chi phí bảo lãnh phát hành từ 10% -20%.
**Từ góc độ ngành quản lý tài sản, McKinsey cũng quan sát và tóm tắt các ứng dụng 4C của AI tạo sinh. **Ví dụ: về mặt tinh chỉnh nội dung và chuyên gia ảo, thông tin chi tiết có thể được tạo ra dựa trên dữ liệu phi cấu trúc và thúc đẩy các hành động đầu tư, chẳng hạn như tìm kiếm mục tiêu đầu tư. Ví dụ: một nhà cung cấp thông tin kinh doanh, tài chính và tài chính toàn cầu ở Hoa Kỳ đã phát triển GPT của riêng mình: một mô hình lớn được đào tạo về sự kết hợp dữ liệu trong các lĩnh vực tài chính cụ thể và dữ liệu chung; tập trung vào việc trả lời các câu hỏi tài chính và phân tích báo cáo.
Một ví dụ khác, về mặt tăng tốc lập trình, một ngân hàng đầu tư đa quốc gia và công ty dịch vụ tài chính của Hoa Kỳ sử dụng nội bộ các công cụ AI loại ChatGPT để giúp các nhà phát triển viết mã; về mặt tạo nội dung, một công ty quản lý tài sản ở Bắc Mỹ sử dụng ChatGPT để tăng tốc nội dung về tài sản thế chấp tiếp thị. Tạo, cũng như tạo ra các công cụ sàng lọc hoặc trực quan hóa dữ liệu, về tương tác của người dùng, một trong những công ty quản lý quỹ lớn nhất ở Hoa Kỳ đã triển khai một doanh nghiệp công nghệ đăng ký được hỗ trợ bởi AI cho phép các tổ chức tài chính tạo, xem xét và phê duyệt công khai truyền thông sử dụng các mô hình NLP độc quyền. Các trường hợp sử dụng AI tổng quát ở trên đều bao gồm các chức năng kinh doanh quản lý tài sản và tính đến nhu cầu của các nhà đầu tư cũng như nhân viên nội bộ của các công ty quản lý tài sản.
Cuối cùng, Generative AI có thể đóng một vai trò to lớn trong ngành tài chính vì bốn đặc điểm đã được hình thành trong ngành từ lâu: Lấy ngân hàng làm ví dụ: Thứ nhất, nó liên quan đến kiến trúc CNTT truyền thống. đã và đang đầu tư vào công nghệ, tích lũy một lượng lớn "nợ kỹ thuật" và một kiến trúc CNTT phức tạp và biệt lập; Thứ hai, từ góc độ lực lượng lao động lớn hướng tới khách hàng, ngành ngân hàng dựa vào một số lượng lớn các đại diện dịch vụ kinh doanh; thứ ba, khía cạnh ngân hàng của công việc giấy tờ nặng nề và mang tính tổng quát. Tác động của AI có thể mở rộng ra toàn bộ tổ chức, hỗ trợ tất cả nhân viên viết email, tạo bài thuyết trình kinh doanh và các nhiệm vụ khác; hơn nữa, là một ngành được quản lý chặt chẽ, ngân hàng có rủi ro đáng kể , sự tuân thủ và các nhu cầu pháp lý.
**Tóm lại, đối với các tổ chức tài chính, các ứng dụng AI tổng quát có thể cải thiện hiệu quả sản xuất, tiết kiệm thời gian và nguồn lực bằng cách giảm sai sót của con người; đồng thời, chúng nâng cao khả năng đổi mới và cung cấp cho người dùng cuối những sản phẩm tốt hơn và trải nghiệm dịch vụ tốt hơn. **
Đầu tư: Triển vọng công nghiệp từ góc độ tài chính
Do sự phát triển bùng nổ của AI thế hệ, quy mô ngành của nó cũng tăng trưởng nhanh chóng, thu hút các nhà đầu tư tham gia vào ngành. Theo dữ liệu của Bloomberg, doanh thu thị trường AI tổng quát sẽ là 40 tỷ USD vào năm 2022 và dự kiến sẽ lần lượt đạt 399 tỷ USD và 1,304 tỷ USD vào năm 2027 và 2032. Tốc độ tăng trưởng kép giai đoạn 2022 - 2032 đạt 42%.
Đối với thị trường Trung Quốc, theo dữ liệu từ "China AI Digital Outlook 2021-2025", quy mô năm 2022 sẽ xấp xỉ 66 tỷ nhân dân tệ, tốc độ tăng trưởng kép từ năm 2020 đến năm 2025 sẽ đạt 84%. chiếm 10% quy mô thị trường toàn cầu (217 tỷ đô la Mỹ) 14%. Từ quan điểm này, AI sáng tạo không chỉ tạo ra giá trị to lớn cho nền kinh tế toàn cầu mà bản thân ngành này cũng có những cơ hội đầu tư rất lớn.
**Chuỗi giá trị AI tổng quát bao gồm sáu liên kết, đó là phần cứng chuyên dụng, nền tảng đám mây, mô hình cơ bản, trung tâm mô hình và MLOps, ứng dụng và dịch vụ. **Với sự thịnh vượng của công nghệ, toàn bộ chuỗi giá trị chứa đựng những cơ hội to lớn.Tuy nhiên, nghiên cứu cho thấy có sự khác biệt đáng kể về cơ hội thị trường ở mỗi mắt xích.Đầu tư nguồn lực, kiến thức chuyên môn và lợi thế người đi đầu trong một số mắt xích đã hình thành nên rào cản ngành và trở thành những người mới tham gia.Một trở ngại lớn cho các nhà đầu tư và doanh nghiệp nhỏ trong việc mở rộng kinh doanh.
Sự gia tăng quy mô thị trường toàn cầu từ năm 2022 đến năm 2035 sẽ chủ yếu đến từ phần cứng, ứng dụng quảng cáo và phần mềm đào tạo. Trong số đó, tốc độ tăng trưởng kép hàng năm của dịch vụ cơ sở hạ tầng sẽ đạt 60%, tăng 244,8 tỷ USD. Tốc độ tăng trưởng kép hàng năm của các ứng dụng quảng cáo đạt 125%, tăng 192,4 tỷ USD.
Trên chuỗi giá trị của AI tạo sinh, có những cơ hội thị trường sau đáng được chú ý:
**1. Phần cứng chuyên dụng: **Cơ sở hạ tầng sức mạnh tính toán được sử dụng trong quá trình đào tạo và suy luận mô hình có rào cản thị trường cao và về cơ bản bị chiếm giữ bởi các ông lớn. Cốt lõi của phần cứng sức mạnh tính toán là các chip điện toán được đại diện bởi GPU và TPU.
**2. Nền tảng đám mây: **Một nền tảng để truy cập cơ sở hạ tầng điện toán và chạy khối lượng công việc AI tổng hợp, với thị phần tương đối tập trung.
**3. Mô hình cơ bản: **Mối liên kết cốt lõi của chuỗi giá trị AI tổng quát được thúc đẩy bởi kiến thức chuyên môn và đầu tư chi phí. Xu hướng theo dõi mô hình lớn nói chung là tập trung và vẫn còn khoảng trống thị trường trong mô hình lớn của ngành theo dõi.
**4. Model Center và MLOps: ** Công cụ lưu trữ, tinh chỉnh và triển khai các mô hình. Các gã khổng lồ và nhà cung cấp độc lập hình thành sự cạnh tranh khác biệt. Model Center và MLOps đảm nhận hai nhiệm vụ cần thiết để xây dựng ứng dụng dựa trên các mô hình cơ bản: Thứ nhất, model Kho cung cấp một không gian để lưu trữ và truy cập các mô hình cơ bản; thứ hai là một công cụ MLOps chuyên dụng để tinh chỉnh và triển khai các mô hình cơ bản cho các ứng dụng.
**5. Ứng dụng: **Các ứng dụng đầu cuối dựa trên việc tinh chỉnh các mô hình lớn là con đường mà các công ty khởi nghiệp có cơ hội lớn nhất. Khoảng một nửa số công ty kỳ lân AI có tính sáng tạo đã ra đời tại thị trường này. Chúng tôi kỳ vọng điều đó trong ngắn hạn Thuật ngữ này, đối với các danh mục ngành dọc Phát triển ngành và chức năng cụ thể, các ứng dụng được xây dựng dựa trên các mô hình tinh chỉnh có thể là ứng dụng nổi bật đầu tiên.
**6. Dịch vụ: **Các nhà cung cấp giải pháp tổng thể cung cấp dịch vụ giá trị gia tăng dựa trên sản phẩm mẫu được các nhà sản xuất lớn độc quyền, nhưng vẫn còn dư địa thị trường cho những người chơi vừa và nhỏ tham gia vào lĩnh vực dọc.
Chiến đấu thực tế: Cách doanh nghiệp triển khai AI sáng tạo
**Đầu tiên là sự thay đổi về mô hình hoạt động. **Việc quảng bá GenAI trên quy mô lớn đòi hỏi các doanh nghiệp phải tiến hành chuyển đổi toàn diện mô hình hoạt động và đưa AI vào mọi khía cạnh kinh doanh của mình. Khi triển khai các ứng dụng GenAI trên quy mô lớn, một mô hình vận hành thành công phải bao gồm sáu khía cạnh chính: lộ trình chiến lược, nhân tài, mô hình vận hành, công nghệ, dữ liệu, ứng dụng công nghệ và quản lý thay đổi.
AI sáng tạo đang phát triển nhanh chóng và các CEO cũng đang khám phá giá trị kinh doanh cũng như rủi ro tiềm ẩn của nó. Các CEO đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy các công ty tập trung vào AI sáng tạo. Nhiều chiến lược mà các CEO cần ghi nhớ khi bắt tay vào hành trình này đều phù hợp với cách các nhà điều hành doanh nghiệp phản ứng với các làn sóng công nghệ trong quá khứ.
Tuy nhiên, AI sáng tạo cũng mang đến những thách thức đặc biệt, bao gồm tốc độ phát triển chưa từng có vượt xa những thay đổi công nghệ trước đây và hậu quả là khó đáp ứng.
Để đạt được mục đích này, chúng tôi cung cấp bản tóm tắt cốt lõi về AI tổng quát để các CEO tham khảo (xem hình trên).
Trước khi quyết định áp dụng Generative AI, hãy xem xét chi phí đầu tư nguồn lực và thời gian khổng lồ khi bắt đầu lại từ đầu, thử và sai. Doanh nghiệp cũng có thể tận dụng sức mạnh của các tổ chức chuyên nghiệp một cách thích hợp để tăng tốc độ triển khai Generative AI và sử dụng công nghệ, kiến thức của bên thứ ba và Trải nghiệm, tránh đi đường vòng và cạm bẫy, đồng thời đạt được mục tiêu tạo ra giá trị nhanh chóng và tiết kiệm hơn.
**Ngoài ra, điều đáng chú ý là Generative AI mang lại động lực tăng trưởng mới cho mọi tầng lớp xã hội nhưng cũng có những tác động tiêu cực nhất định. AI và ba rủi ro chính khác. **Doanh nghiệp cần hết sức coi trọng và tích cực thực hiện các biện pháp ngăn chặn, quản lý hợp lý, giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn và tối đa hóa giá trị.
(Tác giả Qu Xiangjun là đối tác cấp cao của McKinsey và là người đứng đầu doanh nghiệp tư vấn tổ chức tài chính của Trung Quốc; Han Feng là đối tác toàn cầu của McKinsey; các thành viên nhóm McKinsey là Hu Yirong, Fang Haoxiang, Fang Xiyuan, Li Jingyao, Song Ge, và Qiu Waishan, Wang Zhechen, Jiang Zixiang, Lu Zhijuan, v.v. cũng đóng góp cho bài viết này; nhà nghiên cứu Caijing Ding Yan cũng đóng góp cho bài viết này)
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Tương lai của quản lý tài sản với AI sáng tạo
Nguồn: "Hoa tháng năm tài chính" (ID: Caijing-MayFflower), tác giả: Qu Xiangjun Han Feng
Nhìn vào danh sách các xu hướng chiến lược công nghệ lớn trong và ngoài nước cũng như các lĩnh vực nóng đầu tư trong nửa đầu năm 2023, không thể nghi ngờ rằng trí tuệ nhân tạo tổng quát (sau đây gọi tắt là “generative AI”) là một trong những công nghệ bắt mắt nhất. . Với sự xuất hiện của ChatGPT, công nghệ mới nổi này đã bước vào một cơn sốt chưa từng có. Mọi tầng lớp xã hội đang thảo luận về các chủ đề liên quan, chưa kể những gã khổng lồ công nghệ và nhà sản xuất AI đã rời khỏi ngành. Kẻo bỏ lỡ bữa tiệc công nghệ này, một số Lãnh đạo ngành và truyền thông đã so sánh làn sóng AI thế hệ mới với các cơ hội Internet di động trong quá khứ, làm nổi bật hơn nữa giá trị và tầm ảnh hưởng to lớn tiềm tàng của nó.
**So với AI truyền thống, AI tạo sinh có bốn ưu điểm cốt lõi khiến nó trở nên hấp dẫn, bao gồm tự động hóa và cải thiện hiệu quả, cá nhân hóa và tùy chỉnh, khả năng sáng tạo và đổi mới cũng như khả năng giải thích và minh bạch. **Điều này đặc biệt quan trọng đối với các lĩnh vực như tài chính và chăm sóc sức khỏe đòi hỏi khả năng giải thích, giúp tạo dựng niềm tin, đáp ứng các yêu cầu quy định và giúp mọi người dễ dàng chấp nhận và áp dụng các quyết định của hệ thống hơn.
Nói tóm lại, AI có thể tạo ra giá trị to lớn cho các ngành công nghiệp khác nhau trên thế giới bằng cách cải thiện hiệu quả sản xuất, thúc đẩy khả năng đổi mới và thay đổi bối cảnh cạnh tranh.
**McKinsey dự đoán rằng AI nói chung sẽ mang lại tác động kinh tế tích cực lên tới 25,6 nghìn tỷ đô la Mỹ cho nền kinh tế toàn cầu, trong đó đóng góp từ AI thế hệ lên tới 7,9 nghìn tỷ đô la Mỹ, tương đương với tổng GDP hiện tại của nền kinh tế toàn cầu (tổng sản phẩm quốc nội) 8% khối lượng. **
Kịch bản: Những thay đổi mới trong ngành tài chính với AI sáng tạo
AI sáng tạo đã thu hút sự chú ý và trí tưởng tượng của mọi người trên khắp thế giới nhờ vào tiện ích rộng rãi của nó—hầu hết mọi người đều có thể sử dụng “siêu năng lực” hiểu ngôn ngữ tự nhiên và tạo ra nội dung của nó, khiến AI sáng tạo có những lợi thế đáng kể trong việc cải thiện hiệu quả sản xuất của ngành và thúc đẩy đổi mới sản phẩm và dự kiến sẽ phá vỡ cấu trúc hiện có của các ngành công nghiệp khác nhau trên thế giới trong tương lai.
**Có thể thấy, ngành tài chính là một trong những ngành có tiềm năng sử dụng AI mang tính sáng tạo cao nhất, cả về giá trị tuyệt đối lẫn tiềm năng tăng trưởng tương đối. **Vậy, làm thế nào để AI có sức sáng tạo vượt trội kết hợp với các đặc điểm của ngành để tạo ra giá trị? McKinsey đã quan sát thấy rằng hiện có bốn phương pháp ứng dụng phổ biến nhất, sẽ đóng góp chung 75% tổng lợi ích do Generative AI tạo ra trong ngành tài chính. Chúng tôi tóm tắt chúng là “4C”, cụ thể là: sàng lọc nội dung/chuyên gia ảo (Concision) ), tương tác người dùng (Tương tác với khách hàng), tạo nội dung (Tạo nội dung) và tăng tốc lập trình (Coding).
Các trường hợp sử dụng điển hình khác bao gồm: xử lý giao dịch: xử lý tự động các giao dịch tài chính, bao gồm xử lý đơn hàng, thanh toán và thanh toán bù trừ, v.v.; tạo báo cáo tài chính: tự động thu thập, tổ chức và phân tích dữ liệu tài chính cũng như tạo báo cáo tài chính chính xác và kịp thời tuân thủ với các chuẩn mực kế toán, giúp giảm thời gian lập báo cáo và giảm sai sót thủ công, đánh giá rủi ro và kiểm tra tuân thủ: tự động phân tích lượng lớn dữ liệu tài chính, xác định các yếu tố rủi ro tiềm ẩn và tiến hành kiểm tra tuân thủ.
**Về mặt tương tác với người dùng, hệ thống AI tổng quát cung cấp cho người dùng các giải pháp và hỗ trợ được cá nhân hóa bằng cách học hỏi và phân tích một lượng lớn kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm của con người. **Các công ty tài chính có thể cung cấp các dịch vụ cá nhân hóa, hiệu quả và thỏa đáng hơn. Ví dụ: sử dụng chatbot để hoàn tất việc liên hệ và thu thập dữ liệu với khách hàng, ít nhất 80% tương tác của khách hàng có thể được tự động hóa trong 5 đến 10 năm tới. Các trường hợp sử dụng điển hình khác bao gồm: trợ lý thông minh, đề xuất được cá nhân hóa và dịch vụ tùy chỉnh, phân tích tình cảm và theo dõi cảm xúc.
**Về mặt tạo nội dung, AI tổng hợp có thể tạo ra nội dung mới như văn bản và hình ảnh minh họa bằng cách tìm hiểu và phân tích lượng lớn dữ liệu văn bản, hình ảnh và âm thanh, đẩy nhanh quá trình phát triển nội dung của các doanh nghiệp ngành tài chính. **Ví dụ: nó có thể tạo báo cáo phân tích thị trường tài chính và thông tin chi tiết về đầu tư được cá nhân hóa; nó có thể được sử dụng để soạn thảo các tài liệu quan trọng như hợp đồng và đấu thầu; nó cũng có thể được sử dụng để viết bản sao quảng cáo và tài liệu tiếp thị cho ngân hàng, bảo hiểm, quản lý tài sản và các công ty chứng khoán, v.v.
**Trong lĩnh vực tài chính, đặc biệt là giao dịch định lượng và quản lý rủi ro, việc viết mã hiệu quả và chính xác là rất quan trọng. **Về mặt tăng tốc lập trình, AI tổng quát có thể diễn giải và tạo mã, đồng thời đẩy nhanh quá trình phát triển phần mềm và giảm lỗi thủ công bằng cách tự động tạo các đoạn mã, mẫu và thuật toán.
Từ góc độ chức năng ngân hàng, các trường hợp sử dụng AI tổng quát có tác động lớn nhất đến bốn chức năng: phân phối tuyến đầu, hoạt động của khách hàng, công nghệ và pháp lý, rủi ro, tuân thủ và gian lận, chiếm khoảng 1% tổng giá trị tiềm năng của ngân hàng.70 %. Sử dụng các công cụ AI tổng quát có thể nâng cao sự hài lòng của khách hàng, cải thiện việc ra quyết định và trải nghiệm của nhân viên, đồng thời giảm rủi ro bằng cách giám sát gian lận và các hành vi khác tốt hơn.
**Từ góc độ của ngành bảo hiểm, với tư cách là một phần quan trọng của ngành tài chính, và vẫn từ góc độ của 4C, AI tạo sinh sẽ mang lại giá trị to lớn cho bảo hiểm tài sản và bảo hiểm nhân thọ. **
Chúng bao gồm: cải tiến về tốc độ và chất lượng phát triển phần mềm, cải thiện đáng kể về hiệu quả của người điều chỉnh yêu cầu bảo hiểm, cải thiện hiệu quả của môi giới bảo hiểm và đề xuất giá trị khách hàng, và cải tiến đáng kể về trải nghiệm của khách hàng bảo hiểm, v.v.
Về hiệu quả của ca sử dụng, McKinsey nhận thấy rằng chi phí bồi thường cho các khiếu nại phức tạp (như khiếu nại kiện tụng) có thể tiết kiệm được khoảng 25%, độ chính xác của việc xác định gian lận và bảo hiểm gian lận có thể tăng lên khoảng 18% và 99% trong số đó. quy trình bảo lãnh phát hành có thể được bảo lãnh bởi AI tổng hợp. Với các giải pháp tự động, các công ty bảo hiểm dự kiến sẽ giảm chi phí bảo lãnh phát hành từ 10% -20%.
**Từ góc độ ngành quản lý tài sản, McKinsey cũng quan sát và tóm tắt các ứng dụng 4C của AI tạo sinh. **Ví dụ: về mặt tinh chỉnh nội dung và chuyên gia ảo, thông tin chi tiết có thể được tạo ra dựa trên dữ liệu phi cấu trúc và thúc đẩy các hành động đầu tư, chẳng hạn như tìm kiếm mục tiêu đầu tư. Ví dụ: một nhà cung cấp thông tin kinh doanh, tài chính và tài chính toàn cầu ở Hoa Kỳ đã phát triển GPT của riêng mình: một mô hình lớn được đào tạo về sự kết hợp dữ liệu trong các lĩnh vực tài chính cụ thể và dữ liệu chung; tập trung vào việc trả lời các câu hỏi tài chính và phân tích báo cáo.
Một ví dụ khác, về mặt tăng tốc lập trình, một ngân hàng đầu tư đa quốc gia và công ty dịch vụ tài chính của Hoa Kỳ sử dụng nội bộ các công cụ AI loại ChatGPT để giúp các nhà phát triển viết mã; về mặt tạo nội dung, một công ty quản lý tài sản ở Bắc Mỹ sử dụng ChatGPT để tăng tốc nội dung về tài sản thế chấp tiếp thị. Tạo, cũng như tạo ra các công cụ sàng lọc hoặc trực quan hóa dữ liệu, về tương tác của người dùng, một trong những công ty quản lý quỹ lớn nhất ở Hoa Kỳ đã triển khai một doanh nghiệp công nghệ đăng ký được hỗ trợ bởi AI cho phép các tổ chức tài chính tạo, xem xét và phê duyệt công khai truyền thông sử dụng các mô hình NLP độc quyền. Các trường hợp sử dụng AI tổng quát ở trên đều bao gồm các chức năng kinh doanh quản lý tài sản và tính đến nhu cầu của các nhà đầu tư cũng như nhân viên nội bộ của các công ty quản lý tài sản.
Cuối cùng, Generative AI có thể đóng một vai trò to lớn trong ngành tài chính vì bốn đặc điểm đã được hình thành trong ngành từ lâu: Lấy ngân hàng làm ví dụ: Thứ nhất, nó liên quan đến kiến trúc CNTT truyền thống. đã và đang đầu tư vào công nghệ, tích lũy một lượng lớn "nợ kỹ thuật" và một kiến trúc CNTT phức tạp và biệt lập; Thứ hai, từ góc độ lực lượng lao động lớn hướng tới khách hàng, ngành ngân hàng dựa vào một số lượng lớn các đại diện dịch vụ kinh doanh; thứ ba, khía cạnh ngân hàng của công việc giấy tờ nặng nề và mang tính tổng quát. Tác động của AI có thể mở rộng ra toàn bộ tổ chức, hỗ trợ tất cả nhân viên viết email, tạo bài thuyết trình kinh doanh và các nhiệm vụ khác; hơn nữa, là một ngành được quản lý chặt chẽ, ngân hàng có rủi ro đáng kể , sự tuân thủ và các nhu cầu pháp lý.
**Tóm lại, đối với các tổ chức tài chính, các ứng dụng AI tổng quát có thể cải thiện hiệu quả sản xuất, tiết kiệm thời gian và nguồn lực bằng cách giảm sai sót của con người; đồng thời, chúng nâng cao khả năng đổi mới và cung cấp cho người dùng cuối những sản phẩm tốt hơn và trải nghiệm dịch vụ tốt hơn. **
Đầu tư: Triển vọng công nghiệp từ góc độ tài chính
Do sự phát triển bùng nổ của AI thế hệ, quy mô ngành của nó cũng tăng trưởng nhanh chóng, thu hút các nhà đầu tư tham gia vào ngành. Theo dữ liệu của Bloomberg, doanh thu thị trường AI tổng quát sẽ là 40 tỷ USD vào năm 2022 và dự kiến sẽ lần lượt đạt 399 tỷ USD và 1,304 tỷ USD vào năm 2027 và 2032. Tốc độ tăng trưởng kép giai đoạn 2022 - 2032 đạt 42%.
Đối với thị trường Trung Quốc, theo dữ liệu từ "China AI Digital Outlook 2021-2025", quy mô năm 2022 sẽ xấp xỉ 66 tỷ nhân dân tệ, tốc độ tăng trưởng kép từ năm 2020 đến năm 2025 sẽ đạt 84%. chiếm 10% quy mô thị trường toàn cầu (217 tỷ đô la Mỹ) 14%. Từ quan điểm này, AI sáng tạo không chỉ tạo ra giá trị to lớn cho nền kinh tế toàn cầu mà bản thân ngành này cũng có những cơ hội đầu tư rất lớn.
**Chuỗi giá trị AI tổng quát bao gồm sáu liên kết, đó là phần cứng chuyên dụng, nền tảng đám mây, mô hình cơ bản, trung tâm mô hình và MLOps, ứng dụng và dịch vụ. **Với sự thịnh vượng của công nghệ, toàn bộ chuỗi giá trị chứa đựng những cơ hội to lớn.Tuy nhiên, nghiên cứu cho thấy có sự khác biệt đáng kể về cơ hội thị trường ở mỗi mắt xích.Đầu tư nguồn lực, kiến thức chuyên môn và lợi thế người đi đầu trong một số mắt xích đã hình thành nên rào cản ngành và trở thành những người mới tham gia.Một trở ngại lớn cho các nhà đầu tư và doanh nghiệp nhỏ trong việc mở rộng kinh doanh.
Sự gia tăng quy mô thị trường toàn cầu từ năm 2022 đến năm 2035 sẽ chủ yếu đến từ phần cứng, ứng dụng quảng cáo và phần mềm đào tạo. Trong số đó, tốc độ tăng trưởng kép hàng năm của dịch vụ cơ sở hạ tầng sẽ đạt 60%, tăng 244,8 tỷ USD. Tốc độ tăng trưởng kép hàng năm của các ứng dụng quảng cáo đạt 125%, tăng 192,4 tỷ USD.
Trên chuỗi giá trị của AI tạo sinh, có những cơ hội thị trường sau đáng được chú ý:
**1. Phần cứng chuyên dụng: **Cơ sở hạ tầng sức mạnh tính toán được sử dụng trong quá trình đào tạo và suy luận mô hình có rào cản thị trường cao và về cơ bản bị chiếm giữ bởi các ông lớn. Cốt lõi của phần cứng sức mạnh tính toán là các chip điện toán được đại diện bởi GPU và TPU.
**2. Nền tảng đám mây: **Một nền tảng để truy cập cơ sở hạ tầng điện toán và chạy khối lượng công việc AI tổng hợp, với thị phần tương đối tập trung.
**3. Mô hình cơ bản: **Mối liên kết cốt lõi của chuỗi giá trị AI tổng quát được thúc đẩy bởi kiến thức chuyên môn và đầu tư chi phí. Xu hướng theo dõi mô hình lớn nói chung là tập trung và vẫn còn khoảng trống thị trường trong mô hình lớn của ngành theo dõi.
**4. Model Center và MLOps: ** Công cụ lưu trữ, tinh chỉnh và triển khai các mô hình. Các gã khổng lồ và nhà cung cấp độc lập hình thành sự cạnh tranh khác biệt. Model Center và MLOps đảm nhận hai nhiệm vụ cần thiết để xây dựng ứng dụng dựa trên các mô hình cơ bản: Thứ nhất, model Kho cung cấp một không gian để lưu trữ và truy cập các mô hình cơ bản; thứ hai là một công cụ MLOps chuyên dụng để tinh chỉnh và triển khai các mô hình cơ bản cho các ứng dụng.
**5. Ứng dụng: **Các ứng dụng đầu cuối dựa trên việc tinh chỉnh các mô hình lớn là con đường mà các công ty khởi nghiệp có cơ hội lớn nhất. Khoảng một nửa số công ty kỳ lân AI có tính sáng tạo đã ra đời tại thị trường này. Chúng tôi kỳ vọng điều đó trong ngắn hạn Thuật ngữ này, đối với các danh mục ngành dọc Phát triển ngành và chức năng cụ thể, các ứng dụng được xây dựng dựa trên các mô hình tinh chỉnh có thể là ứng dụng nổi bật đầu tiên.
**6. Dịch vụ: **Các nhà cung cấp giải pháp tổng thể cung cấp dịch vụ giá trị gia tăng dựa trên sản phẩm mẫu được các nhà sản xuất lớn độc quyền, nhưng vẫn còn dư địa thị trường cho những người chơi vừa và nhỏ tham gia vào lĩnh vực dọc.
Chiến đấu thực tế: Cách doanh nghiệp triển khai AI sáng tạo
**Đầu tiên là sự thay đổi về mô hình hoạt động. **Việc quảng bá GenAI trên quy mô lớn đòi hỏi các doanh nghiệp phải tiến hành chuyển đổi toàn diện mô hình hoạt động và đưa AI vào mọi khía cạnh kinh doanh của mình. Khi triển khai các ứng dụng GenAI trên quy mô lớn, một mô hình vận hành thành công phải bao gồm sáu khía cạnh chính: lộ trình chiến lược, nhân tài, mô hình vận hành, công nghệ, dữ liệu, ứng dụng công nghệ và quản lý thay đổi.
AI sáng tạo đang phát triển nhanh chóng và các CEO cũng đang khám phá giá trị kinh doanh cũng như rủi ro tiềm ẩn của nó. Các CEO đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy các công ty tập trung vào AI sáng tạo. Nhiều chiến lược mà các CEO cần ghi nhớ khi bắt tay vào hành trình này đều phù hợp với cách các nhà điều hành doanh nghiệp phản ứng với các làn sóng công nghệ trong quá khứ.
Tuy nhiên, AI sáng tạo cũng mang đến những thách thức đặc biệt, bao gồm tốc độ phát triển chưa từng có vượt xa những thay đổi công nghệ trước đây và hậu quả là khó đáp ứng.
Trước khi quyết định áp dụng Generative AI, hãy xem xét chi phí đầu tư nguồn lực và thời gian khổng lồ khi bắt đầu lại từ đầu, thử và sai. Doanh nghiệp cũng có thể tận dụng sức mạnh của các tổ chức chuyên nghiệp một cách thích hợp để tăng tốc độ triển khai Generative AI và sử dụng công nghệ, kiến thức của bên thứ ba và Trải nghiệm, tránh đi đường vòng và cạm bẫy, đồng thời đạt được mục tiêu tạo ra giá trị nhanh chóng và tiết kiệm hơn.
**Ngoài ra, điều đáng chú ý là Generative AI mang lại động lực tăng trưởng mới cho mọi tầng lớp xã hội nhưng cũng có những tác động tiêu cực nhất định. AI và ba rủi ro chính khác. **Doanh nghiệp cần hết sức coi trọng và tích cực thực hiện các biện pháp ngăn chặn, quản lý hợp lý, giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn và tối đa hóa giá trị.
(Tác giả Qu Xiangjun là đối tác cấp cao của McKinsey và là người đứng đầu doanh nghiệp tư vấn tổ chức tài chính của Trung Quốc; Han Feng là đối tác toàn cầu của McKinsey; các thành viên nhóm McKinsey là Hu Yirong, Fang Haoxiang, Fang Xiyuan, Li Jingyao, Song Ge, và Qiu Waishan, Wang Zhechen, Jiang Zixiang, Lu Zhijuan, v.v. cũng đóng góp cho bài viết này; nhà nghiên cứu Caijing Ding Yan cũng đóng góp cho bài viết này)