生成式AI开启金融服务新纪元！NVIDIA调研报告揭秘2024新趋势

以下是该报告的主要发现，揭示了随着先进 AI 日益普及，金融服务业正在发生怎样的演变。

81% 的受访者认为其所在机构的 AI 能力处于行业领先或中等水平，金融服务机构对自己构建、部署 AI 并从中获取价值的能力越来越有信心。

AI 最受欢迎的业务领域包括运营、风险与合规以及营销。为了提高运营效率，金融机构正在使用 AI 实现人工流程的自动化、加强数据分析并为投资决策提供依据。为了加强风险与合规管理，各机构正在部署 AI 用于分析大量数据，以识别可疑活动和异常交易模式。他们还使用 AI 分析客户数据，以便预测客户偏好，进而提供个性化的营销活动、宣传内容和有针对性的推广活动。

各个企业已经看到了 AI 的成效。68% 的金融服务专业人士表示，AI 提高了他们的运营效率，44% 的受访者表示 AI 帮助企业改善了客户体验。

与各行各业的大趋势一致，大语言模型（LLM）和生成式 AI 已经成为金融服务公司极为感兴趣的重要领域。

各金融机构正在探索生成式 AI 和大语言模型的一系列应用，如客户体验/互动、合成数据生成、报告生成和市场营销（广告文案、内容制作等）等领域。

在这些应用场景中，客户体验/互动是最热门的应用场景之一，42% 的受访者正在积极研究该领域。生成式 AI 可以提供个性化财务计划和投资建议、理解自然语言查询的虚拟助理，以及通过语音识别和生物特征身份验证提高访问帐户的安全性，改善客户体验。

另有 42% 的受访者正在探索合成数据生成。使用生成式 AI 创建的合成数据可以改进对市场动态趋势例如通货膨胀和消费者物价指数（CPI）的预测。

37% 的受访者正在致力于将生成式 AI 用于快速生成常用文档，例如风险评估报告、欺诈检测报告和投资绩效报告。借助最新报告，财务人员可以快速做出明智决策，并消除运营中的摩擦。

同样有 37% 的受访者认为可将其用于市场营销活动，通过分析客户统计数据、交易历史记录和行为模式，生成式 AI 可以根据客户细分的偏好、需求和盈利能力开发营销活动，甚至为公司生成新的市场策略、产品和销售活动。

前几年，受访者认为最重大的挑战是招聘 AI 专家和数据科学家。而今年，与数据相关的挑战成为了首要问题。

50% 的受访者认为缺乏高质量的多样化数据集对有效的模型训练和准确性构成了挑战。34% 的受访者表示数据问题，包括数据隐私、数据所有权以及分散在全球各地的数据受到的不同监督法规约束，是金融机构最关心的问题，他们正在探索构建和部署可信、安全 AI 的新方法。

对这些问题的日益关注反映了 AI 模型的强大和复杂程度不断提高，需要用到多样化的庞大数据集进行训练，同时也反映出需要有越来越严格的监管审查和重视负责任的 AI。

总的来说，调研结果令人倍受鼓舞，即 AI 带来了更高的运营效率、个性化的客户互动，以及精准的投资决策。

金融专业人士对此表示赞同。84% 的受访者认为 AI 正在增加收入并降低年度成本。超过三分之一的金融服务专业人士相信 AI 对业务成功起着重要作用。   

在看好 AI 的积极前景下，97% 的公司计划在不久的将来加大对 AI 技术的投资。未来投资的重点方向包括与第三方合作伙伴合作加速 AI 采用、购买更多基础设施、辨别更多 AI 用例。

为了在整个企业中构建和扩展有影响力的 AI，金融服务机构需要一个全面的 AI 平台，使数据科学家、量化分析师和开发人员能够无缝协作，同时最大限度地减少障碍。为此，高管们正在加大对 AI 基础设施的投资，并优先考虑高收益的 AI 用例，以提高员工工作效率，同时提供卓越的客户体验和实现理想的投资结果。