与十年前相比，金融业在科技赋能数字化经营方面取得了显著的进展。毫不夸张地说，金融业已成为当前信息化程度最高的行业之一。
大语言模型在处理大规模数据集方面能力突出，它擅长分析数据与信息，可以自动处理文字，能帮助人类员工更高效地完成工作任务，并可以独立处理一些重复性高、附加值低且数量庞大的工作。尤其是在数据处理量极大的金融领域，AIGC将成为得力助手，帮助金融机构实现内部生产效率的提升，改善外部客户体验，加速金融业数字化转型的进程。
本文将主要围绕 AIGC 如何提升金融业的内部生产效率展开，将从 5 个 方面分别阐述 AIGC 所能发挥的作用，如图 1 所示
图 1： AIGC 提升金融业内部生产效率
如图1所示，我们分别从提升自动化管理流程、提升数据的管理和分析能力、优化财务报告的生成效率、提升运营管理水平，以及优化人机协同效率等方面，阐述AIGC所能发挥的作用。
随着金融创新产品的复杂性和监管要求的提高，金融机构跨系统、跨条线的长流程业务日益增多。近年来，面对跨机构、跨地域的复杂组织架构，金融机构通过分布式接入，进一步加强日常运营管理的集约化。通过RPA进行流程重塑，使用机器人进行业务调度，模拟键盘输入、鼠标点击等操作行为，替代重复性手工操作，自动完成监管信息自动报送等，实现业务流程的自动化、标准化，大幅提升了运营的自动化水平。
生成式人工智能的快速演进，又能够为金融机构在提升内部自动化运营水平方面带来什么样的可能性？
1）更高效的流程自动化。AIGC在文字处理方面的能力，可以支持自动生成报告，帮助提高文件处理的速度、执行数据分析任务等，从而达到减少人工操作、降低错误风险、加快流程执行速度的效果。
2）提升决策的精准度。AIGC通过学习大量的金融数据，能够利用模型来预测市场趋势、客户行为、风险因素等，为运营管理提供更精准的数据分析和预测支持，帮助工作人员更好地做出决策。
3）个性化的员工辅助。通过了解各岗位员工的工作职责，AIGC能够学习业务处理方法和步骤，并通过模型辅助员工完成一些特定的基础性工作，提升工作效率。
4）降低操作风险。AIGC可以在操作风险管理和合规监测方面发挥作用。通过自动监测业务处理流程，能够识别业务异常模式、操作错误或不当行为，帮助金融机构及时发现风险。
5）提升产品创新速度。通过对市场的数据分析和趋势预测，结合客户的需求偏好，AIGC能够生成产品的创意方向，帮助金融机构进行更贴近市场与客户需求的产品创新。同时，AIGC能够自动生成代码和文案，在辅助进行新产品开发时，也能够提升效率。
AIGC在自动化运营领域主要有5类应用场景，如图所示，分别包括内部流程优化、行政助手、业务审核助手、数据统计与监管报送、人力资源管理,如图2所示。
图2：AIGC在自动化管理领域的5类应用场景
内部流程优化是金融机构提高效率和降低成本的重要手段之一。通过自动化和智能化技术，可以对机构内部的流程进行优化，从而提高工作效率、加速决策和服务交付。
在系统中接入AIGC，通过学习大量的客户数据，建立各种功能性的模型，能够帮助各营业部快速了解目前自己的任务进度差、需要重点解决的问题、哪些客户更有意愿进行创业板开户、如何进行客户营销，甚至可以学习其他营业部的先进经验。由此带来的已经不仅仅是流程的改变，而是工作方式与工作效率的全面提升。
AIGC能够理解、分析和生成自然语言，它可以提供更准确、更自然的文本处理和生成能力，改善机器对文本的理解和回答问题的能力。将AIGC技术融入NLP，可提升自然语言处理的效果和性能。对于新手员工来说，经常遇到由于制度不熟悉，而导致工作效率低下的问题。他们通常需要查询大量的文件，才能找到对应的规则。AIGC能够让员工使用自然语言快速找到自己所需的内容。
自动化审核经常被金融机构用于处理日常的账户信息审查、账务审核、合同审核、合规审查等领域，而内容读取与分析是AIGC的优势，将其应用于上述业务的审查，能够帮助员工提升审查的效率，并发现潜在风险。
AIGC对于数据的分析与抽取能力，可以在金融机构的数据统计类工作中发挥重要作用。通过学习，AIGC可以识别和理解不同类型的报表，在相应的模型框架下，能够自动应用适当的规则和公式，生成结构化的报告。
AIGC可以帮助金融机构优化人力资源的配置和规划，通过数据分析预测业务需求，为员工提供个性化的培训和发展计划。
在员工培训方面，AIGC技术可以用于开发培训内容，通过语音、文字、图像等多种形式，帮助员工更好地理解和掌握知识和技能。
通过引入协作工具和技术平台，促进信息共享、项目管理和协同工作。AIGC可以改善金融机构内部团队之间的协作与沟通效率。
在金融行业中，有大量需要进行数据分析的工作。金融机构需要对各种风险进行分析，包括信用风险、市场风险、操作风险等。数据分析可以帮助识别和量化风险，并支持制定风险管理策略和决策。金融机构在使用技术手段提升数据分析的效率和准确度方面较为积极，涵盖据仓库、数据挖掘、人工智能、云计算和大数据、可视化等。
前述技术的确在帮助金融机构从海量的数据中提取有价值的信息，为业务决策提供支持方面发挥了重要作用。但这些技术也存在一定的问题，例如数据质量不高、模型精度不够等，仍有较大的提升空间。AIGC的最大优势是基于模型对已有数据进行学习和推理，能够帮助金融机构提升数据处理的质量，并帮助提升模型的精确度，从而实现更精准的分析结果。
AIGC具有整合和分析大量多样化数据的能力，可以将不同来源的数据进行整合，并利用强大的模式识别能力辅助决策。通过对多种因素进行综合分析，AIGC可以提供更准确的预测和决策支持，以改进客户信用评估和风险管理。
AIGC在开发复杂模型的方面优势明显，复杂的模型能够实现对多个因素的同步分析。例如，通过从历史数据中学习、识别变量之间的复杂关系，实现对复杂模型的构建，在信用风险评估中，复杂的模型可以处理各种数据，包括信用记录、财务数据、个人信息，甚至外部经济指标，以提供更全面的风险评估。多因素综合分析的技术实现路径如图3所示。
图3：多因素综合分析技术实现路径
数据收集：收集多样化的数据，包括客户的财务状况、信用记录、职业背景、行业前景等信息。
特征工程：通过数据清洗、编码、标准化等操作，使数据具备可用于模型训练的特征。
模型选择与训练：选择适合的模型，如Bloom、LLaMA、GLM、Palm、GPT等，训练模型以预测目标变量，如信用风险等级。
模型评估与优化：使用交叉验证等技术评估模型性能，进行超参数调整以优化模型效果。
实时预测与决策：将训练好的模型部署到实时系统，以便在实时数据到达时进行预测和决策支持。
金融机构的数据中，尽管结构化的数据占比很高，但仍然存在大量的非结构化数据，如文本、图像和语音数据等。尽管NLP和计算机视觉技术已经取得了一定的进展，也已经被很多金融机构应用于日常的工作中，但这两类技术对于处理大规模非结构化数据和从中提取有用信息的复杂任务仍然有较大的提升空间。
AIGC在处理非结构化数据方面具有较大的潜力，通过对NLP和CV的赋能，能够对大量的文本、图像和语音数据进行更加深入的分析和理解，这使得金融机构能够更好地利用非结构化数据中隐藏的信息，提高数据分析的质量和效率。
AIGC能够理解自然语言中的含义、情感和目的，从而更好地解释和处理文本数据；通过训练，它可以自动识别文本的主题、情感倾向和情绪，从而帮助金融机构更好地理解客户的需求、反馈和情感状态。例如从扫描的文件中提取信息或在股票图表中识别模式；它还可以对图像进行增强，提高图像数据的可用性；能够进行目标检测和跟踪，通过识别图像中的特定目标，跟踪其在不同帧之间的位置和运动，可被金融机构应用于安防监控、交易图像分析等场景。
处理非结构化数据的技术实现路径如图4所示。
图4：处理非结构化数据技术实现路径
NLP和CV模型构建：训练自然语言处理和计算机视觉模型，使其能够处理文本、图像和语音数据。
特征提取：从非结构化数据中提取有用的特征，例如从数据库中提取关键词、从图像中识别有价值的信息等。
模型训练与优化：使用提取的特征训练模型，例如情感分析模型或图像分类模型。
可视化输出：将模型的输出可视化，以便用户更好地理解数据中的信息和趋势。
金融领域的决策通常存在很高的不确定性，例如市场波动、政策变化等因素，都会给决策带来较大的影响。在进行投资分析时，现有的AI技术在不确定性建模和预测方面仍有局限性，无法完全捕捉和处理复杂的不确定性情况。AIGC可以利用其从历史数据中学习复杂模式的能力，对不确定事件进行建模和预测。例如，在对未来投资趋势的预测中，AIGC可以分析历史市场数据、经济指标等，以预测市场趋势，帮助金融机构做出更明智的投资决策。
改善不确定性建模和预测的技术实现路径如图5所示。
图5 改善不确定性建模和预测技术实现路径
数据收集和预处理：收集历史市场数据、经济指标等数据，并进行数据清洗和预处理。
强化学习模型构建：使用强化学习算法构建模型，对市场不确定性进行建模和预测。
模型优化：使用强化学习算法训练模型，不断调整模型参数以适应市场变化和不确定性。
在金融领域，解释模型的决策过程和提供透明性是非常重要的。AIGC的一些技术方法，如可解释的人工智能（Explainable AI）和透明度增强技术，可用于增加模型的解释性和透明性。这将有助于金融机构理解和解释模型的决策过程，满足监管要求，增加决策的可信度。
AIGC可以设计为提供可解释的输出。通过关注机制或特征重要性分析等技术，可以解释影响特定决策的因素。这有助于金融机构理解和解释模型的决策依据，确保遵守监管要求。
增强决策过程可解释性的技术实现路径如图6所示。
图6：增强决策过程可解释性技术实现路径
可解释模型构建：选择可解释性较高的模型，如决策树、逻辑回归等。
特征重要性分析：使用技术，如SHAP值分析、LIME等，解释模型对每个特征的决策影响。
可视化输出：将模型的解释性输出以可视化方式呈现，例如特征重要性图表。
金融机构的财务会计工作的顺利开展，是金融机构进行正常经营管理的必要条件。金融机构不同于一般的企业，由于其子公司、分支机构数量众多，其财务工作的复杂程度超乎想象。每月一次的财务报表填报工作，会经历原始数据催收、科目汇总、合并抵消、校验等多个步骤。每一步，都要面对海量的数据，进行机械而繁复的计算。提升财务部门的信息化水平，是改进其工作效率的最佳解决方案。
当前，金融机构在辅助进行财务报告生成方面采用了多种技术手段。
1）利用工具对数据进行自动化提取和整合能够有效提升后期使用数据的效率。
2）通过使用数据清洗和标准化工具，对提取的数据进行处理和校验，能够确保数据的准确性和一致性。
3）借助报表生成工具，整理好的数据能够自动转化为财务报表的格式和结构，自动生成报表。
4）金融机构利用数据分析和可视化工具，对财务数据进行分析和呈现。
这些工具可以对报表数据进行统计分析、趋势分析和比较分析，同时通过图表和图形展示数据的关系和趋势，帮助决策者更好地理解和解读财务报告。在数据分析和可视化方面，金融机构可以使用数据分析软件来对财务数据进行统计和呈现。
5）金融机构使用审计工具和规则引擎，对生成的财务报告进行自动化审核。
金融机构可以使用审计工具来自动审核财务报告的准确性和合规性。例如，系统可以自动比对报表中的数值和公式，检测潜在的错误或异常，并生成报告审核结果，减少了人工审核的工作量和时间。
6）金融机构可以利用大数据分析对历史数据进行分析和挖掘，以识别潜在的趋势和模式。
7）区块链技术可以帮助金融机构提高财务报告的透明度和可信度。
AIGC技术可以进一步提升财务报告自动生成的效率和准确性。它能够减少人工操作和人为错误，提高数据处理速度，同时提供更深入和全面的分析，帮助金融机构更好地理解和利用财务信息。从识别数据和信息开始，到解读与分析财务报告，AIGC可以逐步应用于财务工作。
1）AIGC技术可以结合NLP和机器学习算法，更准确地识别和提取财务报告中的关键信息。例如，NLP技术可以自动识别和解析财务报表中的特定段落或字段，如总资产、净利润等，并将其转换为结构化的数据。AIGC强大的识别能力，能够提升现有NLP在字段识别方面的精准度，将非结构化数据转化为结构化数据。
2）AIGC技术可以学习和应用财务报告的规则和公式，自动计算各项指标并填充报表模板。通过分析大量的财务数据和报表样本，AIGC可以识别和理解不同类型的报表，并自动应用适当的规则和公式，减少人工操作和减少错误的风险。
3）AIGC技术可以自动检查财务数据的质量和一致性。它可以自动识别潜在的错误或异常值，并提供警示或建议修复措施。例如，AIGC可以检测到数据间的不一致性，如数值差异、公式错误等，并提示用户进行检查和修正。
4）AIGC技术可以自动生成定制化的财务报告。根据用户需求和设定的参数，AIGC可以生成不同类型、格式和样式的报告，满足不同用户的需求。例如，可以根据特定的行业要求或监管规定，自动调整报告的格式和内容，以符合相关要求。
5）AIGC技术可以帮助解读和分析财务报告。通过深度学习和数据挖掘技术，AIGC可以自动识别报表中的关键洞察和趋势，并提供相应的解释和分析。例如，可以识别出收入增长的主要驱动因素、成本结构的变化等，并提供洞察和建议。
2）NLP和文本分析。使用自然语言处理（NLP）技术，将财务报告文本转化为结构化的数据。使用NLP模型识别关键信息，如财务指标、金额、日期等，以及报告中的段落结构。
3）机器学习模型训练。构建机器学习模型，如文本分类模型，以识别不同类型的财务报告。利用深度学习技术，训练模型以从财务报告中提取关键信息和指标。
4）规则和公式应用。基于历史数据，训练模型学习财务报告中常见的规则和公式。将学习到的规则和公式应用于新的财务报告，自动计算和填充各项指标。
5）数据质量检查与纠错。使用数据质量检测模块，识别可能的错误、异常值和不一致性。提供警示或建议，帮助用户修复错误或改善数据质量。
6）报告定制化和格式调整。根据用户需求和设定的参数，生成定制化的财务报告。
按照新巴塞尔资本协议的规定，金融机构共有八大类风险，分别是信用风险、国别风险、市场风险、利率风险、流动性风险、操作风险、法律风险、声誉风险。其中的任何一项风险都会导致金融机构的日常经营受到严重影响。
风险管理一直都是金融机构管理工作的重中之重。以下是目前金融机构常见的风险，以及为管理该风险所使用的技术手段。
1）金融机构的业务运营过程中存在发生系统故障、自然灾害、网络攻击等信息灾害情况，从而导致业务中断和服务不可用。为了管理这一风险，金融机构通常采取备份和灾备方案，建立冗余系统和备用设备，并进行定期的业务恢复演练。国内的银行主要采取“两地三中心”的方案，来应对信息灾害。其中，分布式云架构及大数据平台建设都是较为常见的技术。
2）金融机构可能遭遇的客户数据泄露、恶意攻击等信息安全问题，也是较为常见的风险之一。通过加密技术、访问控制、设置防火墙和定期的系统检测等措施，可以有效保护客户数据的安全和隐私。
3）洗钱和恐怖融资活动的风险，也是金融机构面临的高发风险。尤其是随着技术的进步，洗钱手段越来越隐秘、复杂、多变，洗钱交易呈现出“快进快出”的特点，多以“大额转入”后“小额分批转出”，且由于线上化的操作十分便捷，资金转移速度非常快，及时识别洗钱的线索并加以有效拦截成为金融机构的一大挑战。
4）市场价格波动、利率风险、汇率风险等也是金融机构日常运营中常见的市场风险。这些风险可能导致金融机构的投资组合价值下降或损失，影响其盈利能力甚至资本充足状况。为此，通过风险管理模型、定量分析和预测等技术，来评估和量化市场价格波动、利率和汇率走势及风险，帮助机构识别和监控风险敞口，并采取相应的对冲和管理策略。
5）信用风险是金融机构面临的核心风险。借款人或债务人无法按时偿还债务或履行合同义务，会导致金融机构遭受重大损失。因此，金融机构为应对信用风险，也广泛采取了多种技术手段。
尽管金融机构在风险管理领域的技术使用较为领先，但金融机构使用的风险模型需要不断更新和优化，以适应市场和业务变化。以AIGC为代表的技术，在创建新模型方面具有强大的能力。
1）AIGC在处理大规模和复杂的数据，提高数据质量和完整性，并发现数据中的隐藏模式和趋势方能具有独特的优势，能够帮助金融机构更好地发现潜在风险。这种能力应用于监测反洗钱、市场价格波动、汇率、利率变化，以及预测客户的信用状况能够发挥重要作用。
2）AIGC提升自动化决策和处理流程的速度和准确性，从而提高风险管理的响应速度。通过分析大量的数据、生成实时报告和预警，并根据事先设定的规则和模型自动采取行动，减少人工干预和处理时间。实时监测多个数据源和指标，通过智能算法发现异常模式和风险信号，并及时发出预警，帮助机构快速响应风险事件，提供风险管理决策的参考和建议。
3）AIGC可以利用算法优化和智能学习的能力，对风险管理的策略和模型进行优化和调整。通过训练，AIGC可以深度模仿人类思维，不断学习人类对洗钱行为的判断标准和逻辑，使得自动发现、预测洗钱行为模式成为可能。同时，能够避免错判、误判，精准暴露风险，提高甄别效率，减少人工干预。
4）AIGC结合了不同领域的技术，如NLP、CV和声音识别等，可以处理多模态的数据，包括文本、图像、音频和视频等。通过综合分析多种数据类型，AIGC能够提供更全面的风险识别和预测能力。
对于金融机构来说，在现有的风险管理工具中，由简单到复杂、按需融入AIGC的能力，逐步提升现有风险管理技术的效果，或许是一条最为可行的路径。
1）初步整合。金融机构可以在现有的风险管理流程中选择一个相对简单的环节，如数据预处理、风险指标计算等，引入AIGC技术进行辅助处理。这可以帮助风险管理团队熟悉AIGC技术的应用，并逐步适应新技术的使用。
2）基于规则的扩展。在已有的规则引擎或模型的基础上，金融机构可以引入AIGC技术来增强规则的制定和修订。AIGC可以分析更大范围的数据和信息，从而提供更准确的规则建议，加强风险决策的效果。
3）数据分析优化。对于已有的数据分析和风险预测模型，金融机构可以将AIGC技术用于数据的特征提取、数据清洗以及模型参数的优化，识别出影响风险的隐藏因素，从而提升预测模型的准确性。
4）增强预测能力。金融机构可以在现有的市场风险和信用风险预测模型中引入AIGC技术，以增强对未来风险情景的预测能力。AIGC可以从大量非结构化数据中提取关键信息，为风险预测提供更全面的数据支持。
5）自动化决策支持。在已有的决策支持系统中，引入AIGC技术可以实现更自动化的决策流程。AIGC可以根据实时数据和市场情况，提供智能建议，辅助决策者做出更准确的决策。
6）强化监测和警示。对于流动性风险和市场风险管理，金融机构可以将AIGC技术用于实时监测，及时发现异常情况并发出警示。AIGC可以从大量数据中识别出异常模式，提前预警风险事件。
科技的迅猛发展，数字化工作场所正成为一个新的趋势。数字化工作场所以人机协作为核心，利用先进的技术和工具，改变了传统的工作方式，提高了工作效率和生产力。下面我们将探讨数字化工作场所的特点以及它带来的效益。
银行业目前的数字员工使用情况比较普遍，尤其是在技术应用较为领先的大型银行。数字员工在银行中，主要承担的工作包括客服、风险管理、反洗钱、信用卡审核、日常运营管理等多个方面。有些银行的数字员工拥有完整的虚拟数字人形象，他们不仅对内服务员工，还对外服务客户；也有些银行的数字员工虽然没有被赋予“人类身份”，但在辅助员工工作方面依然发挥了重要作用。
数字员工在保险行业的应用也日渐成熟。在保险机构中，数字员工多被用于分销、承保、定价和理赔、数据分析、智能客服等多个方面。数字员工通过使用人工智能技术对大量的保险索赔数据进行分析和建模，进行更精准的定价；还可以办理承保、理赔等业务提高效率，缩短业务办理时间。
部署流程机器人、打造数字员工平台，提升工作效率，优化业务流程，成为众多证券公司的选择。以RPA机器人为代表的数字员工，在提升员工的效率方面发挥起越来越多的作用。
尽管数字员工在提升金融机构效率、节约人力成本方面发挥了重要的作用，但是现有的数字员工“经验值”仍然处于初级阶段。
1）数字员工需要对各种不同的业务流程进行分析和建模，以便开发出能够自动执行工作的程序。
2）RPA技术只是数字员工最核心的技术之一，通常它需要与其他的技术进行融合，才能更加符合使用需求。
3）随着业务流程的变化和扩展，数字员工需要具备可扩展性和灵活性，以适应不同的业务场景。如无缝接入企业资源规划（ERP）系统、客户关系管理系统（CRM）系统等。
4）RPA对单一任务的处理能力较强，但对于复杂业务流程的处理能力稍显有限。复杂的业务流程通常包含多个环节和多个步骤，需要对各个环节和步骤进行深入的理解和分析。
5）在实际应用过程中，业务流程中难免会出现各种异常情况，如错误、故障、延迟等。目前的 RPA等主要的数字员工技术对于这些异常情况的处理能力还比较有限，需要进一步的技术改进和优化。
目前，大部分的RPA机器人仍然囿于流程处理能力，智能化程度有待进一步提升。“RPA+AI”以及“RPA+AIGC”将有效提升数字员工的职场“经验值”，让它们更好地帮助自然人员工高效高质地完成工作。
在RPA流程机器人中接入AIGC，预计将从一些最基本的功能开始，逐步拓展应用范围，以实现更智能化的流程处理。
1)确定需求和目标。首先，明确希望RPA流程机器人通过大语言模型实现什么样的功能，以及达到什么样的目标。确定需求和目标可以指导后续的操作和技术选择。
2)选择适合的大语言模型。根据需求和目标，选择适合的大语言模型。例如，GPT-3、BERT等模型在不同的文本处理任务中表现优异，选择与具体应用场景相匹配的模型。
3)获取访问权限。如果使用的大语言模型需要访问权限或API密钥，确保已经获取了相应的权限。有些模型可能需要注册并获取API访问凭证。
4)编程和集成。将大语言模型的API集成到RPA机器人的编程环境中。这可能涉及使用编程语言（如Python、Java）编写代码，以便通过API调用模型。
5)数据准备。为RPA机器人准备需要处理的文本数据。这可以是需要分析和处理的报表、文档、消息等。
6)API调用。使用编程代码调用大语言模型的API，将文本数据传递给模型进行处理。API调用可能涉及参数设置、请求和响应处理等步骤。
7)解析和处理响应。接收大语言模型的响应后，解析响应并处理返回的文本数据。根据模型的输出，提取所需信息或执行相应的操作。
8)验证和调试。对接入大语言模型的功能进行验证和调试，确保其按预期工作。测试不同情况下的输入和输出，确保结果的准确性。
9)优化和性能调整。根据实际运行中的情况，优化代码和流程，提高性能和效率。这可能包括调整API调用频率、处理异常情况等。
10)文档和培训。为团队成员提供使用和维护接入大语言模型的指南和培训材料，确保他们能够熟练操作和维护这一功能。
由AIGC创新科技带动的金融创新，正在逐步渗透到金融产品、经营模式、业务流程等各领域，带来了新的机遇。数字时代，“业技融合”是金融业绕不开的命题，各大机构当审视业务发展状况、盘点资源禀赋，合理引入AI技术支撑自身发展，以实现高质量发展。
作者：林建明
来源：IT阅读排行榜
本文摘编自《AIGC重塑金融：AI大模型驱动的金融变革与实践》，机械工业出版社出版，经出版方授权发布，转载请标明文章来源。
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