2024年金融服務業(yè)中國AI現狀與趨勢

調查報告2024AI現狀與趨勢2024年AI的主要趨勢生成式AINVIDIAAI現狀調查結果中也尤為凸顯。作為一種非常有前景的工具，32%的受訪者已AI(例如分析大量數據并產生投資見解)到面向外部的用例(例如營銷和提供個性化的銀行體驗)。除了生成式AI，金融服務與其他行業(yè)一樣，正在競相利用人工智能實現重復性任務的自動化、提高效率并降低成本。在金融服務行業(yè)，銀行、資產管理人和金融科技公司正在努力使用AI改變其工作以及為投資者和消費者提供的服務的方式。AI實現金融轉型的想法和意見，NVIDIAAI400(125位中國金融服務專業(yè)人員)的調查，內容涉及加速計算、AI和機器學習在該行業(yè)中的趨勢、挑戰(zhàn)和機遇。今年的調查結果凸顯了AI在交易、銀行、支付和金融科技領域應用的四個重要發(fā)現：AIAI程自動化和改善客戶服務的能力特別關注。AIAI部署中獲取價值的能力越來越有信心。AIAI大挑戰(zhàn)。AI習和機密計算。建立AI信心12AI用例、所需的計算基AI競賽中的地位充滿信81%AI能力處于行業(yè)領先地位或中層位置。調查結果表明，11%16%IT專業(yè)人士。

2024年金融服務業(yè)中國AI現狀與趨勢|調查報告|2您如何評價貴公司的AI能力？所有受訪者(中國)管理層(中國)n=19非管理層(中國)n=106行業(yè)領先15%11%16%中層位置66%63%66%行業(yè)落后19%26%18%當銀行和資產管理人將AI應用于風險管理、監(jiān)管合規(guī)性和欺詐檢測等行業(yè)特有挑戰(zhàn)時，AI正在推動跨準則和工作角色的速度和效率。它提供數據見解，使營銷人員能夠充分定制市場營銷活動。它為銷售團隊提供更有針對性的方法來識別和優(yōu)先考慮潛在客戶，生成式AI讓他們能夠提供個性化電子郵件和廣告產品。AI驅動的自動化正在接管重復性工作，釋放人力資源并簡化運營。“如今，推動AI在各行各業(yè)中成功采用的主要因素之一是訓練和推理的成本。找到加速模型訓練時間的方法，同時節(jié)省空間和資源使用將是關鍵?！报C“如今，推動AI在各行各業(yè)中成功采用的主要因素之一是訓練和推理的成本。找到加速模型訓練時間的方法，同時節(jié)省空間和資源使用將是關鍵。”–TheoLau，金融科技影響者、作者、UnconventionalVentures創(chuàng)始人從去年開始，行業(yè)對AI影響的積極看法仍在繼續(xù)，84%的受訪者認為AI正在增加收入并降低年度成本。根據調查數據，金融服務公司正在為核心業(yè)務領域部署AI。為了改善運營AIAI驅動的聊天機器人正在用于處理客戶查詢并提供實時支持，減少人工干預的需求并縮短響應時間。在風險和合規(guī)方面，公司正在使用機器學習分析大量數據，以增強欺詐檢測、改進反洗錢(AML)并確保監(jiān)管合規(guī)性。營銷部門正在利用客戶數據生成個性化建議、定向廣告和定制營銷活動。銷售團隊則受益于AI優(yōu)化帶來的潛在客戶生成、客戶關系管理和銷售預測。AI解決方案？(中國)運營市場營銷銷售

19%

41%38%36%當被問及AI影響的具體領域時，答案包括從運營效率到新的商業(yè)優(yōu)勢等方面。AI如何提升了貴公司業(yè)務運營？(中國)提高運營效率68%改善客戶體驗44%降低總持有成本24%生成更準確的模型16%創(chuàng)造競爭優(yōu)勢13%開辟新商機7%與去年相比，用戶對AI創(chuàng)造新運營效率能力的看法躍升至68%的支持率，這提示企業(yè)已準備好利用生成式AI等新工具來自動生成報告、定制營銷材料以及構建交互式客服機器人。這種對新AI工具的接受態(tài)度表明了行業(yè)對AI的整體興趣。事實上，金融機構已經在使用多種AI工作負載，其中數據分析和數據處理占據主要位置。AI數據分析AI自然語言處理(NLP)數據處理AI大語言模型(LLMs)通過實時處理大量數據，銀行和資產管理人可以辨別市場趨勢并做出決策，以快速響應市場變化。AI驅動的數據分析通過識別投資、貸款和其他金融工具中的異常情況，的欺詐模式。NLP為聊天機器人和虛擬助理提供支持，這些機器人和虛擬助理可以理解和回復客戶查詢，協助完成各種銀行任務，并提供個性化建議。

42%39%34%32%32%29%

50%“先進的NLP和大型語言模型使虛擬助理能夠處理復雜的客戶查詢，提供個性化的財務建議，并提供實時支持。這項技術正在徹底改變與客戶的互動，讓服務更容易、更高效?！报CHelenYu，金融科技影響者、執(zhí)行顧問、播客主持人隨著ChatGPT和LLM“先進的NLP和大型語言模型使虛擬助理能夠處理復雜的客戶查詢，提供個性化的財務建議，并提供實時支持。這項技術正在徹底改變與客戶的互動，讓服務更容易、更高效。”–HelenYu，金融科技影響者、執(zhí)行顧問、播客主持人借助檢索增強生成(RAG)，公司可以將現有或自定義LLM與從內部或外部知識庫獲取數據的機制相結合。這樣就可以創(chuàng)建配備最新信息（包括行業(yè)和公司特定信息）的助手，生成更準確的結果?！霸诮灰缀豌y行業(yè)的金融文檔AI可以進速度，還最大限度地減少了“在交易和銀行業(yè)的金融文檔AI可以進速度，還最大限度地減少了–BrunoDiniz，行業(yè)影響者，金融科技顧問客戶體驗/互動42%合成數據生成42%報告生成37%市場營銷37%生成式AI可以提供個性化財務計劃和投資建議、理解自然語言查詢的虛擬助理，以及通過語音識別和生物特征身份驗證提高訪問帳戶的安全性，改善客戶體驗。使用生成式AI創(chuàng)建的合成數據可以改進對市場動態(tài)趨勢例如通貨緊縮和消費者物價指數(CPI)的預測。跨國企業(yè)可以創(chuàng)建合成數據集，復制地理位置鎖定的數據，以便訓練模型在其他地點使用。AI增強風險管理和欺們的數字時代變得越來越重AI增強風險管理和欺們的數字時代變得越來越重調都不過分?！报CAntonioGrasso，TowardaPost-DigitalSociety作者、技術專家和可持續(xù)發(fā)展倡導者AI可以根據客略、產品和銷售活動。企業(yè)組織發(fā)現了AI在各種用例中的潛力當被問及其公司目前投資的特定AI用例時，答案從算法交易和投資組合優(yōu)化到客戶體驗和網絡安全。在調查中分析的20個用例中，有3個脫穎而出，約三分之一或以上的調查對象都在這3個領域進行了投資。貴公司目前投資的AI用例是什么?(中國)客戶體驗36%客戶體驗36%文檔管理30%算法交易29%網絡安全18%合成數據生成15%合規(guī)14%違約貸款預測14%欺詐檢測–反洗錢14%“文檔分析的自動化通過快速處理大量數據、減少手動錯誤和簡化工作流程來節(jié)省時間。這種效率意味著在交易和銀行業(yè)中更快地做出決策。”–HelenYu，金融科技影響者、執(zhí)行顧問、播客主持人從呼叫中心轉錄到智能聊天機器人，AI正在幫助消除客戶支持方面的障礙，并減少執(zhí)行常見銀行任務時的阻礙。AI可以成為客服人員的助理，幫助他們?yōu)榭蛻籼峁└?、更個性化、持續(xù)連貫的服務。NLP，AI這將實現數據錄入和文檔分類的自動化，以簡化文檔處理并減少人工錯誤。AI還可以在合并和收購中讀取和分析合同、保險單和其他文檔，降低成本并縮短交易的時間。金融機構可以使用機器學習通過分析市場數據、識別模式和獲取實時數據驅動的結論來改進算法交易。生成式AI可以從財務報表、電話匯報和情感分析中提取寶貴見解，以推動做出投資決策。AI可以幫助實現流程自動化、檢測欺詐、確保合規(guī)性，并實現實時監(jiān)控，增強風險管理實踐，幫助金融機構做出更明智的決策，從而實現最佳運營和投資結果。為了快速準確地檢測支付和交易欺詐，AI模型可以標記異常的交易金額、位置或模式，并將案例交給員工進行進一步調查。深度學習模型例如圖形錢（AML）和“了解您的客戶(KYC)”合規(guī)性。模型還可以利用持續(xù)學習來適應新的欺詐模式，并實現實時監(jiān)控和檢測。AI還可以通過評估市場狀況、跟蹤投資組合管理以及識別風險和機遇來幫助資產經理優(yōu)化投資組合。通過自動監(jiān)控流程和集成實時數據源，AI可以提供及時的預警和見解，讓投資組合經理做出明智的決策并主動采取行動。面臨的挑戰(zhàn)雖然對AI的熱情和投資有所提高，但挑戰(zhàn)依然存在。調查結果揭示了金融服務組織在實現AI目標方面面臨的四大挑戰(zhàn)。/AI時面臨的最大挑戰(zhàn)是什么用于模型訓練/準確性足夠多的數據量50%數據問題：隱私、主權和不同位置34%技術不足以實現目標28%聘用/保留技術人才17%預算不足17%50%的受訪者認為缺乏高質量的多樣化數據集對有效的模型訓練和準確性34%的受訪者表示數據問題是金融機構最關心的問題。他們正在努力應對與數據相關的挑戰(zhàn)，包括數據隱私、數據所有權以及分散在全球各地的數據受到的不同監(jiān)督法規(guī)約束。17%AI專家和數據科學家是AIAI臺，AI專家將發(fā)現其取得成就的位置，并認為該行業(yè)是有吸引力的就業(yè)選17%AI計劃的障礙。應對挑戰(zhàn)金融服務組織意識到來自監(jiān)管機構和消費者監(jiān)督與日俱增，正在采取多項措施來尋求準確、可信的AI來保護數據隱私。AIAI。機密計算技術為處理敏感數據提供了安全的環(huán)境，幫助組織滿足《通用數據保護條例》(GDPR)等當地相關法規(guī)的合規(guī)性要求。雖然這些計算領域只有幾年的5%的受訪者已經在評估聯邦學習或機密計算，以改善數據隱私和AI。金融機構對利用AI解決網絡安全問題表現出廣泛的興趣。“從銀行業(yè)的角度來看，隨著日常任務的自動化，我可以顯著節(jié)省成本并更高效地分配人力資源。此外，這些AI系統(tǒng)提供的增強型安全功能，尤其是通過模式識別來檢測潛在的欺詐行為，為金融交易增添了一層安全性。”–AntonioGrasso，TowardaPost-DigitalSociety“從銀行業(yè)的角度來看，隨著日常任務的自動化，我可以顯著節(jié)省成本并更高效地分配人力資源。此外，這些AI系統(tǒng)提供的增強型安全功能，尤其是通過模式識別來檢測潛在的欺詐行為，為金融交易增添了一層安全性?！报CAntonioGrasso，Towarda