金融服务中生成式人工智能的 10 个用例和真实例子

您是否考虑过金融行业惊人的精确度和增长速度？ 在这个领域中，错误极少，准确性至关重要，并且进步是永恒的。 但到底是什么让这一切在幕后发生呢？ 嗯，这就是生成式人工智能。

金融领域的生成式人工智能已成为该行业的宝贵创新工具，其优势在于重新定义了金融运营和服务提供的方式。

它与金融机构的整合极大地提高了效率、决策和客户参与度。 通过自动化重复任务和优化工作流程，生成式人工智能可以简化运营、减少错误并削减成本，最终提高企业的利润。

上表显示，从 2022 年到 2032 年，金融服务领域的生成式人工智能预计将实现 28.1% 的复合年增长率。按照这一增长轨迹，到 2032 年，金融领域生成式人工智能的市场规模预计将超过 94.8 亿美元。

不断扩大的市场规模清楚地表明，为企业投资生成人工智能提供了巨大的机会，使他们能够利用其变革能力并开启新的增长和创新途径。

本博客将深入探讨金融领域生成式人工智能的各个方面，包括其用例、现实世界的示例等等。 因此，事不宜迟，让我们直接进入细节。

金融领域的生成式人工智能：深入探索

在金融领域，生成式人工智能已成为金融机构不可忽视的工具。 它以无与伦比的功能改变运营和决策流程。

创新技术具有显着提升业务的潜力。 根据德勤的一份报告，生成式人工智能的进步可以将企业生产力提高 1.5 个百分点。 因此，金融企业可以通过将生成式人工智能集成到其流程中来大幅提高生产力和收入。

该报告还详细介绍了生成式人工智能如何通过引入情境感知和类人决策能力来增强企业和财务工作流程，从而可能彻底改变传统工作流程。 这些进步是通过基础模型实现的，该模型利用受人脑神经元组织启发的深度学习算法。

此外，根据 BCG 的一份报告，跨国公司的财务部门正在拥抱 ChatGPT 和 Google Bard 等人工智能工具的变革潜力。 这些工具预计将重塑财务职能部门的未来工作、彻底改变流程、提高效率并推动创新，从而要求首席财务官对其影响有细致入微的了解。

生成式人工智能与金融业务的整合预计将遵循 S 曲线轨迹，显示出巨大的增长潜力。

目前，财务团队正在积极探索生成式人工智能简化流程的能力，特别是在文本生成和研究等领域。

展望未来，生成式人工智能有望彻底改变核心运营并重塑金融领域的业务合作伙伴关系。 此外，预计将与传统的人工智能预测工具合作，以提高财务职能的能力和效率。

另请阅读：人工智能对金融的变革性影响

金融领域的顶级生成式人工智能用例

生成式人工智能和金融的融合代表着一种前沿的融合，通过复杂的算法改变传统的金融实践。 生成式人工智能在金融领域的应用涵盖广泛，包括风险评估、算法交易、欺诈检测、客户服务自动化、投资组合优化和财务预测。

让我们深入研究金融科技中生成式人工智能被利用和提升业务的多种方式。

监管法规变更咨询

金融领域的生成人工智能可以分析大量监管数据，并为组织提供如何有效适应监管法规变化的见解。 解读复杂的监管要求有助于企业保持合规并有效降低监管风险。

量身定制的财务建议

生成式人工智能和金融融合，提供量身定制的财务建议，利用先进的算法和数据分析为个人和企业提供个性化的建议和见解。 这种量身定制的方法可提高客户满意度，并帮助个人就投资、储蓄和财务规划做出明智的决策。

简化财务文件的搜索和合成

金融领域的生成人工智能通过自动从不同来源提取相关信息，简化了搜索和合成金融文件的过程。 此功能可以为财务分析师节省时间，并通过提供全面的见解来改进决策。

自动化会计流程

生成式人工智能在自动化日常会计任务（例如数据输入、对账和金融交易分类）方面非常有优势。 减少手工工作并最大限度地减少错误可以提高财务记录保存的效率和准确性。

高效的财务报告生成

生成式人工智能有潜力通过综合多个来源的数据并以结构化格式呈现来简化生成财务报告的过程。 这使企业能够为利益相关者、监管机构和投资者提供及时、准确的报告。

检测欺诈并确保数据隐私

生成式人工智能在金融领域的有效应用之一是欺诈检测和数据安全。 生成式人工智能算法可以检测表明金融交易中欺诈活动的异常情况和模式。 此外，它还通过实施强大的加密技术和监控对敏感财务信息的访问来确保数据隐私。

（另请阅读：银行业中的人工智能——人工智能如何在银行中使用）

投资组合和风险管理解决方案

金融领域的生成人工智能通过分析历史数据、市场趋势和风险因素，实现复杂的投资组合优化和风险管理。 它帮助金融机构做出数据驱动的决策，以最大限度地提高回报，同时最大限度地降低风险。

算法交易策略的实施

生成式人工智能算法通过分析市场数据和识别有利可图的交易机会来开发和实施算法交易策略。 这提高了交易效率，并使交易者能够实时利用市场波动。

税务流程优化

生成式人工智能通过分析税务法律、法规和财务数据来自动化税务合规流程，以优化税务规划和报告。 它帮助企业最大限度地减少纳税义务，同时确保遵守税务法规。

客户情绪分析

生成式人工智能可以分析来自各种来源的客户反馈，例如社交媒体、调查和客户支持互动，以衡量对金融产品和服务的情绪。 金融机构可以通过了解客户情绪来调整其产品和营销策略，以更好地满足客户的需求和偏好。

信用风险评估

生成式人工智能在金融领域的一项突出用途是信用风险评估。 生成式人工智能算法可以分析不同的数据源，包括信用历史、财务报表和经济指标，以评估个人借款人或企业的信用风险。 这使得贷方能够在贷款审批、利率和信贷限额方面做出更准确、更明智的决策，最终最大限度地降低违约风险并优化贷款组合。

开发财务聊天机器人和虚拟助理

生成式人工智能为聊天机器人和虚拟助理提供支持，提供个性化的客户支持、回答查询并执行日常财务任务。 这些人工智能驱动的助手可增强客户体验并简化金融机构与客户之间的互动。

金融服务中生成式人工智能的真实示例

让我们深入研究顶级行业参与者如何利用银行和金融领域的生成式人工智能的力量来彻底改变他们的方法、增强客户体验并提高盈利能力。

通过详细的探索，我们将揭示生成人工智能对金融的乐观影响。

摩根大通

全球领先的金融机构摩根大通通过对尖端人工智能技术的积极投资，展现了对创新的坚定承诺。 在这些进步中，生成式人工智能脱颖而出，成为该品牌用来提升其运营各个方面的关键工具。

从完善风险管理框架到增强交易策略和提升客户服务体验，生成式人工智能在摩根大通的生态系统中发挥着多方面的作用。

高盛

高盛以其在投资银行和资产管理方面的实力而闻名，它已经接受了人工智能和机器学习技术（包括生成式人工智能）的变革潜力。

通过将生成式人工智能融入其交易业务，高盛致力于优化投资策略、改进风险管理协议并保持领先市场趋势

摩根士丹利

摩根士丹利是财富管理和金融服务领域的佼佼者，处于探索人工智能驱动创新以增强竞争优势的前沿。 摩根士丹利专注于利用生成式人工智能，旨在增强其欺诈检测能力，优化投资组合管理流程，并为客户提供个性化的财务建议。

多种生成人工智能模型在金融领域寻找运营

金融科技行业依靠创新而蓬勃发展，不断寻求新方法来增强其方法并提高盈利能力。 生成式人工智能模型在这一追求进步的过程中发挥着关键作用，提供了一系列有价值的工具和技术，供金融企业用来实现其目标。

让我们深入研究这些模型，并探讨它们如何为金融科技行业的成功做出贡献。

变分自动编码器 (VAE)

VAE 是学习编码和解码高维数据（例如图像或文本）的神经网络架构。 它们被广泛用于生成真实且多样化的输出。

生成对抗网络（GAN）

GAN 由两个神经网络（一个生成器和一个判别器）组成，它们一起进行竞争性训练。 GAN 擅长生成逼真的图像、视频和其他形式的数据。

自回归模型

自回归模型，例如自回归移动平均 (ARMA) 和自回归积分移动平均 (ARIMA)，根据过去的观察来预测时间序列中的未来值。 它们通常用于时间序列预测任务。

变压器型号

Transformer 模型，如 OpenAI 的 GPT（生成式预训练 Transformer）系列，基于自注意力机制，使它们能够更有效地处理数据序列。 这些模型用途广泛，可以生成文本、图像和其他类型的数据。

深度强化学习 (DRL) 模型

DRL 模型将深度学习与强化学习技术相结合，以学习复杂的行为并生成动作序列。 它们通常用于机器人和其他动态环境。

像素CNN

PixelCNN 是一种自回归模型，专门用于逐像素生成高分辨率图像。 它捕获相邻像素之间的空间依赖性以创建逼真的图像。

基于流的模型

基于流的模型是生成模型，通过一系列可逆变换将简单的概率分布转换为更复杂的概率分布。 这些模型用于图像生成、密度估计和数据压缩任务。

具有归一化流的变分自动编码器 (VANF)

VANF 结合了变分自动编码器 (VAE) 和归一化流的优势，从复杂的数据分布中生成高质量、多样化的样本。 它利用归一化流对复杂的潜在空间分布进行建模并实现更好的样本质量。

如何将生成式人工智能融入您的财务运营——关键步骤

让我们深入探讨将生成式人工智能集成到金融服务中所需的整体和战略方法。 通过对系统方法的全面理解并与可靠的开发公司合作，企业可以有效地利用生成人工智能的变革潜力来推动创新并实现其目标。

需求评估和目标

首先启动全面的研究阶段，深入研究金融项目的复杂性。 这涉及进行细致的需求评估，以准确识别和定义当前的挑战和目标。

数据收集和准备

在数据收集阶段，全面收集各种来源的财务数据。 接下来，仔细清理和预处理数据以消除错误并标准化格式。 使用额外的相关特征来增强数据集，以增强其丰富性和多样性。 确保整个过程符合法规，以维护数据完整性。

模型开发与实施

有了可靠的数据集，就可以开始开发和实施专为金融项目量身定制的生成式人工智能模型了。 此阶段涉及部署正确的算法和方法来解决已识别的挑战并实现既定的目标。

测试和验证

完成模型开发后，建立严格的测试和验证协议。 这涉及对生成式人工智能模型进行跨不同金融用例和场景的详尽测试。 识别并解决任何潜在的缺点或差异，以确保部署前模型的稳健性。

集成到软件工作流程中

与软件工程师密切合作，将模型无缝集成到现有软件工作流程中，确保 UI/UX 交互并提高财务领域的运营效率。

持续监控和优化

拥抱部署后的持续监控和改进，以适应不断变化的财务趋势。 实施实时性能跟踪、数据分析和迭代增强，以保持模型的有效性和相关性。

满足需求：金融服务中生成式人工智能挑战的解决方案

让我们全面探讨金融企业在涉足生成式人工智能领域时遇到的巨大挑战。 我们将深入研究这些挑战，推出旨在克服这些障碍的创新解决方案，并为金融行业的变革性进步铺平道路。

数据质量和偏差

生成式人工智能模型很容易受到训练数据偏差的影响。 这可能会导致贷款审批、信用评分或算法交易等领域出现不公平的结果。 有偏见的数据可能会延续历史上的不平等并导致歧视性做法。

解决方案

• 实施强大的数据清理技术来识别和消除训练数据集中的偏差。
• 整合不同的数据源来代表更广泛的财务信息。
• 开发公平性指标和监控工具来跟踪模型输出中的潜在偏差。
• 对人工智能生成的关键财务决策采用人工监督和审查流程。
• 优先考虑负责任的人工智能原则和战略，以避免数据偏差并确保公平公正的结果。

可解释性和可解释性

生成式人工智能模型可能很复杂，因此很难理解它们如何得出特定的输出。 对于需要证明人工智能的建议或决策合理性的金融机构来说，缺乏透明度可能会带来问题。

解决方案

• 利用可解释的人工智能 (XAI) 技术来深入了解模型的推理过程。 这有助于建立信任并确保遵守法规。
• 对模型输出进行人类可读的解释，以促进金融专业人士的理解。
• 优先开发专为金融应用设计的可解释的生成式人工智能模型。

整合和变革管理

将生成式人工智能模型与现有金融系统集成可能很复杂。 此外，金融机构需要让员工做好人工智能整合的准备，解决潜在的工作流失问题和再培训需求。

解决方案

• 制定分阶段采用人工智能的方法，从试点项目开始测试集成的可行性。
• 投资员工培训计划，让员工具备有效使用生成式人工智能所需的技能。
• 培育创新和协作文化，确保人工智能顺利融入财务工作流程。
• 公开交流人工智能的潜在好处，以解决劳动力问题并鼓励积极变革。

模型的通用性和适应性

金融市场不断发展，历史数据可能并不总是未来趋势的完美预测。 在静态数据集上训练的生成式人工智能模型可能难以适应这些变化，从而导致输出不准确或过时。

解决方案

• 使用新信息不断更新训练数据，以确保模型的通用性。
• 开发自适应生成人工智能模型，可以根据实时数据流学习和调整其输出。
• 采用迁移学习技术，在新的金融场景中利用现有模型的知识。

（另请阅读：防止人工智能模型崩溃：解决合成数据集的固有风险）

数据可访问性有限

生成式人工智能模型在大型、高质量的数据集上蓬勃发展。 金融数据的获取成本可能很高，分散在不同的机构中，并且受到严格的隐私法规的约束。 这种有限的数据访问可能会阻碍金融领域生成式人工智能模型的发展和有效性。

解决方案

• 探索社交媒体情绪或经济指标等替代数据源，以补充传统的财务数据。
• 制定金融机构之间的数据协作协议，以共享模型训练的匿名数据，同时遵守隐私法规。
• 利用合成数据生成技术创建用于培训目的的人工但真实的财务数据集，确保遵守数据隐私规则。

全球监管碎片化

人工智能的监管环境，特别是在金融领域使用生成式人工智能方面，仍在不断发展，并且在不同国家/地区存在差异。 缺乏一致的全球监管给国际金融机构带来了不确定性，并阻碍了技术的广泛采用。

解决方案

• 通过行业合作以及与监管机构的接触，倡导针对金融领域的生成人工智能制定清晰、一致的全球法规。
• 制定合规框架，确保生成式人工智能模型遵守现有的财务法规和新兴准则。
• 随时了解不断变化的市场法规，并相应地调整人工智能实践以保持合规性。

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作为一家专业的金融软件开发公司，Appinventiv 提供将生成式人工智能融入金融业务的全面方法，其特点是细致的项目规划、深入的研究分析和尖端的技术解决方案。 我们的思想领袖团队将卓越的服务与该领域的专业知识相结合，为老客户和新客户提供量身定制的体验。

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常见问题解答

问：生成式人工智能如何应用于金融领域？

答：生成式人工智能在金融领域提供了大量应用，从客户参与到风险管理。 它可用于分析客户情绪、生成个性化的财务建议以及自动化投资策略。

此外，生成式人工智能有助于生成综合财务数据，用于训练预测模型、优化投资组合管理和简化财务文档处理。

问：生成式人工智能如何帮助生成用于训练预测模型的综合财务数据？

答：金融领域的生成式人工智能通过模仿现实世界金融数据的模式和特征，在生成用于训练预测模型的合成数据方面发挥着至关重要的作用。 通过生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE) 等技术，生成人工智能可以创建与实际财务数据非常相似的合成数据集，同时保护隐私和机密性。

问：企业在将生成式人工智能集成到其财务项目中时面临的主要挑战是什么？

答：企业在金融项目中采用生成式人工智能时会遇到一些挑战，包括数据隐私问题、模型可解释性、与遗留系统的集成、遵守法规、人才招聘和成本分析。 在 Appinventiv 这样的专家技术合作伙伴的帮助下应对这些挑战对于金融领域的成功实施和创新至关重要

实施强大的数据加密技术以增强隐私性，开发可解释的人工智能模型以提高可解释性，并提供全面的培训计划来弥补人才差距，是应对这些挑战的潜在解决方案。