生成式人工智能：金融行业的新引擎
2025年被视为生成式人工智能加速爆发的关键节点，金融行业作为技术应用的先锋领域，正积极探索AI+金融的创新模式。大型银行通过自建或联合共建大模型，实现了从客户服务到风险管理的多业务场景应用。例如，生成式人工智能在客户洞察、产品设计及供应链管理中的深度应用，显著提升了运营效率和客户体验。
与此同时，中小银行则通过数据整合和模型精调，在竞争中寻找差异化优势。金融科技公司则在应用层发力，通过低成本、高效率的解决方案，推动行业整体数字化转型。毕马威中国金融科技主管合伙人黄艾舟指出，传统AI与生成式AI的协同发展，已成为金融行业的共识。
AI+金融的三大实践方向
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大型银行的创新应用
- 自建或联合共建大模型，实现业务场景全覆盖。
- 在客户服务、风险管理、产品设计等领域探索生成式AI的应用。
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中小银行的差异化竞争
- 通过数据整合和模型精调，提升竞争力。
- 聚焦特定业务场景，实现精准化服务。
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金融科技公司的成本效益优化
- 在应用层提供低成本、高效率的解决方案。
- 推动行业整体数字化转型，降低技术应用门槛。
AI技术对就业市场的影响与应对
随着生成式人工智能的快速发展，其对劳动力市场的冲击逐渐显现。全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰提议设立AI失业保险，为因技术发展导致就业转型的劳动者提供保障。根据世界经济论坛发布的《2025年未来就业报告》，未来五年内，全球约9200万个岗位将被替代，但同时也会新增1.7亿个新岗位。
AI失业保险的核心建议
- 构建全链条监测机制：建立“AI就业动态监测平台”，试点“失业风险预警系统”。
- 加强AI技能培训：为低收入群体提供免费培训机会，推动新职业的规划与管理。
- 试点AI失业保障专项保险：设置6至12个月的失业缓冲期，提供基本生活保障和再就业支持。
中关村物联网产业联盟副秘书长袁帅认为，AI失业保险的提出是对未来就业市场变化趋势的准确把握，能够有效缓解技术进步带来的社会压力。
生成式人工智能的挑战与未来
尽管生成式人工智能为金融行业带来了巨大机遇，但其潜在风险也不容忽视。在技术应用中，需注重以下方面：
– 数据安全与隐私保护：确保技术应用符合法律法规和行业标准。
– 技术可靠性与韧性：构建强大的基础设施，支持技术的高效运行。
– 负责任的人工智能原则：遵循伦理规范，确保技术应用的公平性和透明度。
结语
2025年，生成式人工智能将在金融行业迎来加速爆发，为行业带来前所未有的机遇与挑战。金融机构需在技术创新与风险防控之间找到平衡，同时关注技术进步对就业市场的影响，通过政策引导和市场机制相结合，实现技术进步与就业增长的良性互动。
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