智能金融在银行领域的应用

[title]金融服务业将比你想象得更快地接纳生成式AI原文地址：https://a16z.com/2023/04/19/financial-services-will-embrace-generative-ai-faster-than-you-think/原文作者：Angela Strange,Anish Acharya,Sumeet Singh,Alex Rampell,Marc Andrusko,Joe Schmidt,David Haber,Seema Amble发表时间：2023年4月19日译者：通往AGI之路，若有瑕疵之处，请在段落评论中斧正，谨此致谢人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已经有十多年的历史，它们已经促成了从更好的信贷评估到更精确的基础欺诈评分等一系列的改进。大型语言模型（LLMs）通过生成式人工智能，代表着一次重大的飞跃，正在改变[教育](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)、[游戏](https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/)、[商业](https://a16z.com/2023/02/07/everyday-ai-consumer/)等多个领域。与传统的AI/ML主要侧重于基于现有数据进行预测或分类不同，生成式人工智能可以创造全新的内容。这种能力，结合了对大量非结构化数据的训练和实际上无限的计算能力，可能将带来金融服务市场数十年来最大的变革。与其他平台转变——如互联网、移动设备、云计算——不同，在这些转变中金融服务行业的采用速度较慢，在这里，我们预计最优秀的新公司和现有企业将立即开始接纳生成式人工智能。

[title]金融服务业将比你想象得更快地接纳生成式AI[heading2]具有成本效益的运营在一个[充斥着](https://www.imdb.com/title/tt2294677/)生成式AI工具的银行世界里，Sally应该持续得到信贷审批，以便在她决定购房时，她已经获得了预先批准的抵押贷款。不幸的是，这样的世界尚未存在，主要有三个原因：首先，消费者信息存在于多个不同的数据库中。这使得交叉销售和预测消费者需求变得极具挑战性。其次，金融服务被认为是情感购买，通常具有复杂且难以自动化的决策树。这意味着银行必须聘请大型客户服务团队，根据客户的个人情况回答客户关于哪种金融产品最适合他们的许多问题。第三，金融服务是高度受监管的。这意味着像贷款员和处理员这样的人类员工必须参与每一个可用的产品（例如，抵押贷款）的流程，以确保符合复杂但非结构化的法律。生成式AI将使从多个位置获取数据、理解非结构化的个性化情境和非结构化的合规法律的劳动密集型功能效率提高1000倍。例如：

[title]最近招聘信息-持续更新中数字银行——AIGC产品经理（深圳）请直接飞书联系@Eason任职要求（先看要求，再看职位）一定需要你是满足以下3点的同学，因为相信如果你感兴趣，也一定想和像你一样的同学一起工作。1.相信AIGC：这是大前提。你应该有过第一次用chatgpt时的兴奋，应该记得去年那个AI疯狂的3月份，熬夜看过gpt4、copilot的发布会，想过各种办法搞定plus账号，现在在翘首以盼gpt52.喜欢用：用过各种AIGC应用，如GPT-4,new-bing，Kimi，Perplexity，Suno等等。看到新的爆款产品，就会第一时间玩一玩3.能上手：可以简单的上手，不限于调用api做个小demo，会写复杂的提示词，做一个简单的RAG应用，文生图、视频，微调模型等岗位职责：1.构建赋能海量用户的大模型工程化产品，帮助某数字银行塑造技术领先性2.探索和设计工程化产品，来支持更快的AI原生应用构建（类似Langchain，Llamaindex等等，或者由你亲自来颠覆它们，做一个Langxx，Llamaxx）3.在重点业务场景中深入探索大模型的应用落地，用最新的理念，做出真正能在海量金融业务场景中跑起来的应用（把类似MetaGPT，AutoGen，Advanced RAG真正落地，或者创造自己的multi agent应用）