生成式AI为银行业带来无限可能
生成式AI是非常热门的话题，但落到银行业的应用，有两种不同的声音——
一种认为生成式AI绝对是颠覆性的、革命性的，在很大程度上会改变整个银行业。
另一种则担心生成式AI可能一本正经地胡说八道。
银行业本身是对数据安全、客户隐私以及决策准确性和专业性要求最高的行业之一，在这样的领域，生成式AI技术与传统AI技术到底有何不同？生成式AI能否为经营管理带来新的价值释放场景？如何推动场景快速落地？BCG近期发布的报告《银行业生成式AI应用报告（2023）》或许可以提供答案。
既然生成式AI技术在银行前中后台多个场景都有可能发挥更大的作用，决策者又该如何选取最优解呢？
总而言之，我们首先应该选择一些平衡了收益潜力和风险，能够快速带来示范效应的场景，优先试水，需要注意的是，并不是技术最复杂的场景就一定能释放最大价值；其次，面客和赋能对于银行非常重要，银行在客户服务上有更高的精准度和专业性要求；最后，传统AI需要跟生成式AI更好地结合，才能最大限度提升应用场景的效率。
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选好了场景，接下来银行如何选好大模型，让机器的答案更专业、更准确？关注我们，下期继续。
关于作者
何大勇是波士顿咨询公司（BCG）董事总经理，全球资深合伙人。如需联络，请致信[email protected]。
谭彦是波士顿咨询公司（BCG）董事总经理，全球合伙人。如需联络，请致信[email protected]。
孙蔚是波士顿咨询公司（BCG）合伙人。如需联络，请致信[email protected]。
窦德景博士是波士顿咨询公司（BCG）合伙人兼副总裁，BCG中国区首席数据科学家。如需联络，请致信[email protected]。
廖明博士是波士顿咨询公司（BCG）数据科学业务副总裁。如需联络，请致信[email protected]。
冯志宇是波士顿咨询公司（BCG）董事经理。如需联络，请致信[email protected]。
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