Deepseek在中国引领人工智能（AI）浪潮，未来AI在各行业的采用预计将加速。瑞银指出，鉴于金融行业的数据密集型和劳动密集型特性，以及大量语言相关任务，该行业可能比其他行业更深刻地受GenAI（生成式人工智能）影响。

事实上，近年来金融行业持续加大信息科技投入。以中国银行业为例，2021年，18家披露相关数据的上市银行信息科技投资总额为1584.22亿元，而2023年17家银行的总投资额已增至1846.86亿元。同时，约20家机构在2023年年报中披露了大模型的研发、业务应用及成效，包括工商银行、农业银行、招商银行等。

尽管AI面临“成长的烦恼”，如大模型幻觉、价值观和伦理偏见、客户隐私泄露等，但业内认为，不发展、不拥抱和使用AI以逃避挑战，才是最大的风险。

OpenAI原全球市场应用负责人卡斯（Zack Kass）在接受第一财经记者采访时表示，根据他对国际头部银行的了解，AI可在零售银行、财富管理、保险承保与产品定价、销售与营销及客户获取、投资银行这五个关键领域提升金融行业效率。这些领域存在人员需求大、专业度要求高、效率不足等特点，AI的普及有望显著改善部分低效业务的ROI。

AI将在五大领域提升金融业效率

数字金融的兴起源于新一代AI技术的崛起，与大模型密不可分。

卡斯表示，未来10到20年，医疗保健、教育和金融服务将因AI发生显著变化。对金融行业而言，生成式AI的潜在重塑影响或超过其他行业，因其拥有大量数据沉淀、高劳动力密集度及高比例的语言相关工作。

卡斯指出，金融行业的五个细分领域将受AI助力最大。零售银行业务成本高、ROI低且人员密集，AI可通过提升零售产品质量降低成本、提高效率，并解决员工流失率高、工作繁重等问题。财富管理方面，AI可通过扩大服务能力和标准化服务提升质量。在保险承保与产品定价上，AI能更精确分析数据，提高行业效率。AI还能提升销售策略精准度，增加客户转化率和市场份额，并在投资银行业务中处理复杂数据、快速构建财务模型等。

仍需突破多重挑战

目前，金融机构积极探索AI应用，但实际投产率与海外相比不高，且需克服多重挑战。瑞银证券非银金融行业分析师曹海峰表示，金融机构仍侧重于员工赋能应用，如知识辅助、客户服务助手等，需人类作为门控者。国产模型效果不理想、投入门槛高、ROI不清晰，是制约生成式AI在金融行业规模化应用的关键。

招商银行数字金融发展办公室高旭磊谈及AI“成长的烦恼”时表示，包括大模型幻觉、价值观和伦理偏见、客户隐私泄露等问题。银行需破解服务海量客户、极致体验与极低成本的“不可能三角”。部分银行已启动大模型相关建设，如招行年初启动“智算平台”建设，旨在构建金融垂直领域大模型。

金融IT行业也将受益。机构认为，金融行业的“AI赋能者”，即金融IT供应商，基于积累的数据资产和行业知识，可能成为最大受益者。预计金融IT公司到2030年收入将达690亿元人民币，占行业总收入的24%。瑞银看好宇信科技和恒生电子。

未来，生成式AI将大幅提升行业效率。瑞银已识别经纪和保险行业的多个生成式AI应用场景，预计AI将使行业劳动成本中位数下降20%，提升经纪行业ROE和保险行业新业务价值。

（文章来源：第一财经）