波士顿咨询：生成式AI或改变银行原先业务流程，大规模应用仍存两大关键挑战

“当前低价区别于的分解式AI数学方法合乎基本概念、跨行业区别于、模糊语言学的特性，而这难以考虑到商业证券市场对证券市场各个领域灵活性、简单性多方面的高决定。因此，如何让分解式AI数学方法‘真是各个领域的话’、‘真是本事’就沦为商业证券市场产业化技术的其发展分解式AI的两个关键过关斩将。此外，商业银行等证券市场政府政府部门对资料安全的高决定也也就是真是数学方法的气所谓技术的其发展都很有可能需在本地同步进行。”BCG（匹兹堡建议书）董事总实习生、世界性多家公司，BCG证券市场政府政府部门专项两大领导谭彦对图形报导说明。

自2022下半年ChatGPT3.5公开发表以来，分解式AI多方面议题短时间短时间走高，并以惊人的技术乘积和技术的其发展社会的发展低速得益于了各行业企业的竞相布局。而作为最早技术的其发展传统AI技术的信息技术之一，商业证券市场也正鼓励试水分解式AI在行业内各信息技术和一幕下的技术的其发展。基于此，BCG公开发表《商业证券市场分解式AI技术的其发展通报（2023）》，从分解式AI技术在结构上、紧贴一幕及大规模风行面临的过关斩将等多方面二阶了商业证券市场在推动分解式AI技术的其发展步骤当中面临的两大原因。

通报并不认为，分解式AI在商业证券市场技术的其发展一幕丰富。一是可以替代人，已完成管控文件、脚注世界观提取、分解标准化内容等大量重复性极低、简单基础的任务。二是可以赋能人，让AI沦为私人秘书，设法产品实习生、财富秘书、信审实习生等角色已完成格外简单的判断，大大提高关键环节的两大竞争力。

“BCG曾以杂货店以外共约两万名管理层的邻近地区国际商业银行为例，更进一步梳理了该商业银行前当中后台多方面政府部门技术的其发展分解式AI的潜力和成本，可不计在首年需为该商业银行节省共约1.5亿美元的成本，占总总体薪水总包的7%有数”。BCG多家公司，BCG证券市场政府政府部门专项两大领导孙蔚对图形报导说明。

匹兹堡建议书并不认为，从0到1培训大数学方法的成本和难度暴跌，因此大数学方法开发灵活性未来将集当中于少数各个领域政府政府部门。对商业银行而言，主要的紧贴梯度是直接技术的其发展低价上已培训好的大数学方法。但当做即用，需快速反应两大过关斩将，适当解答运动低速简单。

一是 “真是本事”： 分解式AI的“知识”是基于可不培训时已经封装好的“知识”，它的知识并不能及时格外新，格外很难带进各家商业银行自身驾驭的专属资料和信息。二是“真是各个领域的话”： 大数学方法虽然有不亚于的“一般化”知识灵活性，但在某些各个领域信息技术的知识也就是说能驾驭得好；每家证券市场政府政府部门内外一些特定的表达显露来决定、表达显露来风格在可不培训时也并未捕捉。

消除上述原因，首先，需要使大数学方法能基于给定的资料库系统来分解解答，例如可以将人事管理实习生与客户的话语，人事管理产品买卖详细描述输入资料库系统，由大数学方法整合呈现出再次的话语式解答；其次，通过有效的指引该词新设计，使数学方法给显露契合各个领域决定的准确解答；最后，直接对开源的大数学方法同步进行呼叫气调，通过改写数学方法参数，让数学方法能在极少指引该词情况下，分解格外高运动低速解答。

在推动分解式AI产业化技术的其发展多方面，通报并不认为，商业银行可分三个阶段，第一阶段为少量一幕的内涵可验证和局部紧贴，即选取重点项目技术的其发展一幕，快速已完成内涵可验证；第二阶段为开展全一幕盘点和体制建设工程，即基于局部技术的其发展的敏感度和专业知识，呈现出产业化实施的中庭建设工程；第三阶段则为产业化技术的其发展紧贴和体制灵活性的表层。

“从大数学方法重新部署上，商业银行等证券市场政府政府部门对资料安全决定严格，这也也就是真是数学方法的气所谓技术的其发展都需要在本地同步进行，适当专属的资料‘不显露商业银行’。” BCG资深董事实习生冯志宇对图形报导说明。

他并不认为，在合规性多方面，目前为了适当资料安全，可以通过路由器本地化来消除。另外，未来对商业银行需要缩减多方面运动低速支配人员，新设计运动低速支配的流程，培训大数学方法输显露的解答组织化、简单化。同时，分解式AI在商业银行未来其发展步骤当中曾可能会改变商业银行原来的业务流程，甚至是应负认作。这些原因应当怎么去快速反应？商业银行是需要做体制化的思索、建设工程，同时和监管政府政府部门同步进行深联系。

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