生成式人工智能——引领资本市场的下一波浪潮

生成式人工智能——引领资本市场的下一波浪潮

时间戳：14年2023月1日上午52:XNUMX
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  生成式人工智能因其真正的变革性和颠覆性潜力而在最近获得了关注。 这一演变始于用于预测分析和洞察生成的机器学习技术的快速进步，随后是深度学习模型的采用。 这些模型现已发展成为更先进的 LLM（大语言模型），构成了生成式 AI 模型的基础。 法学硕士通过对文本、图像和音频等大量数据进行训练，以理解跨语言的上下文、意图等，从而打破了语言复杂性的障碍，从而产生上下文和语义上正确的输出。 现在可以在多个用例中利用生成式人工智能，例如基于知识库回答问题、总结主题、编写代码等。

目前的生成式 AI 应用程序包括 ChatGPT、DALL-E、Stable Diffusion、BARD、Midjourney、Deepmind 等，这些应用程序可以处理大量的组织数据，例如文本、电子邮件、聊天、图像、视频和音频记录。用于推动业务转型。 其中一些好处包括改善客户体验、提高生产力、加快产品开发速度和降低成本。

资本市场中的新兴用例

主要投资和金融科技公司已经开始尝试对生成人工智能的各种用例进行概念验证。 大多数用例侧重于改进和转变客户服务、运营、研究和见解以及内容创建。 生成式人工智能应用程序为公司提供易于使用的 API，可以按原样使用或选择使用专有数据自定义模型。 这些API可以与企业应用程序无缝集成，提供互联的平台解决方案。

附图根据公开信息展示了资本市场中不同业务线的一些潜在用例。

  我们认为，客户服务、内容生成和投资研究是大多数公司正在探索的用例。 后续段落中提供了有关用例的简介。

  客户服务用例包括客户服务聊天机器人，它可以通过理解问题的意图、制定响应并提高响应质量来帮助沟通。 从交互中捕获的数据还可以分析兴趣和情绪，从而为通过超个性化改善客户关系铺平道路。 财富管理公司可以利用该技术通过数字渠道提供个性化投资建议，从而增强客户体验。

 客户关系经理还可以利用这一点跨客户群、地理位置和人口统计数据创建个性化营销活动，从而实现数字销售和营销的自动化。 这可能会在很长一段时间内提高客户价值、转化率和保留率。 法律和合规团队还可以通过生成监管和合规报告而受益，从而克服报告的多格式挑战。

 公司可以利用生成式人工智能广泛的数据分析功能来分析大量文本分析师报告和建议、语音记录以及来自社交媒体、新闻、文章等的数据，以检测模式、趋势和相关性，从而获得明智的投资见解和合理的投资建议。投资决策。

采用生成式人工智能当前的挑战和风险

尽管这是一项突破性的技术，但它也有其自身的挑战和风险，需要公司对其进行有效管理，以负责任地使用。

生成式人工智能正处于炒作周期的最高点。 对于公司来说，通过确定合适的用例来探索生成式人工智能功能非常重要，该用例可以提供商业价值并有助于更好地理解技术功能。 选择用例的考虑因素之一是数据。 由于模型输出高度依赖数据，因此需要仔细研究确定用于训练的正确数据集、数据质量和数据安全措施。

利用已经在公开数据集上进行训练的现有模型仍然存在挑战，因为它们可能包含虚假和误导信息，导致决策错误。

存在与数据隐私和保密性、网络欺诈问题以及与生成的输出与人工生成的输出的可解释性相关的问题的法律和合规风险

企业应该如何应对才能充分发挥生成式人工智能的潜力？ 

     生成式人工智能有望为公司带来显着的效益。 对于企业来说，现在就探索这项新兴技术以获得竞争优势非常重要。 企业需要审查其现有的创新组合，并将生成人工智能作为其当前的重点领域之一。 企业需要与外部提供商合作，利用最好的技术能力来改善转型之旅。

该方法是执行 PoC，其中涉及识别业务用例并根据可从用例中获得的经过验证的学习来确定优先级。 其中一种方法可能是探索设计思维和/或精益创业方法，以实现最大效益。 与其他人工智能模型类似，对于公司来说，拥有强大的人工智能框架和治理以及可解释且值得信赖的人工智能框架非常重要。

 

结论 

预计到 34 年，全球生成式 AI 市场将增长 2032%，规模预计将增至 165 亿美元。 企业越来越多地投资于研发、构建 POC（概念验证）、建立业务案例以及集成到企业平台中。 整合前、中、后台功能的公司将获得市场先发优势。 与任何新兴技术一样，必须通过治理和合规框架来管理风险，并确保谨慎决策，因为它需要与技术基础设施和劳动力相关的大量投资。

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