视点VIEWPOINTAIGC技术助推金融行业应用创新当前，ChatGPT的火爆出圈展示出了AIGC大模型强大的通用能力。在金融业数字化转型的大背景下，AIGC被视为金融科技发展新趋势。然而，AIGC大模型在金融行业的应用亦会带来潜在风险。如何在其落地过程中规避风险，确保金融行业可持续发展，成为业界重要议题。文杨靖萱“十四五”时期，数字化转型成为推动我国动生成内容的新型生产方式——AIGC（Artificial经济增长的新动力。数字经济的飞速发展带来了前IntelligenceGeneratedContent，生成式人工所未有的机遇和挑战。数字化转型同样成为金融行智能），有望在金融领域得到广泛应用。业高质量发展的关键内容。我国金融管理部门陆续发布了《金融科技发展规划（2022—2025）》“AIGC+金融”应用场景探析《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》《证事实上，在AIGC出现之前，传统的内容生券期货业科技发展“十四五”规划》等相关文件，产方式已经诞生了专业生产内容（Professional提出了新时期金融科技发展的指导原则、数字化GeneratedContent，简称PGC）、用户生成转型的工作目标和重点建设任务，旨在推动金融内容（UserGeneratedContent，简称UGC）以行业的高质量发展，确保数字化转型顺利实施。及专业用户生产内容（ProfessionalGenerated其中，人工智能等技术在金融行业的应用尤为重Content+UserGeneratedContent，简称要。作为人工智能的重要分支领域，利用AI技术自PUGC）三种模式。随着ChatGPT的诞生，AIGC进20入了大众的视野。AIGC解决了PGC生产速度慢、表情和肢体语言的功能，提高智能客服与用户交数量少，UGC水平参差不齐以及PUGC生产成本高流的自然互动性。的问题，实现了内容生产在质量和数量上的飞智能投研跃。智能客服、智能投研、风险模拟、金融元投资研究作为金融行业的核心业务，其数宇宙被视为生成式人工智能在金融行业的代表字化转型路径备受关注。传统的投资研究主要依性应用场景。靠人工分析和预测，时间成本高、人力物力投入智能客服大。同时受限于市场信息的不完整、不及时、不金融行业是以服务为立身之本的行业，也是对称等因素，难以实现全面准确地预测。此外，智能客服应用的主要领域。然而，此前诸如“智情绪等个人影响因素，也给预测结果的可靠性带能客服”等服务产品实际应用效果并不理想，通来干扰。常存在理解有偏差、答非所问、重复问答、无法与传统投资研究相比，智能投研在人工智能感知用户情绪等问题。在这种情况下，用户会更的能力基座上自动完成从数据到投资、观点的输加倾向于选择运营成本更高的人工客服服务。不出，具备低成本、高效率、避免情绪干扰等较多那么智慧的“人工智能”成为数字化转型与消费优势。基于AIGC大模型的涌现及其复杂的推理能者真实体验之间的矛盾所在。力，AIGC可以从自动生成研报、量化策略模型搭AIGC在人机交互方面的能力，体现出其在智建等方面赋能智能投研。能客服领域的应用优势。首先，强大的深度理解一方面，生成式AI具备强大的语言理解能力和自适应能力可以提高其回答的专业性、准确性及生成能力，可以帮助投研人员从海量非结构化和适应性；其次，多轮对话处理能够保证上下文数据中挖掘并精炼出关键信息。相较传统的搜索的连贯性；最后，大规模知识储备能力能够应对引擎，需要根据投资研究人员输入的问题提供相复杂情况。关信息及线索，AIGC能够根据投资研究人员的需AIGC可以从网络端智能客服、电话端智能客求从海量信息中总结精炼出答案，更快速、精准服、实体客服机器人等多渠道助力金融智慧客服地匹配需求。另一方面，AIGC模型的代码能力可的建设及优化。大模型具备的自然语言处理能力以辅助投资研究人员搭建决策模型。就ChatGPT的使得智能客服具备智能对话能力，能够回答常见代码生成能力而言，生成式AI在一些简单的策略问题或办理简单业务；结合语音识别及语音合成模型搭建过程中，可以帮助投资研究人员节省时技术，可以优化电话端智能客服服务，高效提供间、提高效率。与传统的低代码平台相比，AIGC准确答案和解决方案；通过面部识别、肢体语言展示了自然语言代替代码搭建模型的能力，并具识别等技术，可以实现实体客服机器人识别面部有无代码编程的趋势。21视点VIEWPOINT风险模拟工、沉浸式金融体验场景、营销产品展示、虚风险模拟是一种使用模型和数据来模拟潜在拟营业厅环境等关键要素，需要生成大量数字风险事件发生和影响的方法。通过模拟不同的风人、语音、文字和图片等形式的内