金融行业重塑：生成式AI及其潜力

报告内文 03 执行摘要 081217风险投资和私募股权活动利用生成式人工智能在支付和金融科技领域 14公共可比数据 20利用生成式AI在资产管理与资本市场中的应用 10生成式人工智能的迅速增长及其影响 04驾驭银行业的生成式人工智能 06重塑金融：生成式人工智能对行业的影响 05利用生成式人工智能保险利用生成式AI在财富管理领域 执行摘要 资产管理与资本市场 GenAI的整合预计将通过提供个性化解决方案来帮助企业获取新客户，从而帮助公司占据更大的市场份额。基于算法的基金正逐渐受到关注，因为它们使用复杂的算法进行交易决策。 GenAI也将通过投资组合优化、提高运营效率和加强风险管理，利用更新颖、更先进工具辅助生成Alpha。 财富管理 生成式人工智能通过使财务建议对更广泛客户群更具可及性和价格合理，推动财富管理领域的财富民主化。它通过提供个性化定制的建议来增强客户互动。作为结果，预计在未来三年内，财富管理行业的公司有望实现8.17亿美元的利润增长。 生成式人工智能（GenAI）是一项迅速发展的技术，正在深刻地改变金融行业。它在金融行业的各个领域产生了积极影响，例如银行业、资产管理、资本市场、财富管理和保险，具体如下： 支付与金融科技 金融机构的AI能力已从2022年的30%增长至2023年的37%，预计这一增长将在2024年持续。随着生成式AI的应用，金融科技行业的市场规模预计到2023年将达到1.5万亿美元收入。这一增长将推动金融科技和支付领域的交易安全提升，以及欺诈检测系统的强化。 银行业 生成式人工智能（GenAI）通过提升生产力，为收入大幅增长提供了机会，预计增幅可达2.8%至4.7%。它增强了消费银行业务中入职培训和市场咨询等领域的功能。预计GenAI将对定制化解决方案、欺诈和可疑活动检测以及文档与报告等领域产生显著且即时的影晌。 保险 人工智能在保险行业中的应用已用于改善承保、预测性风险评估和更快理赔处理，尽管该行业传统上对人工智能的采用较为缓慢。保险商预计在人工智能的参与下，收入将增加15–20%并降低成本。 生成式人工智能的快速发展及其影响 金融和金融之外领域的GenAI应用案例 GenAI的采用将提高生产力并扩展人类知识。公司正越来越多地部署GenAI工具来自动化耗时且繁琐的任务，这些任务此前需要人类评估非结构化信息。以下是一些常见的部署领域： 人工智能辅助银行 通过增强的搜索功能、个性化的信息以及互动，改善银行体验。 2网络空间安全 一个1.3万亿美元潜力和从金融到超越的实际应用 识别并防范网络安全威胁 3合规与风险 “GenAI”市场正在迅速爆发，彭博预测到2032年它将达到1.3万亿美元。据估计，GenAI可能增加相当于2.6万亿美元至4.4万亿美元的价值。若在多个行业全面实施，可应用于多种用例。 创建和标准化合同 以帮助减少法律文件所需的时间和精力 4欺诈预防和风险管理 有助于将更广泛、更丰富的数据集整合到风险和欺诈检测中。 理解通用人工智能 信息分析与总结 生成式人工智能（GenAI）是人工智能的一个子集，专注于创造新内容——包括文本、图像、音频或视频——这些内容模拟人类生成数据。其模型根据从大型数据集中学习到的模式和结构来生成新内容，利用机器学习（ML）。 生成商业对话摘要并产生有意义的见解 2022年末，随着OpenAI推出ChatGPT，通用人工智能（GenAI）取得了重大突破，短短两个月内吸引了全球超过1亿活跃用户。到2023年3月，多家竞争对手纷纷推出自己的版本，此后通用人工智能经历了频繁的更新并在金融等各个行业得到广泛应用。 重塑金融：生成式人工智能对行业的影响 银行业、保险业和资本市场将产生最大影响 通用人工智能（GenAI）正蓄势待发，将革新金融行业，使其变得更高效、更具创新性和个性化。 对每项任务所花费时间的分析，以及评估GenAI在自动化和增强方面的潜力，表明金融领域——包括银行、保险和资本市场——将可能受到最显著的影响。银行位居榜首，其全部任务中有四分之三高度适合自动化或增强。3 • 金融行业中的生成式人工智能市场规模预计到2032年将超过94亿美元。许多金融机构正在发现与其采用相关的诸多益处。 • 根据标普智睿的一份报告，全球五分之一的银行已推出或即将推出基于生成式人工智能技术的应用程序，其应用场景涵盖从培训客服人员到检测欺诈等。 生成式人工智能在金融行业正迅速获得动力，对这些技术的支出正在以快速的速度加速。展望未来，预计银行到2030年将在生成式人工智能上投资850亿美元。 利用生成式AI商业银行业务 捕捉银行领域的通用人工智能浪潮 • 生成式人工智能（GenAI）每年可为价值增加2000亿至3400亿美元，占行业总收入2.8%至4.7%。这一增长将主要由生产力提升驱动。 • 预计到2028年，该行业员工生产力将增加30%，尤其是在银行业。 • 主要原因在于，生成式人工智能不仅可能影响销售、营销和客户互动等职能，还能够在风险管理、合规、技术、人力资源和法律等领域创造显著价值。 捕捉银行领域的通用人工智能浪潮 使银行适合整合生成式人工智能应用的要素： • 严格的监管环境：作为一种高度监管的行业，银行业必须应对众多风险、合规及法律要求。 • 持续的数字化转型与遗留IT系统：银行长期以来一直投资于技术，导致出现巨额技术债务以及复杂、部门分割的IT架构。 • 白领劳动力：GenAI有潜力通过协助员工处理撰写电子邮件和创建商业演示文稿等任务，使整个组织受益。 • 面向客户的广泛员工队伍：银行业依赖众多服务专业人员，包括客服中心和财富管理的理财顾问。 总体前景 •员工将保持监督角色，确保随着技术的演变，准确性、精确性和合规性得到保障。•大约71%的企业客户认为关系经理是选择银行和决定贷款产品时最具影响力的因素。•服务的深度个性化将在与客户建立更深层意义关系方面发挥重要作用。 •随着许多银行已开始试验并将生成式人工智能应用集成到其系统中，预计它们将在未来2-5年内继续投资和试验生成式人工智能模型。 •在短期内，银行可能会专注于增量式创新，实现针对特定业务需求的小规模效率提升和增强。 利用生成式人工智能保险 捕捉保险领域的生成式人工智能浪潮 • 传统上被视为新技术采用缓慢的保险业，现在正积极投资于生成式人工智能并组建专业团队。 • 生成式AI在保险行业的短期和长期应用均旨在改进承保、预测性风险评估以及个性化产品推荐。 • 人工智能在保险行业的应用可能推动收入增加1.1万亿美元。• 400亿美元的收入可能来自在定价、承保方面的改进，促销，同时将产生3000亿美元。从提升的客户服务和个性化offerings. 捕捉银行领域的通用人工智能浪潮 • 欺诈检测：人工智能算法可以训练以检测保险索赔中的欺诈模式，帮助公司在欺诈行为导致重大财务损失之前识别出这些活动。 • 传统系统解决方案：AI可以从旧系统中提取逻辑和数据，同时通过启用API将数据输入AI解决方案。 • 承保流程：GenAI可以提高承保和分销流程的效率。值得注意的是，69%的保险公司正专注于转型价值链的特定领域，以实现快速见效。 • 客户个性化：通过利用客户数据，保险公司可以利用人工智能开发个性化产品和服务，以更好地满足个人客户的需求。 • 更快的理赔处理：AI可以自动化处理常规的客户咨询和理赔流程，使保险公司能够提供更高效的24/7服务。 • 学习与发展 (L&D):人工智能辅助下，学习与发展（L&D）的未来可能涉及持续的职业再培训，使学习者更能灵活应对行业和组织变革。 捕捉保险领域的生成式人工智能浪潮 保险公司正试图利用生成式人工智能应用于所有保险产品： 总体前景 • 收入增长：GenAI有潜力使保险业收入增加15-20%，同时降低成本5-15%。 • 运营效率：GenAI将随着时间的推移显著提升后台支持和政策服务，对运营成本和客户满意度产生积极影响。 • 盈利能力：在战略性地投资生成式人工智能方面，保险公司能够发掘新的增长机会，改进产品供应，并扩大其市场覆盖范围，最终提升盈利能力。 • 客户体验：GenAI可以提供定制化支持和个性化解决方案，减少客户对保险产品的困惑，简化购买决策过程。 利用生成式AI在资本市场与资产管理领域 行业GenAI早期采用者之一 • 该资产管理行业已利用人工智能数年，主要目的是生成投资理念和优化投资组合配置。 • 技术长期以来一直是资本市场活动的核心，人工智能/机器学习可以被看作是像量化金融等依赖于高级统计分析领域的延伸。 • 近期进展包括使用深度学习模型来改进决策和优化投资组合。GenAI可以进一步强化交易运营，使团队能够开展复杂的调研活动，并深入洞察关键风险指标（KRIs）。 跨投资管理与执行的关键应用 一个生成式人工智能模型将测试该想法在过去是否成功。 •GenAI被认为是一种强大的工具，可以通过分析海量数据、识别模式和自动化常规任务，显著提升投资决策过程。这使得专业人员能够更多地专注于战略活动，例如Alpha生成。 •随着美国证券交易委员会将标准结算周期从“T+2”缩短至“T+1”，企业被迫重新评估遗留系统、简化批量处理流程并提升端到端自动化处理（STP）。生成式人工智能（GenAI）通过自动化和改造交易后运营流程提供解决方案。 •此外，通用人工智能在通过模拟各种市场情景和测试投资组合压力来评估潜在风险方面发挥着关键作用，帮助资产管理公司制定策略以降低这些风险。 •将生成式人工智能集成到这些工作流程中，使企业能够提升生产力、可扩展性和风险管理能力。例如，在处理结算故障时，生成式人工智能能够快速分析复杂问题并促进及时采取行动。 •交易者可以利用多种人工智能模型来改进他们的交易决策。例如，他们可能会用一个模型来生成一个想法，然后采用一个 捕捉资产管理领域的生成式AI浪潮。 资产管理公司在积极探索和实施生成式人工智能。 总体前景 GenAI and Robo-advisors • 运营效率：GenAI可以自动化常规任务，使资产管理人能够简化运营并降低成本。例如，它可以帮助处理交易和绩效管理。 机器人顾问的优势 • 成本效益：智能投顾以远低于人类金融顾问的费用提供传统投资管理服务，并且与财务规划师相比，最低投资要求也低得多。 • 成本降低：自动化为运营流程带来大幅成本削减，使企业能够将更多资金投入创新而非维护传统系统。 • 用户友好且安全：智能投顾通过移动或网页应用程序简化跨各类资产的投资。它们提供综合的投资组合管理工具，为用户提供更大的灵活性和安全性。 • 决策：GenAI提供数据驱动的洞察，帮助管理者快速做出明智决策，从而提升对市场变化的响应能力。 • 合规性：生成式人工智能正在改变金融机构分类监管报告、处理投资相关问题以及为决策提供洞察的方式。 基于算法的投资基金 • 出现：关键新兴趋势包括大数据的集成、用于监管合规的解释性人工智能、先进自然语言处理以及量子计算在复杂金融建模中的潜力。 基于算法的投资基金的兴起代表了由通用人工智能推动的重大进步。 • 基于实时数据的自动化交易：由生成式人工智能驱动的基金利用算法分析实时数据并自动执行交易，优化投资组合表现。 • 报告与沟通：GenAI自动化生成报告和客户沟通，将复杂的金融数据翻译成连贯的叙述。 • 转型：将GenAI整合到资产管理中通过解决客户关系、风险管理以及数据利用方面的现有挑战来改变企业的运营方式。 • 减少人为错误：自动化最小化人为错误和偏见，增强投资决策中的一致性和风险管理。 利用生成式人工智能于财富管理 把握财富管理领域的生成式人工智能浪潮 • 通用人工智能（GenAI）有望通过提升客户互动、简化运营和实现数据驱动决策，革新财富管理行业。 • 目前，超过50%的顾问时间用于客户互动。GenAI可以通过提供更深