2023年以来，大模型应用逐步在众多领域落地。这场颠覆式的生产力变革在极短的时间内席卷银行业，尤其在银行零售业务板块，生成式AI为我们带来了巨大的想象空间——“降本”与“增效”，这一对看似很难兼顾的目标在一瞬间拥有了平衡的机遇。那么，生成式AI在零售银行领域能发挥哪些作用？或者说，其将引领哪些趋势？

　　长久以来，银行人工智能“不够智能”“在线添堵”等问题为客户所诟病，而生成式AI的出现则为当前困境带来了曙光——就“对话”能力而言，传统AI对上下文理解欠缺，导致答案相关性较低，表达过于机械，用户体验不佳；而生成式AI则能够理解更长的上下文，并进行拟人化的思考和更自然的对话沟通。

　　以银行客服场景为例，人工客服无法实现7x24在线服务，且受工作压力及其他因素影响无法保证服务质量，传统智能客服服务能力欠佳，而生成式AI赋能下的智能语音机器人可以有效解决上述两者的短板，如百融云创打造的“百小融”。作为决策式AI与生成式AI相融合的智慧结晶，百小融依托于Transformer架构搭建算法模型，采用与ChatGPT同源的智能语音识别技术，如软交换（FreeSWITCH）、ASR（自动语音识别）、TTS（文字转语音）、NLP等技术，具有解决“听、说、读、决策”的四项全能能力，为金融场景服务带来重大革新。

　　在零售金融业务方面，通过引入百融云创智能语音机器人，成本大幅降低，相比纯人工工况，“IVR+人工”模式可节省成本约50%，“IVR”模式则可节省成本约90%，而且两种模式考核结果接近人工服务标准的90%至95%。

　　在价值释放方面，生成式AI可贯穿银行各个环节，实现规模化降本增效。以一家拥有约2万名员工的区域性国际银行为例，对该行前中后台相关部门应用生成式AI的潜力和效益进行初步梳理，预计在首年可为该行节省约1.5亿美元的成本，占整体薪酬总包的7%左右。

　　近年来，数字技术与金融业务场景不断深化融合，银行用户的个性化金融服务需求日趋提升，泛亚电竞国内各大银行顺应时代趋势，围绕“虚拟数字人”“元宇宙营业厅”等极具个性化的服务形态展开积极探索与实践，而生成式AI的出现，无疑将加速银行“超个性化”服务形态的落地。

　　以某银行App为例，用户可以在其中的虚拟空间创建定制化、多模态的数字分身，在3D数字营业厅小岛上自由探索财富馆、品牌馆等多个区域。用户在虚拟空间的浏览和互动，将产生大量的数据积淀，生成式AI可以帮助银行工作人员更加精准、快速地根据数据分析生成产品推荐。以前，是“围绕产品找人”，而现在生成式AI能助力实现“围绕人找产品”；笔者预测，在未来，“生成式AI+数字人”将成为服务客户的主流形态，内容生产力和精准营销能力将大幅提升，“陪伴式+私人化”的用户服务将成为标配。

　　生成式AI为银行各业务板块的重塑与升维带来了全新可能。数字时代，“业技融合”是银行业绕不开的命题，各大银行当审视业务发展状况、盘点资源禀赋，合理引入AI技术支撑自身发展；以客户为中心，通过AI赋能，在流量红利见顶的背景下深耕存量客户，以精细化存量经营打造差异化品牌优势，最终实现高质量发展，突围行业竞争。

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　　版权所有 本网本网商业快讯取消大模型重塑金融业，AIGC将引领哪些趋势？

　　2023年以来，大模型应用逐步在众多领域落地。这场颠覆式的生产力变革在极短的时间内席卷银行业，尤其在银行零售业务板块，生成式AI为我们带来了巨大的想象空间——“降本”与“增效”，这一对看似很难兼顾的目标在一瞬间拥有了平衡的机遇。那么，生成式AI在零售银行领域能发挥哪些作用？或者说，其将引领哪些趋势？

　　长久以来，银行人工智能“不够智能”“在线添堵”等问题为客户所诟病，而生成式AI的出现则为当前困境带来了曙光——就“对话”能力而言，传统AI对上下文理解欠缺，导致答案相关性较低，表达过于机械，用户体验不佳；而生成式AI则能够理解更长的上下文，并进行拟人化的思考和更自然的对话沟通。

　　以银行客服场景为例，人工客服无法实现7x24在线服务，且受工作压力及其他因素影响无法保证服务质量，传统智能客服服务能力欠佳，而生成式AI赋能下的智能语音机器人可以有效解决上述两者的短板，如百融云创打造的“百小融”。作为决策式AI与生成式AI相融合的智慧结晶，百小融依托于Transformer架构搭建算法模型，采用与ChatGPT同源的智能语音识别技术，如软交换（FreeSWITCH）、ASR（自动语音识别）、TTS（文字转语音）、NLP等技术，具有解决“听、说、读、决策”的四项全能能力，为金融场景服务带来重大革新。

　　在零售金融业务方面，通过引入百融云创智能语音机器人，成本大幅降低，相比纯人工工况，“IVR+人工”模式可节省成本约50%，“IVR”模式则可节省成本约90%，而且两种模式考核结果接近人工服务标准的90%至95%。

　　在价值释放方面，生成式AI可贯穿银行各个环节，实现规模化降本增效。以一家拥有约2万名员工的区域性国际银行为例，对该行前中后台相关部门应用生成式AI的潜力和效益进行初步梳理，预计在首年可为该行节省约1.5亿美元的成本，占整体薪酬总包的7%左右。

　　近年来，数字技术与金融业务场景不断深化融合，银行用户的个性化金融服务需求日趋提升，国内各大银行顺应时代趋势，围绕“虚拟数字人”“元宇宙营业厅”等极具个性化的服务形态展开积极探索与实践，而生成式AI的出现，无疑将加速银行“超个性化”服务形态的落地。

　　以某银行App为例，用户可以在其中的虚拟空间创建定制化、多模态的数字分身，在3D数字营业厅小岛上自由探索财富馆、品牌馆等多个区域。用户在虚拟空间的浏览和互动，将产生大量的数据积淀，生成式AI可以帮助银行工作人员更加精准、快速地根据数据分析生成产品推荐。以前，是“围绕产品找人”，而现在生成式AI能助力实现“围绕人找产品”；笔者预测，在未来，“生成式AI+数字人”将成为服务客户的主流形态，内容生产力和精准营销能力将大幅提升，“陪伴式+私人化”的用户服务将成为标配。

　　生成式AI为银行各业务板块的重塑与升维带来了全新可能。数字时代，“业技融合”是银行业绕不开的命题，各大银行当审视业务发展状况、盘点资源禀赋，合理引入AI技术支撑自身发展；以客户为中心，通过AI赋能，在流量红利见顶的背景下深耕存量客户，以精细化存量经营打造差异化品牌优势，最终实现高质量发展，突围行业竞争。