在2023年，生成式人工智能（AIGC）以其强大的技术潜力，引领了全球科技圈的新一轮浪潮。无论是海外巨头还是国内企业，都积极投身于AIGC的竞赛中，国内更是上演了一场激烈的“百模大战”。在此背景下，生成式AI不负众望，荣登国家语言资源监测与研究中心发布的“2023年度中国媒体十大新词语”榜首。

随着2023年被视为生成式人工智能的元年，业界对2024年寄予厚望，将其视为AI大模型应用的关键分水岭。某知名科技公司高管在公开场合也表达了类似的观点，强调2024年的重要性。

在金融行业，由于拥有丰富的数据资源和广泛的应用场景，AI大模型技术的落地应用显得尤为关键。目前，多家金融机构，包括各大银行，已经认识到这一趋势，并积极布局生成式AI，加速探索应用场景。其中，大型银行凭借充足的资源，开始自研金融大模型；而中小银行虽然也认识到AI大模型技术的潜力，但由于资金、技术等限制，仍处于观望阶段。

然而，尽管前景广阔，但生成式AI技术在金融业的实际应用仍处于起步阶段。在实际落地过程中，金融业面临着算力、数据治理等诸多成本和监管问题。这些问题预计在2024年将逐渐显现，并有望得到初步解决。

根据清华大学经济管理学院和度小满等机构联合编写的《2024年金融业生成式人工智能应用报告》，生成式AI有望为金融业带来高达3万亿规模的增量商业价值。目前，金融业对生成式AI的布局已初见成效，国有大行和股份制银行等金融机构展现出了较强的行动力。例如，邮储银行、兴业银行等多家银行已宣布接入“文心一言”等大模型平台；农业银行更是推出了业内首个自主创新的金融AI大模型应用ChatABC。

在战略规划上，多家国有大行和股份制银行也在2023年半年报中明确提出了对AI大模型等相关布局。例如，工商银行和交通银行等纷纷表示将积极探索AIGC前沿技术，制定生成式人工智能建设规划。

在探索应用方面，跨界合作成为主流趋势。例如，交通银行与科大讯飞联合成立了创新实验室；中信银行则与华为、雄安新区共同成立了联合创新实验室，布局大模型等联创课题。此外，农业银行还建立了人工智能创新实验室，研究大模型技术应用场景。

与大型银行相比，中小银行在落地应用方面面临着更多的挑战。由于技术、资金投入成本高等现实瓶颈，多数中小银行科技能力薄弱、投入成本有限，采取了跟随和观望策略。然而，也有部分有实力的中小银行尝试探索AI大模型应用。例如，宁波银行和江苏银行分别在风控和智能客服等场景上取得了显著成果。

在创新与监管之间取得平衡点是金融业面临的重要课题。生成式AI在金融领域的应用丰富多样，包括智能客服、智能投研、智能风控等。然而，科技伦理、模型治理、数据隐私安全等智能金融监管难题也随之而来。为了防范大模型的潜在合规风险，业界和监管机构需要共同努力建立完善的保障体系。

回顾2023年，监管政策也及时跟进出台助力行业发展。例如，《生成式人工智能服务管理暂行办法》的实施为行业提供了法律保障。同时，《2024年金融业生成式人工智能应用报告》也强调了金融机构在自主研发或共同研发大模型技术时，需要强化法务部门的作用和跨部门协同。

目前，金融机构推出的应用场景多集中于传统“重复劳动”或“低效率”岗位，如代码助手、客服助手等，以进一步降低人力成本。例如，工商银行构建了基于大模型的智能研发体系，编码助手生成代码量占总代码量的比值高达40%；太平洋保险则推出了基于大模型建设的“数字员工”，每年可节约人力70%以上。

（文章来源：券商中国）