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银行业生成式AI应用报告
（2023）
何大勇、谭彦、孙蔚、窦德景、廖明、冯志宇
2023年8月
目录
引言
12 1. 变革已至：理解生成式AI的能力
1.1 直观体验：生成式AI带来何种不同？
1.2 理解根因：什么造就了生成式AI的强大能力？2 4 2. 大有可为：银行业应用场景丰富，价值释放可期5 2.1 价值创造逻辑：替代人、赋能人
2.2 价值释放空间：贯穿银行前中后台，规模化降本增效5 5 3. 落地可行：局部速赢已有切实路径，规模化应用还需体系性规划7 3.1 优选场景：平衡收益和风险，与传统AI充分结合
3.2 巧用方法：三大抓手，让机器的答案更专业、更实事求是
3.3 夯实技术：合理部署、多维选型、全栈升级7 1012 14 3.4 重塑体系：规模化应用需遵循10/20/70原则，技术之外更关键
4. 快速行动：银行需由点及面、敏捷推进15 银行业生成式AI应用报告
（2023）
引言
自2022年底ChatGPT-3.5发布起，生成式AI（Generative AI）的话题热度持续走高。
该技术并非只停留于概念阶段，而是已开始加速影响着各行各业，无论是技术本身还是应
用演进的速度均十分惊人。银行业本就是最早应用传统人工智能技术的领域之一，如何借
力新技术、加速数智化转型，构建差异化竞争力，是领导层当下必须深入思考的命题。对
银行而言，生成式 AI技术与传统 AI技术到底有何不同？生成式 AI能否为经营管理带来新
的价值释放场景？如何推动场景快速落地？规模化应用又需做哪些准备工作？本报告将呈
现我们对相关问题的思考和建议。
2023年8月
波士顿咨询公司2 银行业生成式AI应用报告（2023）
1. 变革已至：理解生成式AI的能力
1.1 直观体验：生成式AI带来何种不同？
让我们来畅想一下，一家银行的零售理财客户经理小王的一天。
今天是小王入行整五年的日子。早晨到支行后，小王做的第一件事情便是打开最
近部门新安装的AI助手——小智，开始在对话框中录入问题。
“小智，请打开我今天上午的计划表。”
“好的，小王。这是今天上午的计划表，你计划给三个客户打电话，这是预约的
时间和他们的电话号码。”
今天要沟通的第一个客户是张女士，印象中这位客户小王迄今为止只联系过一
次，并不太熟悉，于是他在系统中勾选了“查找前期通话记录文稿和微信聊天记录”
和“查找行内交易数据”两个选项，并在对话框中连续问了三个问题，“小智，我上
次与她联系是什么时候？她目前都持有什么投资？最近是否在本行买卖过产品？”
系统只用了两到三秒就给每个问题提供了快速、准确的回答：“根据记录，你上
次联系她是一个月零三天前。她最近一个月没有交易过任何产品。目前她的持仓只有
两笔定期理财。”
小王继续在系统勾选“查找前期通话记。。。以下略