1同行回答
现在只能说是有很多潜在场景，毕竟手里拿着一把枪就见啥都想突突。但是我们从银行核心业务要求看，业务要求的是精准，从大模型的原理看，大模型擅长的是创意，其实并不匹配。那么有没有哪些银行工作，是需要创意的吗，有的，就是营销文案，日常公文草稿撰写等，试用过ChatGPT和金山智能文档，自动生成的报告框架确实挺好，值得文字工作者人手一套。
至于其他的颠覆性的应用场景，比如说知识库，甚至叫做私人助理，只能说积极探索。曾经调查过某大行AI服务的调用情况，95%以上是各种摄像头的人脸识别，剩下大部分是票据文字识别，大浪淘沙，最终能用起来的功能，一定是真的有用的功能。AI确实很重要，但对银行来说可能没有宣传得那么重要。
收起ChatGPT 回答
大语言模型AI在金融领域有很多应用场景，以下列举几个：
- 自然语言处理：大语言模型AI可以帮助银行处理大量的文本数据，例如客户投诉、贷款申请、合同等，通过自然语言处理技术，可以快速准确地识别关键信息，提高处理效率和质量。
- 风险管理：大语言模型AI可以对银行的风险管理进行支持，例如通过对客户的信用评估、欺诈检测等方面进行分析，帮助银行更好地识别和管理风险。
- 金融产品推荐：大语言模型AI可以通过对客户的历史数据、行为数据等进行分析，推荐最适合客户的金融产品，提高客户满意度和销售效率。
- 交易监控：大语言模型AI可以对银行的交易进行监控，例如对异常交易进行识别和预警，帮助银行更好地管理风险和保护客户资产。
为了提高金融业务的效率和质量，可以从以下几个方面入手：
- 数据质量：保证数据的准确性和完整性，是提高金融业务效率和质量的基础。
- 技术支持：银行需要引入先进的技术，例如大语言模型AI，来支持业务处理和风险管理等方面。
- 流程优化：优化业务流程，例如通过自动化处理、智能化决策等方式，提高业务处理效率和质量。
- 人才培养：培养专业的金融人才，例如数据科学家、AI工程师等，来支持银行的数字化转型和业务发展。
