生成式AI大模型:赋能金融业变革

序一 大模型赋能金融科技：思考与展望 序二 生成式AI让金融服务更有温度 前言 上篇 大模型考验治理智慧 01 大模型生态建设与合规发展 一、ChatGPT训练数据来源与处理流程 二、大模型的升级与进化路径分析 三、构建各类模型相互联通的生态 四、合成数据将成为大模型训练数据的新来源 五、大模型训练数据的合规风险 六、利用数据托管机制构建大模型训练数据监管体系 七、大模型工具链的标准化和安全管控 八、政策建议 02 生成式AI大模型的金融应用仍需“闯关” 一、从供给侧看人工智能演变及ChatGPT金融应用 二、从需求侧看ChatGPT的金融应用机遇 三、金融业应用人工智能存在的挑战 四、着力促进数据要素到数据资产的“升级” 五、努力提升算力资源与基础设施治理水平 03 走向负责任和可问责的金融大模型伦理治理 一、走向通用人工智能的大模型与生成空间的形成 二、生成式人工智能的长期风险和现实的社会伦理风险 三、生成式人工智能在金融领域的应用及其主要风险 四、负责任和可问责的金融大模型伦理治理初探 04 人工智能在金融领域应用的风险暴露与监管挑战 一、人工智能在金融领域应用中的风险暴露与监管挑战 二、人工智能技术对现有金融监管体系的挑战 三、促进人工智能在金融领域应用的对策建议 05 大模型赋能金融业的责任之路 一、生成式AI大模型的应用责任 二、影响负责任大模型金融应用治理的主要因素 三、构建负责任A1大模型行业治理体系的探索 中篇 大模型如何改变金融业 06 AI大模型在银行业的落地探索实践 一、AI大模型概况 二、AI大模型银行业应用价值 三、工商银行A1大模型实践 四、AI大模型应用风险和挑战 五、AI大模型银行业落地的思考与建议 07 银行如何拥抱AI奇点时刻——以ChatGPT为例 一、生成式AI大模型的理解与建设 二、生成式AI大模型将为银行带来新机遇 三、运用GenAI技术的挑战与风险 四、总结 08 生成未来：人工智能预训练大语言模型在金融风险管理的应用及展望 一、ChatGPT原理简述 二、生成式预训练大模型在金融业的应用现状及发展路线 三、预训练大模型在风险管理的应用场景分析 四、总结 09 大语言模型在银行财富管理领域的应用 一、人工智能与AIGC发展回顾 二、以ChatGPT为代表的大语言模型技术发展 三、对人工智能大语言模型应用模式的思考 四、人工智能大语言模型在银行财富管理领域的应用探索 五、结语 10 大模型在基金投顾领域的潜在应用和风险 一、基金投顾亟待创新性业务探索 二、生成式大模型助力基金投顾业务回归服务本源 三、大模型落地基金投顾，潜在挑战和风险仍存 四、总结 下篇 人工智能还将走多远 11 以数据资产图谱技术构建金融大模型的数据供给生态 一、国家加快推进大数据战略布局 二、数据体量、数据产权及数据质量 三、金融行业的数据权益与大模型 四、大模型时代的价值衡量体系重构 12 人工智能大模型在金融行业的应用展望与建议 一、人工智能大模型概述 二、AI大模型在金融行业的应用及前景 三、政策建议 13 大语言模型在金融知识服务中的挑战与应对 一、问题产生的背景 二、问题描述 三、问题来源与解决策略 四、案例-金融客服助手 五、总结与展望 14 大模型在银行客户体验管理和客户经营领域的应用实战 一、背景：数字化转型中的存量竞争困局 二、方案：大模型赋能银行建立超个性化客户经营体系 三、实战：银行全面体验管理场景下的大模型应用实战 四、未来：银行大模型应用展望