AIGC技术概述 - AIGC代表内容生产力的重大变革，从PGC、UGC演进至AI生产，非人生产主体带来极高效率 [2] - 2022年ChatGPT和AI绘画等生成式AI广泛应用，推动文本、音频、图像、视频多模态内容生成能力突破 [2] - 生成式AI与决策式AI核心区别：前者专注内容创作（文本/音乐/图像），后者侧重决策支持（人脸识别/风险管理） [3] 银行业应用场景 产品营销 - AIGC大模型通过分析客户历史数据和行为模式，精准预测需求并匹配产品组合，提升零售信用贷规模 [5] - 生成个性化营销策略方案，实现精准营销，提高客户满意度 [5] 流程优化 - 多模态数据处理能力可自动识别抵押贷业务中的印刷体/手写体票据表单，提取关键信息生成报告 [8] - 结合信贷系统数据快速生成审查报告，减少人工流程错误 [8] 风险管控 - 动态捕捉多种欺诈与违约方式，应对新产品冷启动的未知风险 [11] - 聚合全机构多模态数据构建风险标签，优化统一授信与风险管理能力 [11] 银行实践案例 - 广发银行：AIGC辅助客服工单填写与营销文案生成，节省时间成本并提升文案多样性 [14] - 工商银行：基于RPA和AIGC的金融研报自动生成专利，提高研报效率与质量 [18] - 北京银行：自研京智大模型和AIB平台，覆盖80项大模型服务及28项AI应用，提升员工效能 [22][25] 挑战与对策 机制与人才 - 银行业创新机制不完善需顶层设计统筹，加强组织协同避免沉默成本 [29] - AIGC复合型人才缺口需通过校企合作培养，提升业务与技术融合能力 [29][30] 数据与技术 - 银行仅20%-40%数据干净有效，需治理呆滞数据提升可用性 [33] - 通用大模型金融专业性不足，中小银行可通过合作定制开发降低技术门槛 [33][34] 行业展望 - AIGC与银行业深度融合开启智能创作新时代，推动数字化转型 [34] - 未可知研究院将持续探索AIGC在金融领域的应用潜力 [36]