生成式人工智能与银行业变革:典型事实、实践问题与破局之策——以ChatGPT为例

作     者：申么 申明浩 丁子家 吴非 Shen Mo;Shen Minghao;Ding Zijia;Wu Fei

作者机构：广东外语外贸大学经济贸易学院广东广州510006 广东外语外贸大学粤港澳大湾区研究院广东广州510006 广东金融学院广东广州510521 

基　　金：国家自然科学基金青年项目《金融科技对企业数字化转型的效应评估、机制分析与策略优化研究》(项目编号:72202046) 教育部人文社会科学基金青年项目《银行数字化转型绩效评估与优化机制研究:基于大数据文本识别的微观证据》(项目编号:22YJC790009) 国家社会科学基金青年项目《数字金融对居民消费不平等的影响评估与机理研究》(项目编号:21CJY045)的资助 

出 版 物：《南方金融》 (South China Finance)

年 卷 期：2023年第11期

页      码：64-76页

摘      要：凭借卓越的自然语言处理和深度学习能力,生成式人工智能将与各行业生产经营和管理实践逐渐实现深度融合,这既为金融业智能化转型提供了契机,也隐含着一定的风险。生成式人工智能可以拓展多元化金融需求,实现智能满足;提升银行业决策支持水平,实现数据驱动;助力定制设计与风险管理,实现金融服务精准化;引领银行业技术与管理风潮,推动技术与管理创新。但生成式人工智能的应用也可能给银行业带来技术安全风险、成本衍生风险、决策引导风险、信息操纵风险、业务流程干扰风险、劳动力冲击风险和监管风险,需要采取有效措施加以防控。为此,需要夯实制度基础,构筑生成式人工智能技术促进银行业变革的安全防线;完善数字治理,提高银行业数据安全治理和风险防控能力;充分发挥人工智能技术手段优势,增强银行业务系统韧性。

主 题 词：数字化转型 生成式人工智能 ChatGPT 机器学习 金融科技 

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-财政学类] 020203[020203] 

馆 藏 号：203126626...