AIGC重塑金融 AI大模型驱动的金融变革与实践
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安徽合肥
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作者林建明
出版社机械工业出版社
ISBN9787111743811
出版时间2024-02
装帧平装
开本32开
定价99元
货号1203202908
上书时间2024-12-04
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前言
第1章 AIGC开启的AI大航海时代1
1.1 大语言模型的过去、现在与未来2
1.1.1 大语言模型的过去和现在2
1.1.2 大语言模型的未来3
1.2 ChatGPT引发的生产力革命3
1.2.1 AI新的里程碑：ChatGPT4
1.2.2 ChatGPT引领人类进入智慧时代4
1.2.3 大模型带动生产力飞跃5
1.3 AIGC三大核心技术7
1.3.1 生成算法模型7
1.3.2 预训练模型11
1.3.3 多模态技术12
1.4 AIGC爆发，数据、算力和算法共振14
1.4.1 数据：作为大模型训练基础资源的高质量数据集需求增加15
1.4.2 算力：算力需求不断攀升，GPU行业市场潜力巨大18
1.4.3 算法：大模型算法助力AIGC突破21
1.5 从PGC、UGC到AIGC，传统内容生成模式的颠覆与重塑24
第2章 AIGC技术与应用的落地场景29
2.1 AIGC产业生态加速形成，走向模型即服务的未来30
2.1.1 AIGC架构体系及其重要性30
2.1.2 主要参与主体排兵布阵，商业模式探索开始起步33
2.1.3 AIGC产业生态版图扩容加速35
2.2 AIGC典型应用场景与实践37
2.2.1 文本生成39
2.2.2 音频生成41
2.2.3 图像生成44
2.2.4 视频生成47
2.2.5 跨模态生成49
2.2.6 策略生成52
2.3 大模型落地金融领域的风险与挑战54
2.3.1 大模型在金融领域的5个典型应用场景54
2.3.2 大模型在金融领域应用所面临的风险及其防范56
2.3.3 AIGC技术的科林格里奇困境58
2.4 金融机构使用AIGC技术的难点与可能路径63
第3章 AIGC提升金融业内部生产效率67
3.1 提升自动化运营水平68
3.1.1 金融行业自动化运营现状68
3.1.2 AIGC提升金融机构自动化运营水平70
3.1.3 AIGC在自动化运营领域的5类应用场景71
3.2 提升数据分析效率75
3.2.1 金融行业中常见的数据分析需求75
3.2.2 金融机构进行数据分析常用的技术手段76
3.2.3 AIGC提升数据分析能力的4个维度77
3.3 提升财务报告自动生成水平80
3.3.1 技术手段在财务报告生成领域的应用81
3.3.2 AIGC提升财务报告自动生成水平的5条路径82
3.3.3 AIGC提升财务报告自动生成水平的具体步骤83
3.4 提升风险管理效率84
3.4.1 技术手段在风险管理方面的应用84
3.4.2 AIGC提升风险管理水平的4个维度85
3.4.3 AIGC提升金融机构风险管理能力的路径86
3.5 提升人机协作效率87
3.5.1 数字员工遍布金融行业88
3.5.2 数字员工的5点不足90
3.5.3 AIGC能有效提升数字员工职场“经验值”91
第4章 AIGC提升金融业外部服务效率95
4.1 数字人96
4.1.1 数字人在金融领域的应用现状96
4.1.2 AIGC令数字人更具“服务力”99
4.2 智能营销101
4.2.1 智能获客101
4.2.2 智能运营108
4.2.3 营销数据分析与预测110
4.2.4 营销活动规划112
4.2.5 营销效果评估113
4.3 风险信用评估114
4.3.1 信贷评估115
4.3.2 信用违约预测122
4.3.3 贷款利率优化126
4.3.4 欺诈检测129
4.4 智能投顾134
4.4.1 客户画像135
4.4.2 资产配置137
4.4.3 个性化投资组合管理138
第5章 AIGC提升金融科技水平141
5.1 重塑算力系统142
5.1.1 大模型的算力需求142
5.1.2 金融业的算力需求145
5.1.3 AIGC辅助算力提升147
5.2 提升金融数据处理能力148
5.2.1 重构金融数据库149
5.2.2 萨摩耶云在重构数据库方面的尝试152
5.2.3 提升金融数据的分析和挖掘能力153
5.2.4 萨摩耶云在使用AIGC提升数据分析和挖掘能力方面的尝试156
5.3 加速智能开发157
5.3.1 自动编写代码158
5.3.2 撰写代码注释159
5.3.3 低代码开发160
5.3.4 智能调试和故障排查161
5.3.5 智能化项目管理和协作162
5.3.6 萨摩耶云在加速智能开发方面的经验164
5.4 重塑研发团队人员构成167
5.5 重塑基础设施架构169
第6章 AIGC推动监管科技发展175
6.1 监管科技服务的两个主体176
6.1.1 监管机构端177
6.1.2 金融机构端177
6.2 监管科技的发展现状178
6.3 AIGC在监管科技中的应用方向180
6.3.1 身份识别181
6.3.2 数据采集182
6.3.3 监管数据报送184
6.3.4 风险监测及预警185
6.4 AIGC对防范系统性金融风险的作用186
第7章 金融业如何安全地使用AIGC189
7.1 数据隐私保护190
7.2 模型可解释性192
7.3 对抗攻击和欺诈行为194
7.4 人工干预机制196
7.5 合规和监管要求198
7.6 用可信AIGC应对科技治理挑战201
7.6.1 知识产权202
7.6.2 算法歧视204
7.6.3 安全挑战207
7.6.4 伦理风险208
……
内容摘要
本书从技术、应用、安全和监管等维度全面讲解了金融机构应该如何正确地认知和实践AIGC，以此加速实现数字化和智能化。作者有超过20年的金融科技工作经验，同时有丰富的AI大模型创新和应用经验，在本书中，作者将自己的丰富经验、深入洞察以及国内外的经典案例相结合，为金融行业的AIGC实践指明了方向，提供了方法论。全书一共10章，具体包含以下内容：AIGC技术演变与应用典型落地场景（第1、2章）首先，深入探究大语言模型的过去、现在与未来，剖析AIGC三大核心技术的发展演变，以及算力、算法、数据在其中的关键作用和相互影响。然后，进一步探讨AIGC技术与应用在典型场景中的具体落地，帮助读者全面理解AIGC的基本原理，为迎接AI新时代夯实理论基础。AIGC提升金融业内外部效率与方法论（第3~5章）分析AIGC对提升金融业内部生产效率和外部服务效率以及技术能力产生的深远影响。分享全球范围内大模型厂商和金融证券机构的AIGC应用实践，详解该技术在自动化流程、数据分析、风险管理、数字人、智能营销、智能投顾、投资决策等业务领域的具体应用，帮助金融业更好地降本增效、重塑竞争力。AIGC监管与金融业安全使用策略（第6、7章）重点探讨AIGC在监管科技中的应用，以及金融业如何安全地使用AIGC。结合国际实践经验，同时考虑中国的合规发展现状，提出应对科技治理挑战的对策，旨在建立可信赖的AIGC使用策略。训练金融大模型的方法与AIGC未来畅想（第8~10章）首先，总结金融业提示工程的训练要点及使用技巧，并探索和分析金融领域特定大模型的训练方法及应用场景。然后，展望大模型发展方向，思考人与AI的未来，畅想AI时代金融业从数字金融向智慧金融转变的路径。
主编推荐
（1）作者背景资深：作者是萨摩耶云科技集团（中国前三独立云服务科技解决方案供应商）创始人、董事长兼首席执行官，拥有逾20年金融科技行业经验。
（2）作者经验丰富：作者是金融领域知名的AIGC先行者和实践者，对AIGC在金融领域的应用有深刻的洞察和思考，也有丰富的实践经验。
（3）10位专家推荐：阿里达摩院院长/阿里云前总裁张建锋，以及知乎创始人兼CEO周源、富途集团创始人李华、深圳市前副市长唐杰等10位重磅专家力荐。
（4）立足全球视野：梳理与总结全球大模型厂商和保险、证券等金融机构在AIGC领域的探索和实践经验。
（5）指导中国实践：结合中国金融机构的实际情况，为他们实践AIGC提供了详细的方法指导。
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