本文从生成式AI深刻改变各行各业说起，探讨了生成式AI如何赋能商业银行数字化转型，并在此基础上深入分析生成式AI在银行合规科技中的应用方案，最后指出生成式AI在商业银行应用时应注意的潜在风险，包括风险认知偏误、数据合规问题，以及内部风险处置。

2022年11月30日，美国人工智能研究公司OpenAI发布基于GPT—3.5模型的生成式人工智能（AI）对话系统ChatGPT，其效果超过了之前的人工智能模型，迅速在全球范围内引起巨大关注和热潮。ChatGPT作为一个先进的对话系统，不仅在智能对话处理方面取得了显著成就，而且还展示了生成式AI在文本生成、信息处理和自然语言理解等方面的巨大潜力。自从推出以来，生成式AI迅速成为研究者、技术爱好者和商业界人士关注的焦点，许多将生成式AI用于日常工作中的想法也正在成为现实。

生成式AI正在深刻改变各行各业

生成式AI可以被认为是一种通用式技术，而通用技术的特点是随着时间的推移和技术的普遍应用，这种技术可以推动产业的变革和生产力的解放，例如工业革命时的蒸汽机、内燃机等。目前，生成式AI的兴起正在深刻地改变着各行各业的运作模式。通过高级的算法和深度学习网络，生成式AI能够自主生成文本、图像、音频和视频内容，为创新和效率提供了前所未有的可能性。在媒体和内容创作领域，生成式AI使得个性化内容的制作变得更加快速和成本效益化，允许创作者以更少的时间和资源创造更丰富、更符合目标受众口味的内容。

在商业和市场营销领域，生成式AI被用来创建个性化的广告内容和营销策略，极大地提高了目标精准度和用户参与度；同时，它还在为企业进行数据分析和提供预测模型方面发挥着重要作用，帮助企业更好地理解市场趋势和消费者行为。在教育和培训行业，生成式AI通过提供定制化的学习材料和互动体验，为个性化学习和远程教育开辟了新的道路，学生们可以通过AI生成的内容获得更加贴合自己学习节奏和兴趣的学习体验，从而提高学习效率和兴趣。

在金融行业中，生成式AI的应用正在带来革命性的变化。在风险管理和合规领域，生成式AI能够通过分析历史交易数据和市场趋势，预测和识别潜在的风险点，帮助金融机构更有效地遵守监管要求并防范风险。在个性化财务顾问服务领域，生成式AI通过分析客户的财务状况和投资偏好，为客户提供定制化的投资建议和财务规划服务。在信贷评估领域，AI能够快速处理和分析大量的借款人数据，提高信贷审批的速度和精确度，从而大幅提升金融服务的效率和客户满意度。

生成式AI赋能商业银行数字化转型

商业银行的数字化转型是伴随技术进步产生的必要组织形态、系统架构、人员组成、业务模式等的转变，是商业银行积极利用技术提高管理水平、增大用户影响力、改进商业经营模型的举措。伴随着信息技术的发展，数字化转型使得银行从传统经营方式到目前为止，已然经历了三次主要的数字化变革。

商业银行的第一次数字化变革是银行内部的数字化。随着20世纪80年代初开始出现个人电脑并逐步普及，银行开始摆脱传统人工经营方式，在银行内部推行业务的计算机处理和金融数据的入网与联网。这一次数字化转型使得商业银行内部基本建立起数字化处理业务的基础设施，进一步统一和规范了银行内部业务处理流程，大大提高了银行的业务处理效率。

商业银行的第二次数字化变革是外部经营的数字化。这一数字化变革起源于移动互联网和移动智能设备的普及，传统经营网点开始衰退，网上银行和手机银行开始出现，银行与第三方支付平台绑定支付模式开始取代传统纸币支付模式，实现了银行客户随时随地办理银行业务的需要。这一次数字化转型是商业银行在外部经营模式上的创新，进一步扩大了银行的经营群体和业务受体，提高了银行的经营效率。

商业银行的第三次数字化变革是深度、全面的智能化和数字化。随着人工智能、区块链、云计算、大数据等金融科技技术的发展，商业银行从内部业务到外部经营正在接受着全面、深度的数字化转型，智能风控、信贷审批模型、信用分析系统、智能机器人客服等都表现出AI智能化已经成为了第三次数字化转型的主要特点。尤其是在ChatGPT出现以后，生成式AI与银行业务的融合给予商业银行数字化转型新的动力和期待点，将成为引领新一代银行转型的重要力量。

ChatGPT出现在银行进行第三次数字化转型的时间点，其效果展示是一种具有强大内容创作和人机交互的通用生成式AI应用，并且在底层模型的逐步更新迭代过程中已经由一个聊天机器人发展成为具备解决多模态问题能力的应用，可以同时解决文字、音频、图像等相关问题。

随着研究的不断深入，一些聚焦于垂直细分领域的生成式AI应用也随之出现，这些细分领域生成式AI的开发思路一般有两种，一种是基于原有通用生成式AI自定义具有某些专业功能的生成式AI，这一方式也被OpenAI公司以GPT Store的形式实现；另一种方式是从生成式AI的底层训练数据入手，利用通用训练数据+细分领域特有训练数据的形式对模型进行训练，比如早在2023年3月，全球最大的金融信息服务商彭博（Bloomberg）宣布其训练了第一个金融领域的大语言模型BloombergGPT，BloombergGPT参数规模为200亿，使用了彭博自建的3630亿代码（token）的金融数据集和3450亿token的通用数据集。

众多研究对比测试也表明，垂直细分领域的生成式AI在解决该特定领域的绝大多数任务时会优于通用型的生成式AI，这说明了特定领域的生成式AI可以表现出在该领域更优的效果和能力，这也为生成式AI在银行数字化转型中应用的可行性做出了科学的判断和实践上的认可。

生成式AI的出现与银行的数字化转型存在天然的时空耦合，可以进一步整合银行内外部、全方位的业务需求，更加系统化地推进银行的数字化转型，使得银行的数字化转型更加智能和类人化，为银行的数字化转型提供了新思路和新想法。

生成式AI的这种系统化、创造性的能力更多源于其具有的“涌现能力”，主要体现在三个方面：一是上下文学习（In-Context Learning，简称ICL），这也是一种记忆和学习的能力，能够在输入的上下文中学习到给定的例子并完成类似的任务，而无须对底层模型进行额外的训练或梯度更新；二是推理能力，生成式AI通过一系列中间推导过程的思维链（Chain-of-Thought，简称CoT）可以实现数学推理、常识推理、符号推理、逻辑和知识的能力，这在任务的系统性和完整性中是非常重要的；三是零样本学习（Zero-Shot Learning），可以简单地理解为人类的学习过程，即使看见没见过的东西，也可以根据先验知识做到一定程度上的识别。

除此之外，生成式AI利用基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning with Human Feedback，简称RLHF）对齐人类产出的方式也使得其内容输出与人类的主流核心价值观保持一致，避免了其中的科技和道德伦理问题，使得生成式AI可以合理且正确地应用于新一代银行数字化转型之中。

生成式AI可以为商业银行数字化转型提供诸多解决方案，通过自动化和优化程序的方式承担商业银行中行政管理、日常决策等工作。从细分业务来看，生成式AI可以被潜在应用于欺诈检测和预防、风险评估、信贷决策、投资组合管理、市场分析等银行重点业务活动中，并且可以在客户服务、个性化产品推荐和员工招聘等活动中发挥着更加具有创造性和客户吸引力的作用......‍‍‍‍