现代金融领袖必须知道的生成式人工智能的 10 个基础知识
Posted: Thu Feb 20, 2025 9:01 am
Hackett Group 认为，生成式人工智能在金融领域具有变革潜力。它强调，生成式人工智能可以显著提高生产力并降低运营成本。根据他们的研究，生成式人工智能可以将员工生产力提高 44%，并将财务流程成本降低 42%，为财务主管提供精简运营和优化工作流程的机会。他们建议财务主管应采取积极主动的方式，探索生成式人工智能来填补空白并自动化手动任务，这不仅可以提高效率，还可以支持战略增长。
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生成式人工智能正在金融等众多行业和职能领域掀起波澜。人工智能的 芬兰数字数据 这一分支不仅限于分析数据，它还能生成新内容，为财务主管提供工具来自动化任务、增强决策能力和个性化客户体验。
生成式 AI 的一个特别强大的方面在于GPT（生成式预训练转换器）和 LLM（大型语言模型），它们的应用可以改变财务运营。以下是财务主管需要了解的内容。
1. 什么是GPT和LLM？
GPT 是一种大型语言模型，它使用深度学习来生成类似人类的文本。这些模型经过大量数据的预训练，使它们能够理解上下文并产生连贯、与上下文相关的响应。GPT-3 和 GPT-4 等 LLM 拥有数十亿个参数，使它们能够处理复杂的语言任务，从汇总报告到回答客户查询。
2. GPT 和 LLM 如何运作？
LLM 是使用 Transformer 架构构建的，该架构通过预测序列中的下一个单词来处理和生成文本。在训练过程中，这些模型会学习语言模式和结构，从而能够生成高度准确且具有情境感知能力的内容。对于金融而言，这意味着它们可以应用于各种任务，例如生成财务报告、解释复杂数据和创建预测性见解。
3. 金融领域的应用
在金融领域，法学硕士可以处理一系列需要细致语言理解的任务。他们可以简化报告生成、协助财务建模并实现客户支持自动化。通过利用通用技能，财务主管可以提高效率并减少花在重复任务上的时间，让团队专注于战略活动。
4.实时数据分析
GPT 和 LLM 可以分析大量实时数据，为财务主管提供市场趋势、竞争对手分析和经济预测方面的见解。他们可以帮助创建动态报告，这些报告会随着新数据的输入而更新，从而根据最新信息做出敏捷决策。
5.增强客户支持
凭借自然语言能力，LLM 可以为全天候处理客户问询的聊天机器人和虚拟助手提供支持。它们可以提供个性化回复、解答常见问题，甚至进行交易，从而显著提高客户满意度，同时降低运营成本。
6. 自动化财务文档
生成式人工智能可以根据原始财务数据生成摘要和草稿报告。例如，GPT 可以分析季度财务报表并为高管团队生成摘要，从而简化报告流程。这种自动化功能可帮助财务团队节省时间并确保文档之间的一致性。
7. 风险管理与合规
LLM 可以分析非结构化数据（例如电子邮件和合同）以识别潜在的合规风险。它们可以通过自动标记风险交易、检测异常和扫描监管不合规情况来帮助财务主管，从而更轻松地遵守标准并降低风险。
8.自然语言处理（NLP）功能
GPT 擅长 NLP 任务，包括理解和生成人类语言。这使得它们非常适合情绪分析等任务，可用于衡量市场情绪、分析投资者行为和评估客户反馈，为财务主管提供可付诸行动的见解。
9. 道德考量和偏见缓解
由于 GPT 和 LLM 从大量数据集中学习，因此它们可能会继承数据中存在的偏见。财务主管应优先考虑偏见检测和缓解策略，例如定期审计和实施 AI 治理框架，以确保 AI 输出保持公平透明。
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生成式人工智能正在金融等众多行业和职能领域掀起波澜。人工智能的 芬兰数字数据 这一分支不仅限于分析数据，它还能生成新内容，为财务主管提供工具来自动化任务、增强决策能力和个性化客户体验。
生成式 AI 的一个特别强大的方面在于GPT（生成式预训练转换器）和 LLM（大型语言模型），它们的应用可以改变财务运营。以下是财务主管需要了解的内容。
1. 什么是GPT和LLM？
GPT 是一种大型语言模型，它使用深度学习来生成类似人类的文本。这些模型经过大量数据的预训练，使它们能够理解上下文并产生连贯、与上下文相关的响应。GPT-3 和 GPT-4 等 LLM 拥有数十亿个参数，使它们能够处理复杂的语言任务，从汇总报告到回答客户查询。
2. GPT 和 LLM 如何运作？
LLM 是使用 Transformer 架构构建的，该架构通过预测序列中的下一个单词来处理和生成文本。在训练过程中，这些模型会学习语言模式和结构，从而能够生成高度准确且具有情境感知能力的内容。对于金融而言，这意味着它们可以应用于各种任务，例如生成财务报告、解释复杂数据和创建预测性见解。
3. 金融领域的应用
在金融领域，法学硕士可以处理一系列需要细致语言理解的任务。他们可以简化报告生成、协助财务建模并实现客户支持自动化。通过利用通用技能，财务主管可以提高效率并减少花在重复任务上的时间，让团队专注于战略活动。
4.实时数据分析
GPT 和 LLM 可以分析大量实时数据，为财务主管提供市场趋势、竞争对手分析和经济预测方面的见解。他们可以帮助创建动态报告，这些报告会随着新数据的输入而更新，从而根据最新信息做出敏捷决策。
5.增强客户支持
凭借自然语言能力，LLM 可以为全天候处理客户问询的聊天机器人和虚拟助手提供支持。它们可以提供个性化回复、解答常见问题，甚至进行交易，从而显著提高客户满意度，同时降低运营成本。
6. 自动化财务文档
生成式人工智能可以根据原始财务数据生成摘要和草稿报告。例如，GPT 可以分析季度财务报表并为高管团队生成摘要，从而简化报告流程。这种自动化功能可帮助财务团队节省时间并确保文档之间的一致性。
7. 风险管理与合规
LLM 可以分析非结构化数据（例如电子邮件和合同）以识别潜在的合规风险。它们可以通过自动标记风险交易、检测异常和扫描监管不合规情况来帮助财务主管，从而更轻松地遵守标准并降低风险。
8.自然语言处理（NLP）功能
GPT 擅长 NLP 任务，包括理解和生成人类语言。这使得它们非常适合情绪分析等任务，可用于衡量市场情绪、分析投资者行为和评估客户反馈，为财务主管提供可付诸行动的见解。
9. 道德考量和偏见缓解
由于 GPT 和 LLM 从大量数据集中学习，因此它们可能会继承数据中存在的偏见。财务主管应优先考虑偏见检测和缓解策略，例如定期审计和实施 AI 治理框架，以确保 AI 输出保持公平透明。