这样，企业就可以制定合理的财务策略并分配资源以实现最佳利用率。投资公司在努力了解市场脉搏的过程中，会浏览大量数据。
他们经常需要分析公司的文件、记录、报告、协议、合作关系、公告等，以保持知识库的更新。这听起来像是一项艰巨的任务。
生成式人工智能则不然。生成式人工智能工具开始证明其作为投资分析师研究助手的价值。它们能够快速筛选上述所有数据，并得出关键发现和分析摘要。
金融服务中生成式人工智能的挑战与风险
金融服务中生成式人工智能的挑战
能量消耗过多
虽然从一开始，生成式人工智能似乎是解决金融行业所有 希腊 WhatsApp 数据 困境的完美技术，但它确实有缺点。这项技术耗费大量资源。运行复杂的算法和生成式人工智能模型需要大量的能源。这通常意味着巨大的成本支出和其他内部资源的负担。这是我们没有看到所有银行和金融公司以同样的速度采用这项技术的一个主要原因。
输入质量与输出质量相互影响
模型响应的质量直接取决于训练模型的数据质量。就是这么简单。在财务决策中，构建不良的数据库可能带来灾难；想想重大的财务损失、公众信任的丧失和普遍的声誉受损。这就是为什么多次审查数据、获得所有利益相关者的批准并尽可能降低风险至关重要。
网络安全风险
由于 Gen AI 模型处理大量敏感和机密信息，因此它们仍然容易受到黑客攻击。如果出现安全漏洞，所有这些敏感信息都可能落入坏人之手，并且极有可能出现财务欺诈。这就是为什么持续检查安全风险并遵循标准行业协议来保护这些数据至关重要。
治理与监管合规
生成式人工智能的真正潜力仍是一个谜，因此它还面临着政府和监管合规方面的额外挑战。所有生成式人工智能用户都有责任确保他们的行为符合行业标准准则。对于许多金融或银行公司来说，其中一些额外的合规要求可能难以应付。
将生成式人工智能应用于流程和系统的策略
金融公司可以系统地将生成式人工智能技术融入其运营中，利用其能力提高效率、改善决策并在不断变化的金融和银行业格局中保持竞争力。
他们可以遵循以下步骤，让这一旅程更加轻松：
为人工智能应用组建团队并培养人才：
首先组建一支由数据科学家、AI 专家、领域专家和 IT 专业人员组成的多学科团队。培训计划、研讨会和认证可以让现有人才掌握必要的技能，以便在公司环境中有效理解、实施和利用生成式 AI。
学习其他公司的成功案例：
研究成功整合生成式人工智能的类似金融公司的成功案例和案例研究。分析他们的战略、面临的挑战和获得的好处。根据公司的独特需求定制这些见解，考虑规模、合规性要求和客户群等因素。