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商品描述
內容簡介本書從科技、應用、安全和監管等維度全面講解了金融機構應該如何正確地認知和實踐AIGC，以此加速數位化和智慧化。
作者有超過20年的金融科技工作經驗，同時有豐富的AI大模型創新和應用經驗，在本書中，
作者將自己的豐富經驗、深入洞察以及國內外的經典案例相結合，為金融業的AIGC實踐指明了方向，提供了方法論。
全書共10章，具體包含以下內容：
AIGC技術演變與應用典型落地場景（第1、2章）首先，深入探討大語言模型的過去、現在與未來，
剖析AIGC三大核心技術的發展演變，以及算力、演算法、數據在其中的關鍵作用和相互影響。
接著，進一步探討AIGC技術與應用在典型場景中的具體落地，
幫助讀者全面理解AIGC的基本原理，為迎接AI新時代夯實理論基礎。
AIGC提升金融業內外效率與方法論（第3~5章）分析AIGC對提升金融業內部生產效率與外部服務效率以及技術能力的深遠影響。
分享全球大型模型廠商和金融證券機構的AIGC應用實踐，詳解該技術在自動化流程、數據分析、風險管理、數位人、
智慧行銷、智能投顧、投資決策等業務領域的具體應用，幫助金融業界更能降本增效、重塑競爭力。
AIGC監理與金融業安全使用策略（第6、7章）則聚焦在AIGC在監理科技的應用，以及金融業如何安全地使用AIGC。
結合國際實務經驗，同時考慮中國的合規發展現狀，提出應對科技治理挑戰的對策，旨在建立可信賴的AIGC使用策略。
訓練金融大模型的方法與AIGC未來暢想（第8~10章）首先，總結金融業提示工程的訓練要點及使用技巧，
並探討和分析金融領域特定大模型的訓練方法及應用場景。
然後，展望大模型發展方向，思考人與AI的未來，暢想AI時代金融業從數位金融轉變為智慧金融的路徑。
目錄大綱
讚譽
推 薦序
前 言
第1章AIGC開啟的AI大航海時代1
1.1 大語言模型的過去、現在與未來2
1.1.1 大語言模型的過去和現在2
1.1.2 大語言模型的未來3
1.2 ChatGPT引發的生產力革命3
1.2.1 AI新的里程碑：ChatGPT4
1.2.2 ChatGPT引領人類進入智慧時代4
1.2.3 大模型帶動生產力飛躍5
1.3 AIGC三大核心技術7
1.3.1 生成演算法模型7
1.3.2 預訓練模型11
1.3.3 多模態技術12
1.4 AIGC爆發，資料、算力與演算法共振14
1.4.1 資料：作為大模型訓練基礎資源的高品質資料集需求
增加15
1.4.2 算力：算力需求不斷攀升，GPU產業市場潛力巨大18
1.4.3 演算法：大模型演算法協助AIGC突破21
1.5 從PGC、UGC到AIGC，傳統內容生成模式的顛覆與重塑24
第2章AIGC技術與應用的落地場景29
2.1 AIGC產業生態加速形成，邁向模型即服務的未來30
2.1.1 AIGC架構體系及其重要性30
2.1.2 主要參與主體排兵布陣，商業模式探索開始起步33
2.1.3 AIGC產業生態版圖擴容加速35
2.2 AIGC典型應用場景與實踐37
2.2.1 文字生成39
2.2.2 音訊生成41
2.2.3 影像生成44
2.2.4 視訊生成47
2.2.5 跨模態生成49
2.2.6 策略生成52
2.3 大大大設計模型落地金融領域的風險與挑戰54
2.3.1 大模型在金融領域的5個典型應用場景54
2.3.2 大模型在金融領域應用所面臨的風險及其防範56
2.3.3 AIGC技術的科林格里奇困境58
2.4 金融機構使用AIGC技術的困難與可能路徑63
第3章AIGC提升金融業內部生產效率67
3.1 提升自動化營運水準68
3.1.1 金融業自動化營運現況68
3.1.2 AIGC提升金融機構自動化營運水準70
3.1.3 AIGC在自動化營運領域的5類應用情境71
3.2 提升資料分析效率75
3.2.1 金融業常見的資料分析需求75
3.2.2 金融機構進行資料分析常用的技術手段76
3.2. 3 AIGC提升資料分析能力的4個構面77
3.3 提升財務報告自動產生水準80
3.3.1 技術手段在財務報告產生領域的應用81
3.3.2 AIGC提升財務報告自動產生水準的5條路徑82
3.3.3 AIGC提升財務報告自動產生水準的具體步驟83
3.4 提升風險管理效率84
3.4.1 技術手段在風險管理方面的應用84
3.4.2 AIGC提升風險管理水準的4個維度85
3.4.3 AIGC提升金融機構風險管理能力的路徑86
3.5 提升人機協作效率87
3.5.1 數位員工遍佈金融業88
3.5.2 數位員工的5點不足90
3.5.3 AIGC能有效提升數位員工職場「經驗值」91
第4章AIGC提升金融業外部服務效率95
4.1 數位人96
4.1.1 數位人在金融領域的應用現況96
4.1.2 AIGC令數位人更具「服務力」99
4.2 智慧行銷101
4.2.1 智能獲客101
4.2. 2 智慧營運108
4.2.3 行銷數據分析與預測110
4.2.4 行銷活動規劃112
4.2.5 行銷效果評估113
4.3 風險信用評估114
4.3.1 信貸評估115 4.3.2 信用違約預測122 4.3.1 信貸評估115
4.3.2 信用違約預測122 4.3.3 利率預測122 貸款違約預測122
4.3.3.優化126
4.3.4 詐欺偵測129
4.4 智能投顧134
4.4.1 客戶畫像135
4.4.2 資產配置137
4.4.3 個人化投資組合管理138
第5章AIGC提升金融科技水準141 5.1 重塑算力系統142提升金融科技水準141
5.1 重塑算力系統142提升金融科技水準141 5.1 重塑算力系統1422
5.1.1 大模型的算力需求142
5.1.2 金融業的算力需求145
5.1.3 AIGC輔助算力提升147
5.2 提升金融資料處理能力148
5.2.1 重構金融資料庫149
5.2.2 薩摩耶雲在重構資料庫方面的嘗試152
5.2.3 提升金融資料的分析與挖掘能力153
5.2.4 薩摩耶雲在使用AIGC提升資料分析與挖掘能力
方面的嘗試156
5.3 加速智慧開發157
5.3.1 自動編寫程式碼158
5.3.2 撰寫程式碼註159
5.3.3 低程式碼開發160
5.3.4 智慧調試與故障排查161
5.3.5 智慧化專案管理與協作162
5.3.6 薩摩耶雲在加速智慧開發方面的經驗164
5.4 重塑研發團隊人員組成167
5.5 重塑基礎設施架構169
第6章AIGC推動監理科技發展175
6.1 監理科技服務的兩個主體176
6.1.1監理機關端177
6.1.2 金融機構端177
6.2 監理科技的發展現況178
6.3 AIGC在監理科技中的應用方向180
6.3.1 身分識別181
6.3.2 資料收集182
6.3.3 監理資料報送184
6.3. 4 風險監測及預警185
6.4 AIGC對防範系統性金融風險的作用186
第7章金融業如何安全地使用AIGC189
7.1 資料隱私保護190
7.2 模型可解釋性192
7.3 對抗攻擊與詐欺行為194
7.4 人工幹預機制196
7.5 合規與監管要求198
7.6 用可信賴AIGC應對科技治理挑戰201
7.6.1 智慧財產權202
7.6.2 演算法歧視204
7.6.3 安全挑戰207
7.6.4 倫理風險208<
