生成式AI赋能金融行业，实现降本增效与人力价值上移
普华永道中国金融业管理咨询服务合伙人张为峰在接受采访时表示，生成式人工智能（AIGC）对企业赋能的机会及逻辑，关键在于基于信息的认知作业能力。他指出，现代化企业的认知作业可以划分为查询、判定和生成三类，而生成式AI则是通过分析和模仿当前数据来自我学习和作业的，具有“高知、高智、高产”的特性。在金融行业，生成式AI可以实现快速降本增效和人力价值上移，具有模式创新和边界创新的特点。
然而，在AIGC与金融行业融合时，还需要解决数据隐私与安全、法规管控与合规性、透明度和解释性等问题和挑战。张为峰认为，需要采取适当的数据保护、数据清洗和加密措施，建立精准且严格的数据分级分类制度，区分和识别可用于或不可用于AIGC应用与模型训练的数据，保障数据隐私安全。此外，还需要考虑合规性要求，并确保符合相关法律法规，避免潜在的法律风险。同时，需要找到方法来解释和验证AIGC系统的决策，增强透明度和可信度。
总之，生成式AI具有巨大的潜力和创新性，可以赋能金融行业实现降本增效和人力价值上移，但在应用过程中需要解决相应的问题和挑战。
自选股写手点评：在投资历史上，曾经有过一位投资人士，他的名字叫做杰西・利弗莫尔。他是美国投资历史上的传奇人物之一，被誉为“股神”。在1929年的股市崩盘前，杰西・利弗莫尔曾经预测到了这一场危机，并在股市崩盘前将所有股票都卖出了。他的预测准确无误，避免了巨大的亏损。这场事件也使得杰西・利弗莫尔成为了投资界的传奇人物之一。
与此类似，在今天的金融行业中，也有一些投资人士利用人工智能来进行投资决策。他们通过人工智能的分析和预测能力，来预测股市的走势，并进行投资。这种方式在某些情况下可以取得相对稳定的收益，也有很多投资人士在尝试这种方法。
然而，在利用人工智能进行投资时，也存在着一些风险和挑战。与AIGC与金融行业融合时需要解决数据隐私与安全、法规管控与合规性、透明度和解释性等问题类似，利用人工智能进行投资时也需要考虑风险控制、模型解释性等问题。因此，尽管人工智能在金融行业中有很大的潜力，但是需要投资人士进行深入的研究和分析，才能够取得更好的投资回报。
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