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（1）作者背景资深：作者是萨摩耶云科技集团（中国前三独立云服务科技解决方案供应商）创始人、董事长兼首席执行官，拥有逾20年金融科技行业经验。（2）作者经验丰富：作者是金融领域知名的AIGC先行者和实践者，对AIGC在金融领域的应用有深刻的洞察和思考，也有丰富的实践经验。（3）10位专家推荐：阿里达摩院院长/阿里云前总裁张建锋，以及知乎创始人兼CEO周源、富途集团创始人李华、深圳市前副市长唐杰等10位重磅专家力荐。（4）立足全球视野：梳理与总结全球大模型厂商和保险、证券等金融机构在AIGC领域的探索和实践经验。（5）指导中国实践：结合中国金融机构的实际情况，为他们实践AIGC提供了详细的方法指导。
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| 內容簡介： |
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内容简介本书从技术、应用、安全和监管等维度全面讲解了金融机构应该如何正确地认知和实践AIGC，以此加速实现数字化和智能化。作者有超过20年的金融科技工作经验，同时有丰富的AI大模型创新和应用经验，在本书中，作者将自己的丰富经验、深入洞察以及国内外的经典案例相结合，为金融行业的AIGC实践指明了方向，提供了方法论。全书一共10章，具体包含以下内容：AIGC技术演变与应用典型落地场景（第1、2章）首先，深入探究大语言模型的过去、现在与未来，剖析AIGC三大核心技术的发展演变，以及算力、算法、数据在其中的关键作用和相互影响。然后，进一步探讨AIGC技术与应用在典型场景中的具体落地，帮助读者全面理解AIGC的基本原理，为迎接AI新时代夯实理论基础。AIGC提升金融业内外部效率与方法论（第3~5章）分析AIGC对提升金融业内部生产效率和外部服务效率以及技术能力产生的深远影响。分享全球范围内大模型厂商和金融证券机构的AIGC应用实践，详解该技术在自动化流程、数据分析、风险管理、数字人、智能营销、智能投顾、投资决策等业务领域的具体应用，帮助金融业更好地降本增效、重塑竞争力。AIGC监管与金融业安全使用策略（第6、7章）重点探讨AIGC在监管科技中的应用，以及金融业如何安全地使用AIGC。结合国际实践经验，同时考虑中国的合规发展现状，提出应对科技治理挑战的对策，旨在建立可信赖的AIGC使用策略。训练金融大模型的方法与AIGC未来畅想（第8~10章）首先，总结金融业提示工程的训练要点及使用技巧，并探索和分析金融领域特定大模型的训练方法及应用场景。然后，展望大模型发展方向，思考人与AI的未来，畅想AI时代金融业从数字金融向智慧金融转变的路径。
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| 關於作者： |
林建明
萨摩耶云科技集团创始人、董事长兼首席执行官，拥有逾20年金融科技行业经验。金融领域知名的AIGC先行者和实践者，对AIGC在金融领域的应用有深刻的洞察和思考。
曾担任招商银行股份有限公司信用卡中心总工程师，并主导信用卡业务相关技术架构的建设工作。2013年参与成立招联消费金融有限公司（现已成为知名的消费金融公司），率先将数字技术应用于金融行业。曾分别凭借招商银行移动支付系统及招商银行信用卡实时智能决策支持体系，荣获中国人民银行颁发的“银行科技发展奖”二等奖及三等奖。
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| 目錄：
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赞 誉
推 荐 序
前 言
第1章 AIGC开启的AI大航海时代1
1.1 大语言模型的过去、现在与未来2
1.1.1 大语言模型的过去和现在2
1.1.2 大语言模型的未来3
1.2 ChatGPT引发的生产力革命3
1.2.1 AI新的里程碑：ChatGPT4
1.2.2 ChatGPT引领人类进入智慧时代4
1.2.3 大模型带动生产力飞跃5
1.3 AIGC三大核心技术7
1.3.1 生成算法模型7
1.3.2 预训练模型11
1.3.3 多模态技术12
1.4 AIGC爆发，数据、算力和算法共振14
1.4.1 数据：作为大模型训练基础资源的高质量数据集需求
增加15
1.4.2 算力：算力需求不断攀升，GPU行业市场潜力巨大18
1.4.3 算法：大模型算法助力AIGC突破21
1.5 从PGC、UGC到AIGC，传统内容生成模式的颠覆与重塑24
第2章 AIGC技术与应用的落地场景29
2.1 AIGC产业生态加速形成，走向模型即服务的未来30
2.1.1 AIGC架构体系及其重要性30
2.1.2 主要参与主体排兵布阵，商业模式探索开始起步33
2.1.3 AIGC产业生态版图扩容加速35
2.2 AIGC典型应用场景与实践37
2.2.1 文本生成39
2.2.2 音频生成41
2.2.3 图像生成44
2.2.4 视频生成47
2.2.5 跨模态生成49
2.2.6 策略生成52
2.3 大模型落地金融领域的风险与挑战54
2.3.1 大模型在金融领域的5个典型应用场景54
2.3.2 大模型在金融领域应用所面临的风险及其防范56
2.3.3 AIGC技术的科林格里奇困境58
2.4 金融机构使用AIGC技术的难点与可能路径63
第3章 AIGC提升金融业内部生产效率67
3.1 提升自动化运营水平68
3.1.1 金融行业自动化运营现状68
3.1.2 AIGC提升金融机构自动化运营水平70
3.1.3 AIGC在自动化运营领域的5类应用场景71
3.2 提升数据分析效率75
3.2.1 金融行业中常见的数据分析需求75
3.2.2 金融机构进行数据分析常用的技术手段76
3.2.3 AIGC提升数据分析能力的4个维度77
3.3 提升财务报告自动生成水平80
3.3.1 技术手段在财务报告生成领域的应用81
3.3.2 AIGC提升财务报告自动生成水平的5条路径82
3.3.3 AIGC提升财务报告自动生成水平的具体步骤83
3.4 提升风险管理效率84
3.4.1 技术手段在风险管理方面的应用84
3.4.2 AIGC提升风险管理水平的4个维度85
3.4.3 AIGC提升金融机构风险管理能力的路径86
3.5 提升人机协作效率87
3.5.1 数字员工遍布金融行业88
3.5.2 数字员工的5点不足90
3.5.3 AIGC能有效提升数字员工职场“经验值”91
第4章 AIGC提升金融业外部服务效率95
4.1 数字人96
4.1.1 数字人在金融领域的应用现状96
4.1.2 AIGC令数字人更具“服务力”99
4.2 智能营销101
4.2.1 智能获客101
4.2.2 智能运营108
4.2.3 营销数据分析与预测110
4.2.4 营销活动规划112
4.2.5 营销效果评估113
4.3 风险信用评估114
4.3.1 信贷评估115
4.3.2 信用违约预测122
4.3.3 贷款利率优化126
4.3.4 欺诈检测129
4.4 智能投顾134
4.4.1 客户画像135
4.4.2 资产配置137
4.4.3 个性化投资组合管理138
第5章 AIGC提升金融科技水平141
5.1 重塑算力系统142
5.1.1 大模型的算力需求142
5.1.2 金融业的算力需求145
5.1.3 AIGC辅助算力提升147
5.2 提升金融数据处理能力148
5.2.1 重构金融数据库149
5.2.2 萨摩耶云在重构数据库方面的尝试152
5.2.3 提升金融数据的分析和挖掘能力153
5.2.4 萨摩耶云在使用AIGC提升数据分析和挖掘能力
方面的尝试156
5.3 加速智能开发157
5.3.1 自动编写代码158
5.3.2 撰写代码注释159
5.3.3 低代码开发160
5.3.4 智能调试和故障排查161
5.3.5 智能化项目管理和协作162
5.3.6 萨摩耶云在加速智能开发方面的经验164
5.4 重塑研发团队人员构成167
5.5 重塑基础设施架构169
第6章 AIGC推动监管科技发展175
6.1 监管科技服务的两个主体176
6.1.1 监管机构端177
6.1.2 金融机构端177
6.2 监管科技的发展现状178
6.3 AIGC在监管科技中的应用方向180
6.3.1 身份识别181
6.3.2 数据采集182
6.3.3 监管数据报送184
6.3.4 风险监测及预警185
6.4 AIGC对防范系统性金融风险的作用186
第7章 金融业如何安全地使用AIGC189
7.1 数据隐私保护190
7.2 模型可解释性192
7.3 对抗攻击和欺诈行为194
7.4 人工干预机制196
7.5 合规和监管要求198
7.6 用可信AIGC应对科技治理挑战201
7.6.1 知识产权202
7.6.2 算法歧视204
7.6.3 安全挑战207
7.6.4 伦理风险208<
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| 內容試閱：
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在21世纪的科技舞台上，人工智能（AI）犹如一颗璀璨的明星，逐渐成为全球科技竞争的焦点。其中，通用人工智能（AGI）似乎是AI这场盛会的高潮，而AIGC（人工智能生成内容）如同引导我们走向这一高潮的旋律。2023年，就像一阵风席卷全球，AI的范式开始发生深刻变革，我们见证了参数量超千亿的AIGC大模型如雨后春笋般涌现。这不仅是数字内容生产与消费方式的进化，更是科技与人类关系深度融合的开端。
金融行业，这个总是对新技术敏感并迅速做出响应的“战场”，正在寻找更高效的“武器”以增强自身的金融服务实力。在此背景之下，AIGC的强大生成能力为金融领域开辟了一片新天地：从提升业务效率的“火箭助推器”，到降低成本的“利剑”，再到重塑与客户之间交互模式的“魔法”。面对这种科技浪潮，金融机构就像站在两条道路的交会处，一边是未知的挑战，另一边则是满载而归的机遇。
值得一提的是，AIGC的发展步伐就像超音速飞机，已经在某种程度上突破了摩尔定律。尽管新技术如同一块未经雕琢的宝石，充满未知和挑战，但及早研究AIGC在金融领域的应用，特别是在技术的大海中进行一些浅滩探险，确实是明智之举。我希望通过本书与读者一同探索这片神奇的海域，在金融应用中找到AIGC的真正闪光点。
读者对象
本书的受众群体广泛，包括但不限于金融从业者、计算机科研人士、学术研究人员、政策制定者、投资人、开设相关课程的大专院校的师生，以及其他对AIGC和金融科技感兴趣的人士。本书希望向读者深入全面地展示AIGC在金融领域的潜力和影响。
本书特色
本书全景式地展现了AIGC在金融领域的纵深影响和应用前景，其特色表现在以下几个方面：
技术原理剖析：本书系统解读了AIGC和机器学习的精髓，深入讲解其工作机制、算法设计与潜在局限。这为读者揭开了该领域的神秘面纱，提供了坚实的基础知识。
实践中的AIGC：本书通过一系列真实案例，介绍了AIGC如何应用于金融的各个环节，如自动化流程、数据洞察、风险控制、数字人、智能营销及智能投顾等，展现出其独特的价值与魅力。
从效益出发：本书着重探索了如何运用AI技术在金融领域达成内外效益双赢。借助实际案例和实践经验，引导读者理解AI如何为金融业带来更大的竞争力与增值空间。
金融大模型构建：本书深入剖析了提示工程（Prompt Engineering）的核心思想、关键技巧以及在金融领域应用的广泛场景，以翔实的框架和步骤，助力金融机构实现稳健经营，提高预测准确性和风险控制能力，并持续创新。
伦理和监管策略：本书针对AI应用中的伦理挑战和法规问题进行了深入探讨，为金融机构提供了应对这一新领域的挑战所需的策略。
如何阅读本书
建议读者在阅读本书时，理论结合实践，保持开放的思维。本书主要包括以下内容：
第1、2章介绍大语言模型的过去、现在与未来，AIGC三大核心技术的演变，数据、算力、算法的关键作用与相互影响，以及AIGC技术与应用的落地场景，帮助读者全面了解AIGC的基本原理，拥抱AI新时代。
第3～5章着重讲解AIGC对提升金融业内部生产效率、外部服务效率、金融科技水平的影响。这三章深度分享了大量全球最新的AIGC实践案例，融合了顶级大模型厂商、金融机构的AIGC实践经验，帮助读者理解这一前沿技术在自动化运营、数据分析、风险管理、数字人、智能营销、智能投顾等业务领域的应用，以及在金融业降本增效、重塑竞争力方面的关键能力。
第6、7章重点探讨AIGC在监管科技中的应用以及金融业如何安全地使用AIGC。这两章解析国际实践经验，结合我国的合规发展现状，提出应对科技治理挑战、建立可信AIGC的策略。
第8、9章立足实践，总结金融业提示工程的训练要点和使用技巧，讲解如何从零开始训练金融大模型，探索垂直应用模型在金融领域的应用，并指导金融机构构建可靠、高效、可落地的金融领域特定大模型。
第10章展望大模型发展方向，思考人与AI的未来，畅想AI时代金融业从数字金融向智慧金融转变的路径，以及如何将新技术融入AIGC实践中。
我们将进入一个由AIGC引领的新时代，金融业将迎来更高效、更安全、更智能的服务模式和技术能力，同时面临诸多伦理和法规问题，这些问题需要我们共同思考并加以解决。希望本书能够帮助读者更好地理解并应对这一变革，为构建更加繁荣和可持续的金融世界贡献绵薄之力。
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