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銀行數字化轉型穩步推進，AIGC有望助力轉型提速。新興科技的逐步應用推動著銀行業數字化轉型的穩步推進，前沿科技與金融業態間的融合已經是增加行業增長韌性和潛力的必經之路。從銀行的經營模式轉變來看，負債端的綜合化平臺業務轉型，資產端信貸類場景的豐富，支付端的線上化和移動化趨勢以及“智能化、數字化、開放化”商業模式轉型都離不開技術支持，區塊鏈、大數據、云計算等新興技術已經融入到銀行日常的業務架構之中，金融科技投入逐步加大，22年國有大行和股份行金融科技投入占比達到了3.37%，金融科技人員占比達到了5.45%，同比皆有所抬升。今年以來由ChatGPT引爆的AIGC浪潮，有望進一步推動銀行業的數字化轉型，目前行業廣泛探索大模型的應用落地，農業銀行推出的業內首個自主創新的金融AI大模型應用ChatABC，郵儲銀行、興業銀行等積極接入“文心一言”等大模型平臺，銀行通過自研發布或者第三方平臺合作發揮自身數據和資本優勢，大模型的場景應用有望落地。

科技賦能全業務鏈條，AIGC有望推動銀行智能化水平再提升。ChatGPT讓人們看到AIGC在認知智能領域突破所能帶來的顛覆性的變革，特別是其行業認知智能應用場景有望解決目前銀行業轉型存在的一些瓶頸。我們從渠道、服務和風險管理三個方面去分析行業目前的發展現狀及未來通過AIGC所能夠帶來的潛在提升，例如AIGC強用戶交互能力對于渠道端智能客服體系的完善以及場景化金融服務能力的提升具有顯著正面作用，“AI+大數據”在智能投研方向的應用有望降低投顧服務的門檻以及計算智能和感知智能在風控場景下的應用等都能夠持續推動銀行業的智能化轉型。

擁抱科技發展機遇，關注技術應用邊界。隨著科技的迅猛發展，銀行等金融機構在擁抱科技進步帶來的機遇的同時仍需關注由此衍生出來的數據和倫理風險，特別是擁有“強學習能力”人工智能應用背景下，隱私安全和風險防控顯得更為重要。由于銀行行業的數據具有特殊性，這決定了銀行在應用第三方技術時必須持謹慎態度。尤其是對于大型模型訓練所需的海量數據來源，銀行需要做好數據的篩選和閉環管理，確保數據的質量和隱私安全。除此之外，人工智能快速發展所帶來的科技倫理問題，以及對大型模型計算的過度依賴所引發的信用風險等問題，都值得整個行業的廣泛關注。在追求技術進步和創新的同時，金融機構必須認真評估數據和倫理風險，并采取適當的措施加以管理。建立健全的隱私保護機制和風險防控體系、確保用戶數據的安全和合規性，確立新技術的業務邊界都將成為銀行的重要任務。

風險提示：1）人工智能發展不及預期；2）競爭加劇導致成本抬升；3）監管力度超預期。

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