银行业数字化转型的话题一直备受瞩目。今年，GPT引发的AIGC热潮给银行业的数字化转型带来了巨大推动力。这其中有许多值得深入研究的地方，同时也蕴藏着无尽的机遇。

银行业数字化转型历程

银行业在数字化道路上已走过多个阶段。起初是1.0电子化，那时主要是把一些基础业务从纸面转到了电子版，提升了工作效率。随后进入2.0移动线上化，我们看到银行们推出了手机银行APP，用户可以足不出户就办理各种业务。现在正迈向3.0智能化，人工智能等技术正与银行业务紧密结合，有望解决传统金融中的风险定价等难题。这些技术为银行业提供了加速发展的新途径。

金融科技子公司的新道路

现在，不少金融科技子公司在团队建设上已趋于完善，它们正开拓新的发展路径。比如兴业数金，它推出了RPA流程机器人，这种机器人能模仿人工操作，实现软件的自动化，从而显著降低人力开支。招银云创则为招商局集团打造了一个非现金金融交易平。这些成就体现了金融科技子公司的创新实力。此外，这种“科技输出与科技转化”的模式，也为其他金融机构提供了可参考的经验。

大模型的结构与应用前景

IDC的报告指出，我国的大规模模型分为多个层级。首先是底层的服务支撑层，接着是基础算法平台层，再往上就是应用层。这些层级都依赖于芯片的强大算力来支持模型的深度学习，进而实现广泛的应用。特别是在银行业，大模型的接入对于解决数字化改革中的难题大有裨益，比如降低金融科技定制化服务的成本和应对客户需求的快速变化。银行掌握着大量数据和丰富的应用场景，通过引入大模型进行微调，可以有效提升业务运营的效率。

多方面的提升潜力

从渠道、服务和风险管理三个维度来看，渠道层面，AIGC的强大交互功能有助于提升智能客服系统。在服务方面，“AI与大数据”的结合降低了投资顾问服务的门槛。至于风险管理，计算智能与感知智能在风险控制领域的应用，同样展现了AIGC在推动银行业智能化进程中的积极作用。在不同应用场景中，AIGC均展现出其巨大的影响力。

银行业渠道建设现状

在银行发展的过程中，渠道构建显得尤为关键。银行在渠道构建上需关注的焦点颇多。比如，针对线上线下多种场景和层级的渠道网络覆盖，目前众多银行正增加相关投入，旨在确保用户线上线下都能便捷地办理业务。此外，提升个性化服务能力和数据整合处理能力，也是许多银行正在努力探索的方向。

AIGC对银行业的协助

观察当前渠道构建的两大领域，评估AIGC的辅助作用。在智能客服领域，AIGC使得客服的回答更加精确和高效。以开放银行为例，在场景金融服务体系中，AIGC能探索更多潜在应用场景，为用户带来更加多样的服务。这无疑为银行业把握机遇、提升自身提供了绝佳时机。

那么，大家对银行业在人工智能生成内容（AIGC）的冲击下能否迅速完成智能化变革有何看法？若有见解，不妨在评论区留下你的观点。觉得这篇文章有价值，别忘了点赞和转发。