值得注意的是，一些银行在其报告中的 “数字化”、“智能化”板块提及布局生成式AI，或是表示紧跟前沿科技，加紧研究人工智能在相关场景的应用。
银行积极布局AIGC
今年以来，随着Chat GDP的火爆，生成式人工智能(AIGC、生成式AI)技术越来越备受金融行业的重视，银行业也正积极试水生成式AI在行业内各领域和场景下的应用。
4月11日，百信银行正式推出业内首个3D数字营业厅——“零度空间”。区别于传统银行的服务交互模式，“零度空间”基于AIGC技术创新而生。从百信银行APP首页进入“零度空间”，客户可以定制个性化、多模态的数字分身，实现与数字员工AIYA交流互动。
在7月12日召开的财富合作伙伴论坛上，招商银行行长王良透露，“当前，招行正在加快大语言模型、AIGC、机器学习等AI技术的研究和应用，力促‘人＋数字化’服务再上新台阶。”
中信银行在其2023年半年报中表示，要不断强化金融科技创新，深度应用 AIGC技术，推出 3D 数字营业厅“零度空间”。
宁波银行也在其半年报中表示，该行依托大数据分析平台，结合关联图谱、生成式AI等新技术，持续扩展风控覆盖面，提高风险识别、判断和分析效率。
梳理来看，银行业应用生成式AI主要遵循两大类价值创造逻辑：一是替代人，接受大量重复性、简单基础的任务，以释放运营类人力资源；
二是赋能人，利用生成式AI的“对话”和“创造”能力，以AI为助手放大关键节点“人”的产能，赋能“专业”内容形成和“基础管理”环节。
波士顿咨询公司董事总经理，全球合伙人谭彦表示，生成式AI的应用场景可以贯穿银行全产业链的各个环节：每个职能部门、每条业务线本质上都能找到生成式AI的应用场景。同时，有实践表明规模化应用生成式AI有望为银行业带来可观的降本增效收益。
银行仍需系统性规划
虽然银行业应用生成式AI前景可期，但当前银行业仍需系统性规划。
一方面，生成式AI在银行业规模化应用的落地是一个体系性工程，技术之外还需要业务与组织的转型配合，包括人才培训体系、人才晋升路径和标准也都需要相应改变。
而当前市场通用的生成式AI模型具备普适、跨行业通用、模糊语言的特性，而这难以满足银行业对金融专业能力、精准性方面的高要求。
对于生成式AI的探索，银行要有长远的眼光，开展体系化的顶层规划，并协同相关业务和科技部门，推动规模化应用分步落地。
另一方面，银行行业的数据具有特殊性，这决定了银行在应用第三方技术时必须持谨慎态度。尤其是对于大型模型训练所需的海量数据来源，银行需要做好数据的筛选和闭环管理，确保数据的质量和隐私安全。
除此之外，人工智能快速发展所带来的科技伦理问题，以及对大型模型计算的过度依赖所引发的信用风险等问题，都值得整个行业的广泛关注。
