AI管理提效五步法——生成式AI如何帮助金融行业管理提效30%

⽣成式AI管理提效五步法 许峰 2024.05 讲师介绍：Franklin许峰 AI赋能商业创新 25+年⼯作经验，技术x管理x商业创新专家前⽂思海辉副总裁 英国威尔⼠⼤学计算机硕⼠ 中国⾸批EXIN认证数字化转型官（DTO） ⾹港⼤学中国商业学院、上海⾼级⾦融学院客座讲师 挑战与机遇 ⽣成式AI企业智能增效五步法®介绍 结合案例分析 Q&A 基础概念 AI是最⼴泛的概念，涵盖所有智能技术。AI技术应⽤于各种场景，如语⾳识别、图像识别、机器⼈控制等。 ⽣成式AI（GenAI）是AI的⼀部分，专注于内容⽣成。它通过学习现有数据来创造新的⽂本、图像、⾳乐等Y。ourparagraphtext ⼤语⾔模型（LLM）是⽣成式AI的⼀种具体实现，专⻔⽤于⾃然语⾔处理任务。它通过⼤量⽂本数据训练，能够理解和⽣成⾃然语⾔。 本次分享不涉及到企业部署和训练⾃⼰的⼤语⾔模型，⽽是采⽤市场上的主流产品 总体原则 1.保护隐私：确保敏感信息和客户数据的安全。 2.明确AI角色：将AI定位为助手而非替代者，强调人的专业判断力。 3.从标准化模版开始：组织可以从一系列标准提示词模版开始，让员工理解AI可以使用的场景。 4.提供上下文：为了让AI实现更好的结果，需要提供特定的上下文。数据越多，AI给出的结果可能越好。 5.持续迭代：持续采用更好的AI工具、模版、更多的上下文数据，更自动化的执行方式 （Agent）。 ⽣成式AI企业智能增效五步法® 1.启动AI思维 培养领导层和关键员⼯对 ⽣成式AI的认知，了解其在提升⽣产⼒⽅⾯的潜⼒ 3.试点AI⼯具 通过⼩规模试点，验证AI ⼯具的效果并积累经验。 5.评估与优化 持续评估⽣成式AI应⽤的成效。定期收集员⼯反馈，优化⼯具和流程。 2.聚焦⾼价值任务 识别各部⻔⼯作流程中最耗时、最重复、最低效的环节,节，特别是与信息流相关的任务。 4.将AI融⼊到⽇常 ⼯作流程中 在每个部⻔培养1-2名AI专家，定期分享经验，促进知识交流和协作。 生成式AI企业智能增效五步法® 第⼀步：启动AI思维 ⽬标： 培养领导层和关键员工对生成式AI的认知，了解其在提升生产力方面的潜力 实施步骤： 组织AI思维培训：重点介绍生成式AI的基础知识、应用场景和 优势。 创建开放的学习环境：鼓励员工积极尝试和反馈生成式AI工具。 第⼆步：聚焦⾼价值任务 ⽬标： 识别各部门工作流程中最耗时、最重复、最低效的环节，特别 是与沟通相关的任务。 确定首批应用AI的领域，并设定明确的自动化目标。 实施步骤： 梳理⼯作流程：找出最需要优化的环节，尤其是那些涉及大量 文本生成、编辑或沟通的任务。 优先排序任务：根据任务的价值和自动化潜力进行排序，设定具体目标。 客⼾类型 个⼈客⼾ 中⼩企业 ⼤型企业和机构 ⾼净值客⼾ 服务类别 储蓄与投资贷款和信贷 ⽇常银⾏服务保险产品 财务规划与咨询融资和贷款 现⾦管理商业保险咨询服务企业融资 现⾦管理和⽀付解决⽅案投资银⾏服务 ⻛险管理财富管理 税务和遗产规划 私⼈银⾏服务特别投资 具体服务 储蓄账⼾、定期存款、投资基⾦、股票交易账⼾个⼈贷款、房屋按揭贷款、汽⻋贷款、信⽤卡 ⽀票账⼾、借记卡、⽹上银⾏、移动银⾏、⾃动取款机（ATM） ⼈寿保险、健康保险、房屋保险、⻋险退休规划、教育基⾦、财富管理服务 商业贷款、运营资⾦贷款、设备融资、商业信⽤卡企业账⼾、⽀付处理、资⾦转账、薪资发放服务责任保险、财产保险、员⼯福利保险 商业计划、财务规划、市场分析 企业贷款、债务发⾏、股权融资、并购融资全球资⾦管理、贸易融资、供应链⾦融 并购咨询、IPO承销、债券发⾏ 对冲和衍⽣品、外汇管理、信⽤⻛险评估 专属理财顾问、定制投资组合管理、家族办公室服务税务优化、遗产继承规划、慈善捐赠 ⾼端信贷产品、私⼈银⾏账⼾、全球资产配置 私募股权、对冲基⾦、房地产投资 案例：⼀家银⾏都有哪些典型的服务？ 选择⾼价值服务，⽣成可视化价值流图 ⽰例：⾼净值客⼾→财富管理→定制投资组合管理 借助AI帮助⽣成价值流图，⼤⼤节省时间 增加信息流 信息流是对过程内信息交换的可视化表⽰。该流涵盖了驱动活动的触发因素、输⼊、输出和促进因素。触发因素标志着活动的开始，⽽输⼊是被活动转化的材料。 活动流 初始客⼾咨询 ⻛险评估 ⽬标设定 投资策略制定投资组合构建 客⼾审批投资实施 定期报告和评估 信息流 客⼾初次联系银⾏ 银⾏发送初次咨询确认 银⾏请求客⼾填写⻛险评估问卷客⼾提交⻛险评估问卷 银⾏发送⽬标设定确认银⾏发送投资策略建议客⼾反馈投资策略 银⾏发送投资组合构建确认 客⼾审批投资组合 银⾏发送投资实施确认银⾏发送定期报告 主要⼲系⼈/执⾏者 客⼾ 客⼾经理 ⻛险评估专家客⼾ 理财顾问投资经理客⼾ 投资经理 客⼾ 投资团队理财顾问 识别关键信息流和对应⻆⾊ 第三步：试点AI⼯具 ⽬标： 选择并实施适合优先领域的生成式AI工具 通过小规模试点，验证AI工具的效果并积累经验。 实施步骤： 1.评估并选择AI工具：根据试点任务的特点和需求，选择合适的生成式AI工 具。 2.小规模试点：从简单任务开始，逐步扩大应用范围。 3.快速迭代优化：根据试点反馈，不断调整和优化AI工具的使用方式。 创建⾼价值任务模板库： 分析过往成功案例，提炼高效沟通模式。 利用生成式AI，根据不同场景和目标受众，生成多样化的模板。不断测试和优化模板，确保其效果和适用性。 ⻆⾊⽰例1：投资经理AI助理 ⽣成式AI通过定义好的提⽰词模版，帮助特定⻆⾊提效 探索⻛险缓解 基于当前的[市场状况]，为[客⼾类型]⽣成⼀个多元化投资组合提案，包括⻛险管理策略。 评估资产配置 根据当前的[经济指标]和[客户投资目标]，概述一个优化的资产配置策略，以平衡投资组合。 审查投资组合表现 创建⼀个系统的流程，⽤于季度投资组合表现审查，整合[分析⼯具/软件]。 验证投资假设 概述⼀个结构化的⽅法，以测试有关[特定市场趋势或投资类型]的投资假设的有效性。 开启投资对话 为投资经理围绕[新兴投资技术或⽅法]的圆桌讨论撰写⼀组引⼈⼊胜的问题。 角色示例2:科技金融合规官Al助理 生成式Al通过定义好的提示词模版，帮助特定角色提效 确立合规性 创建一份全面的清单，列出适用于[行业]初创公司的所有合规法规。 合规最佳实践 识别并解释每个金融科技公司应实施的反洗钱(AML)和了解你的客户(KYC)的最佳实践。 合规检查 对照相关的合规法规交叉检查[特定企业操作],并指出任何潜在的法律风险。 制定审计清单 为金融科技初创公司创建一个详细的合规审计清单，特别关注AML和KYC。 探索合规软件 列出适合金融科技初创公司的五个最佳合规软件选择，并为每个软件提供简短评论。 ⻆⾊⽰例3：保险欺诈调查员AI助理 ⽣成式AI通过定义好的提⽰词模版，帮助特定⻆⾊提效 揭⽰欺诈模式 分析[数量]最近的保险欺诈案件，识别[作案⼿法/技术]中的共性，并提出[数量]个可能表明欺诈索赔的具体迹象。 检测欺骗技术 描述[数量]种保险⾏业中出现的新的欺诈⼿段，重点是它们如何利⽤[⾏业漏洞/技术⼯具]，以及如何检测这些欺诈⾏为。 利⽤数据分析 提出⼀种挖掘和分析保险索赔数据以揭⽰隐藏欺诈模式的⽅法，包括[统计模型/算法参数]，适⽤于⼤型数据集。 推进数字画像 概述使⽤[公共数据/社交媒体分析]创建潜在保险欺诈者数字画像的⽅法，同时遵守隐私法。 预测监管变动 预测即将到来的监管变动对保险欺诈调查的潜在影响，集中在[合规要求/数据隐私问题]。 组织利⽤⽣成式AI的⼏个级别 1.从标准的提⽰词模版库开始，通过填空的⽅式获得初步提效。 2.给出更多的上下⽂：增加⻆⾊相关的特定上下⽂（利⽤systemprompt,或者GPTs），使输出结果更加符合定制化场景要求。 3.增加组织专属的知识库/数据集，使得输出结果符合组织专⻔的业务特点。 4.利⽤Agent，⾃动化达成指定的⽬标，⽽不需要过多的⼈⼯参与。 ⽰例：2.通过设定⻆⾊提供更多的上下⽂ 职业/⻆⾊：【我是⼀名投资经理，专注于制定策略以最⼤化投资组合价值并降低市场⻛险。】当前项⽬/挑战：【我⽬前致⼒于多元化投资和管理资产以获得最佳回报。】 具体兴趣：【我有兴趣了解最新的市场趋势并根据客⼾⽬标做出明智的决策。】 价值观和原则：【我优先考虑⻛险评估、多样化以及使投资决策与客⼾⽬标保持⼀致。】学习⻛格：【我喜欢通过数据分析来学习并了解最新的市场发展。】 个⼈背景：【我有⾦融背景和丰富的投资组合管理经验。】 ⽬标：【我的⽬标是持续增加投资组合的价值，同时降低⻛险并实现丰厚的回报。】偏好：【我重视开放的沟通并在⼯作中使⽤先进的财务⼯具和分析软件。】 语⾔能⼒：【我能说流利的中⽂并精通⾦融术语。】 专业知识：【我拥有投资分析、⻛险管理和投资组合多样化⽅⾯的专业知识。】教育背景：【我拥有⾦融⾼级学位并已完成我所在领域的相关认证。】 沟通⻛格：【我欣赏通过清晰、直接的沟通来解决复杂的财务问题。】 ⽰例：2.通过设定⻆⾊提供更多的上下⽂ 回答格式：【简洁的段落传达关键的⻅解和建议。】语⽓：【专业且信息丰富的语⽓最为合适。】 细节层⾯：【深⼊阐释投资策略和市场趋势。】 建议类型：【就投资组合多样化、⻛险管理和潜在投资机会提供建议。】 问题类型：【⽤⼀些挑战我的假设并⿎励我对投资决策进⾏批判性思考的问题来提⽰我。】制衡：【在提供⻅解之前，核实与财务数据和市场趋势相关的事实。】 资源参考：【引⽤信誉良好的投资研究和市场分析来源。】 批判性思维⽔平：【运⽤批判性思维评估不同投资策略的利弊。】创造⼒⽔平：【⿎励采⽤创造性的⽅法来发现市场中的投资机会。】 解决问题⽅法：【应⽤分析解决问题技术来制定适合客⼾⽬标的投资策略。】偏⻅意识：【注意财务预测或投资建议中可能存在的任何偏⻅。】 语⾔偏好：【使⽤投资⾏业特定的⾦融术语和⾏话。】 第四步： 将AI融⼊到⽇常⼯作流程中 ⽬标： 在每个部门培养1-2名AI专家，负责研究和推广最新的生成式AI应用。 建立跨部门的AI学习小组，定期分享经验，促进知识交流和协作。 实施步骤： 培养AI专家：提供系统性的生成式AI培训，包括模型原理、应用技巧和 案例分析。 建立AI学习小组：定期组织会议，分享经验、解决问题、共同学习。鼓励创新：营造开放的氛围，鼓励员工提出创新的生成式AI应用想法。 第五步：评估与优化 ⽬标： 持续评估生成式AI应用的成效。 定期收集员工反馈，优化工具和流程。 将生成式AI的应用效果与企业整体战略目标相结合，扩大其在关键领域的应用。 实施步骤： 定期评估生成式AI应用效果，包括定量和定性指标。 收集员⼯反馈：通过调查、访谈等方式，了解员工对生成式AI的看法和建议。优化AI⼯具和流程：根据评估结果和反馈，不断改进生成式AI的应用方式。 1.启动AI思维 培养领导层和关键员⼯对 ⽣成式AI的认知，了解其在提升⽣产⼒⽅⾯的潜⼒ 2.聚焦⾼价值任务 识别各部⻔⼯作流程中最耗时、最重复、最低效的环节,节，特别是与信息流相关的任务。 3.试点AI⼯具 通过⼩规模试点，验证AI ⼯具的效果并积累经验。 4.将AI融⼊到⽇常 ⼯作流程中 在每个部⻔培养1-2名AI专家，定期分享经验，促进知识交流和协作。 5.评估与优化 持续评估⽣成式AI应⽤的成效。定期收集员⼯反馈，优化⼯具和流程。 Franklin许峰AI赋能商业培训、咨询 生成式AI企业智能增效五步法®