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这份报告主要讲了什么内容？
McKinseyIACPM联合研究显示，参与机构均在信贷领域测试一种或多种生成式AI用例，其中超级区域性银行引领部署。最普遍的应用包括支持信贷决策（合成、起草备忘录）、资产组合监控（预警）和数据评估。然而，进展速度慢于2023年第四季度高管预期，当时80%的北美金融机构预计年内实施生成式AI用例，而仅约30%的受访者已达到部署阶段。机构正迅速采取行动应对2023年第四季度预期的挑战：67%的参与者指出组织内部生成式AI能力的潜在短缺。机构优先投资于构建人才、卓越中心（CoE）、安全环境和流程。构建CoE的焦点与McKinsey 2024年初的研究一致，参与者更倾向于集中式生成式AI运营模式。机构正考虑生产力提升和业务需求等因素来确定优先级，而投资回报率是最不重要的指标。机构继续面临定义用例和衡量价值的挑战，放弃用例的首要原因是性能不足和效益阐述不足。大多数机构正谨慎推进生成式AI应用，超级区域性和区域性银行显示出略高的风险偏好。生成式AI用例进展缓慢的主要原因是性能不足和复杂性挑战。
生成式AI在信贷赛道的应用趋势如何？
根据McKinseyIACPM联合研究，生成式AI在信贷领域的应用正逐步推进，但进展速度慢于预期。超级区域性银行引领部署，最普遍的应用包括支持信贷决策、资产组合监控和数据评估。机构正面临定义用例和衡量价值的挑战，67%的参与者指出组织内部生成式AI能力的潜在短缺。为应对这些挑战，机构优先投资于构建人才、卓越中心（CoE）、安全环境和流程，并倾向于集中式生成式AI运营模式。生产力提升和业务需求是确定优先级的主要驱动因素。大多数机构正谨慎推进应用，超级区域性和区域性银行显示出略高的风险偏好。性能不足和复杂性是生成式AI用例进展缓慢的主要原因。
报告重点分析了哪些方向？
报告重点分析了生成式AI在信贷领域的应用现状、挑战和未来趋势。主要涵盖以下几个方面：1）应用现状：机构在信贷领域测试一种或多种生成式AI用例，包括支持信贷决策、资产组合监控和数据评估；2）挑战：机构面临组织内部生成式AI能力的潜在短缺，定义用例和衡量价值困难；3）应对措施：机构优先投资于构建人才、卓越中心（CoE）、安全环境和流程；4）优先级确定：生产力提升和业务需求是主要驱动因素；5）风险偏好：大多数机构正谨慎推进应用，超级区域性和区域性银行显示出略高的风险偏好；6）进展缓慢原因：性能不足和复杂性是主要障碍。
当前市场对生成式AI在信贷领域的应用有何判断？
当前市场对生成式AI在信贷领域的应用判断显示，虽然机构正积极测试和部署生成式AI用例，但进展速度慢于预期。根据McKinseyIACPM联合研究，80%的北美金融机构曾预计年内实施生成式AI用例，而实际仅约30%的受访者已达到部署阶段。市场面临的主要挑战包括组织内部生成式AI能力的潜在短缺、定义用例和衡量价值困难。机构正优先投资于构建人才、卓越中心（CoE）、安全环境和流程以应对这些挑战。市场倾向于集中式生成式AI运营模式，并将生产力提升和业务需求作为确定优先级的主要驱动因素。尽管大多数机构正谨慎推进应用，但性能不足和复杂性仍是生成式AI用例进展缓慢的主要原因。
报告提示了哪些相关风险？
报告提示了生成式AI在信贷领域应用的相关风险，主要包括：1）性能不足：机构放弃用例的首要原因是性能不足，这可能导致应用效果不达预期；2）复杂性挑战：生成式AI应用的复杂性较高，需要机构投入大量资源进行研发和部署；3）定义用例和衡量价值困难：机构在定义用例和衡量价值方面面临挑战，可能导致应用方向不明确或效果难以评估；4）安全使用问题：虽然所有参与机构均可访问外部生成式AI工具，但部分机构对员工开放持谨慎态度，超过50%的机构要求员工了解内部指南才能访问这些工具，以确保安全使用。这些风险需要机构在推进生成式AI应用时予以重视。