确保为您的 IT 团队提供持续支持。提供必要的资源、工具和培训，以适应和有效解决 AI 技术问题。鼓励 IT 和业务部门之间的协作，以使技术进步与组织目标保持一致。
改变组织心态，拥抱新一代人工智能：
培养创新和开放变革的文化。向组织的各个层面传达生成式人工智能的价值和潜力，强调它如何增强流程、改善决策并推动业务成果。鼓励实验并营造一种从失败中吸取教训的环境。
试点项目：
从试点项目或小规模实施开始，测试生成式人工智能在特定部门或流程中的可行性和有效性。这可以在更广泛的实施之前在受控环境中进行迭代改进、概念验证和潜在挑战识别。
金融和银行业中生成式人工智能的真实案例
以下示例说明了生成式人工智能在各个银行和金融领域的多 危地马拉 WhatsApp 数据 样化应用，展示了其提高运营效率、改善决策和为客户提供更加个性化服务的潜力。
富国银行：除了使用Dialog Flow作为虚拟助理之外，富国银行还利用大型语言模型 (LLM) 展示了他们对监管合规的承诺。通过利用 LLM，他们确保客户了解监管机构所需的信息，从而简化流程并减少潜在的错误或误解。这一采用表明，在高度监管的行业中，人工智能如何促进客户与监管机构之间更清晰的沟通。
瑞穗：瑞穗对富士通生成式 AI 技术的试验表明，他们专注于优化系统维护和开发。通过利用 AI，他们旨在简化这些关键流程，从而减少停机时间、提高系统效率并加快新功能或更新的部署。这一举措展示了 AI 如何彻底改变银行业的后端运营。
摩根士丹利：财富管理部门利用 OpenAI 的 GPT-4 技术开发服务，体现了其对加强内部知识管理的承诺。通过利用先进的人工智能能力，摩根士丹利力求让员工能够更快地访问各个领域的相关内部信息，从而做出更好的决策并提高客户服务效率。
高盛：高盛对用于编写和测试代码的生成式 AI 工具的探索凸显了他们对改进软件开发流程的兴趣。通过利用 AI 完成这些任务，他们旨在加速编码过程、提高代码质量并实现测试某些方面的自动化。这说明了 AI 在优化金融机构软件开发工作流程方面的潜力。