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World File Search System银行业务
生成人工智能：银行业的前景
摘要：作为一项必不可少的服务，银行业务将全天候运作，可满足从普通个人到专业人士的不同客户。Genai是一种有力的工具，可以重塑银行业，从而提供了巨大的创新和效率潜力。其战略采用必须使银行保持竞争力并迎合技术精通技术的偏好。重新开展计划对于为银行专业人员配备有效利用Genai的必要知识和技能至关重要。随着Genai的不断发展，其整合到银行业务中会承诺变革的结果，确保以客户为中心的方法和数字时代的可持续增长。生成人工智能（Genai）的出现标志着银行演变的重要里程碑。genai（AI的子集）利用神经网络根据提供的输入来生成原始内容，从而改变银行业务和客户体验。Openai是AI研发和开发的杰出参与者，他通过诸如Chatgpt之类的模型开创了Genai，从而使自然语言互动类似于人类对话。Genai为银行业带来了挑战和局限性提供多方面的好处。它通过通过聊天机器人提供全天候的支持，提供个性化的产品建议以及协助贷款资格评估来增强客户体验。此外，它有助于风险管理，欺诈检测和个性化营销活动，从而优化运营效率并增强客户参与度。尽管具有能力，但Genai仍需要人类的监督，尤其是在批判性决策过程中。
2023 年中期报告
首先，我们进一步利用了国际连通性。我们连接世界主要贸易和投资集团的能力一直是我们最大的优势，现在也依然如此。上半年，我们的批发跨境客户业务增长了约 50%，所有地区均有增长，这主要归因于利率上升。在财富和个人银行业务方面，我们目前拥有 630 万国际客户，比去年同期增长了 8%。全球交易银行业务的收入也实现了强劲增长，增长了 63%。在全球交易银行业务中，由于利率上升，外汇和全球支付解决方案表现良好。贸易额与全球贸易量相比略有下降，尽管汇丰银行最近连续第二年被《欧洲货币》杂志评为“最佳贸易融资银行”，同时还被评为“亚洲最佳银行”。
2022 - 2027 年战略计划
通过在每个战略重点下制定详细的目标和行动计划，我们将继续在当地开展银行业务，与社区合作开展重要项目，在社区中提供领导力和培训，并在最具可持续性和影响力的地方分配利润——MDFSL 主席 Ross Egleton
2010 年度报告 - 法国巴黎银行
多元化业务模式服务实体经济的优势 在这场震撼整个金融体系的史无前例的危机以及随之而来的银行业转型之后，法国巴黎银行旨在服务实体经济的多元化业务模式再次证明了其价值。这反映在我们出色的2010财年业绩中；银行净收入增长9.2%，净收入增长超过34%，达到78亿欧元。在我们的核心业务中，零售银行业务强劲反弹，投资解决方案继续赢得新业务，企业及投资银行业务在严峻的经济环境下表现良好。尽管金融业面临强大的阻力：欧洲主权债务危机、市场剧烈波动、全球金融市场的紧张和不确定性以及投资者普遍的担忧，我们仍然取得了如此出色的业绩。我们的员工巧妙地利用他们丰富的经验和对卓越的不懈追求，满足了客户、员工和股东的苛刻需求。
已公布的异议商标 - USPTO
银行业务和相关金融服务；金融服务，即提供财务分析、咨询、规划和管理、商业和消费者贷款和租赁服务、抵押贷款和贷款融资；信用卡服务；借记卡服务；电子支付，即账单支付数据的电子处理和传输；汇率性质的财务信息；担保服务，即担保贷款；现金管理；抵押银行业务；投资服务，即提供有关股票、共同基金、证券、债券、商品、房地产和其他投资工具的投资分析、咨询、规划、管理、顾问、经纪、银行和研究服务；保险服务，即在人寿、财产和意外、意外、健康和信用保险服务领域提供保险管理和保险咨询服务（美国 CLS.100、101 和 102）。首次使用日期：1986 年 7 月 0 日；商业使用日期：1986 年 7 月 0 日。
2010 年度报告 - 法国巴黎银行
多元化业务模式服务实体经济的优势 在这场史无前例的金融危机震动整个金融体系，并引发银行业转型之际，法国巴黎银行服务实体经济的多元化业务模式再次证明了其价值。这反映在我们出色的 2010 财年业绩中：净银行收入增长 9.2%，净收入增长超过 34%，达到 78 亿欧元。在我们的核心业务中，零售银行业务强劲反弹，投资解决方案业务继续赢得新业务，企业及投资银行业务在严峻的经济环境下表现良好。尽管金融业面临巨大阻力，包括欧洲主权债务危机、市场剧烈波动、全球金融市场紧张和不确定性以及投资者普遍担忧，我们仍然取得了如此出色的业绩。我们的员工巧妙地运用他们丰富的经验和对卓越的坚定承诺来满足客户、员工和股东的苛刻需求。
零售银行的AI-Firt
在零售银行业务中采用AI优先的方法并非没有挑战。组织经常面临的双胞胎挑战缺乏采用AI的明确策略，并且可以完全利用AI功能。银行经常难以从针对特定用例的实验转变为整个组织中的AI技术。由于数据准备就绪，他们经常在AI采用中面临重大挑战，这主要是由于数据分解，缺乏标准化数据格式以及对数据隐私和安全性的担忧。这是由于不灵活且投资含有的技术核心，零散的数据资产以及妨碍商业和技术团队之间协作的过时操作模型而更加复杂的。AI在银行业务中的应用也遇到了与道德和法律问题有关的障碍，包括隐私，安全性，缺乏透明度和算法偏见。关注数据源及其真实性的透明度以及偏见可能导致不公平的决策。认识到与AI相关的潜在风险，已经建立了许多法规来管理其使用。
BMIS-POS.pdf
BECO430 国际经济与贸易 3 BECO260-BECO210 BECO470 货币与银行经济学 3 BECO260-BECO210 BFIN350 财务管理 3 BFIN300 BFIN360 财务报告与分析 3 BFIN300 BFIN430 国际银行与金融 3 BFIN300 BFIN440 银行业务 3 BFIN300 BFIN460 个人理财 3 BFIN300 BFIN470 金融市场与机构 3 BFIN300 BFIN475 金融投资 3 BFIN300
