在ChatGPT亮相仅数月后，生成式人工智能便深入地融入我们的生活和业务。活跃消费用户增长之快前所未有。从OpenAI的GPT3到GPT4，人工智能的功能实现了飞跃，在代码编写和中级专业写作方面的成绩显著。
针对生成式人工智能，采用以风险为导向的方法将确保公司在数字化道路上，始终符合监管机构、消费者和其他利益相关者的期望。
职能转型：重构运营。
生成式人工智能可以优化数据集和文档集的整理，简化人工研究工作，还可用于起草财务、风险和合规性报告、定制个性化客户服务方案、识别人工报告中违规点。
负责任的人工智能：建立信任和管理风险。
通过整合技术、流程和技能，负责任的人工智能框架可以解决生成式人工智能的相关风险，例如网络威胁、隐私问题、法律影响、性能问题、偏见和知识产权风险。
员工：培养技能，适应新工作方式。
随着人工智能的采用，新的岗位也将应运而生，如提示工程师和模型专家。这些人才的组合好比“人工智能工厂”，为企业人工智能系统的实施和维护提供支持。
云和数据：奠定增长基础。
生成式人工智能可挖掘非结构化数据的潜力，以此支持决策优化、收入增长和业务扩展。
新商业模式：数据货币化和行业重塑。
生成式人工智能提供了这种可能，它既能建立新商业模式，也能颠覆基本价值链。企业在利用生成式人工智能提升运营效率的同时，不妨思考这项技术在近期将如何实现公司业务和所在行业的颠覆。
除风险管理专业人员外，公司内外部人员均可能影响公司负责任地使用生成式人工智能的能力，包括数据科学家、数据工程师、数据提供方、领域专家、社会与文化分析师、多样性、公平性、包容性与可接取性、社区影响领域的专家、用户体验设计师、治理专家、系统出资人、产品经理、第三方实体、评估人员以及法律和隐私保护专业人员。
风险及控制服务部汇集了数据科学、工程、数据道德、数字法律、风险和治理领域的专家，可与公司所在行业的专家携手，协助公司以负责任的方式加快生成式人工智能的实施步伐，并能够助力公司在建立人工智能信任的发展道路上迈出关键一步。
“理解、建立、加速和保证”是助力企业部署人工智能的方法论。
完整版报告，点击下方小程序查看
