纵观2023上半年国内外重大科技趋势和投资热点，生成式人工智能（下称GenAI）无疑是最引人注目的技术之一。根据麦肯锡的研究，GenAI每年对全球经济的贡献至多达7.9万亿美元【1】。GenAI不仅对全球经济产生重要影响，也为各个行业带来了变革机遇。各行各业领先企业已开始积极应用GenAI，并取得成果。从媒体到金融、从医疗到交通，GenAI正成为推动新一轮创新浪潮的核心动力之一。其中，零售和消费品行业、银行业、制药和医疗产品三个行业的价值潜力最大。
麦肯锡全球资深董事合伙人、中国区金融机构咨询业务负责人曲向军表示：
“以银行业为例，GenAI将会为全行业带来2,000亿-3,400亿美元的新增价值，占行业年收入的2.8%-4.7%【1】。使用生成式AI工具能提升金融业客户满意度、改善决策与提升员工体验，并通过更高效的欺诈监控等措施降低风险。”
与传统AI相比，GenAI拥有四大优势，包括1）自动化和效率提升、2）个性化和定制化、3）创造性和创新能力以及4）可解释性和透明度。我们认为，GenAI可通过1）提高生产效率、2）推动创新能力和3）改变竞争格局三大方式，为全球经济创造巨大价值。
麦肯锡全球董事合伙人韩峰:
“银行业GenAI用例的价值潜力主要来自“4C”：编程加速（Coding）、内容提炼/虚拟专家（Concision）、客户互动（Customer engagement）以及内容生成（Content generation）。
比如，在编程加速方面，GenAI能够解读并生成代码（包括从遗留系统大规模迁移主机资料、自动化测试开发等），对代码编写效率的提升可高达55%。在内容提炼上，虚拟专家能快速访问所有相关信息（例如产品指南和政策文件），并从非结构化数据中归纳提取洞见、解读文本，从而辅助银行一线人员及时满足客户请求，对一线员工人效提升可高达约60%。在客户互动领域，聊天机器人能自动高效完成客户触达和数据收集，未来5-10年至少80%以上的银行客户互动可被自动化。内容生成方面，GenAI的用例包括生成文本、图像等内容来辅助拟定合同、招标书等文件，编写宣传文案和营销材料，生成视觉图示以及加速内容研发流程等。从银行业具体职能角度看，GenAI用例对一线分销，客户运营，技术以及法律、风险、合规和反欺诈部门的价值潜力最大，占整体价值池约70%。”
中国GenAI行业的商业化应用呈现出两大特点：一是行业分布集中，主要集中在商业化发展较成熟的优势产业；二是大部分企业尚处于积极探索自身商业模式的早期阶段。
在国内，GenAI应用发展最迅速的领域包括电商、传媒、娱乐和游戏，尤其是数字虚拟人和电商视频营销，而大部分传统行业（如金融、能源、教育等）仍处于小规模试点阶段。
中国GenAI企业利用国内垂直场景优势，将GenAI优先应用于商业化基础设施较完善的新兴行业中，市场上主流的商业模式包括云资源售卖、模型API调用、SaaS收费、素材收费等，大规模应用GenAI的商业模式仍有待探索。
伴随GenAI的蓬勃发展，其产业规模也在高速增长，引来投资者纷纷入局。2022年中国市场收入规模约为人民币660亿元，2020-2025年复合增速将达到84%【2】。由此看来，GenAI不仅在为全球经济创造巨大价值，其产业本身也拥有巨大投资机会。
“麦肯锡全球董事合伙人方溪源:
生成式AI价值链由6个环节组成，分别是专用硬件、云平台、基础模型、模型中心和MLOps、应用和服务。伴随着GenAI技术的发展，整个价值链都蕴藏着巨大机会，但各环节市场机会存在显著差异，部分环节在资源投入、专业知识和先发者优势方面形成了行业壁垒，为新进入者和小型企业展业带来阻力。”
2022年到2035年全球市场规模增量主要来源于训练侧硬件、广告应用和软件。基于大模型微调的终端应用，是初创企业拥有最大机会的赛道，约一半生成式AI独角兽企业诞生于这个市场。在盘点321家处于融资过程中的海外知名科创企业后，我们发现文本、视频和代码初创企业占比最多，占所有初创企业数量的35%、14%、22%。从成熟度视角来看，文本和代码模态应用相对更成熟，不仅表现在获得融资的企业数量较多，且赛道内均有~10%的科创企业已进入C轮+融资阶段。从估值角度看，文本赛道的独角兽数量占70%。
在价值链最终端是依托模型产品提供增值服务的整体解决方案提供商，目前以大厂为主要玩家，但垂类领域仍有中小型玩家参与的市场空间。我们认为服务市场存在三类机构来帮助企业洞察商业机会和弥补复杂技术方面的能力差距，分别是专业集成商、垂类服务商和咨询公司。
麦肯锡蓝跃领导人方浩翔：
“生成式AI在不同行业和领域引发了大量讨论，除了投资圈和大企业外，资源相对较少的中小型企业也能通过生成式AI为员工和客户赋能，快速提升生产力和服务效率，实现弯道超车。
金融机构规模化GenAI应用有三种定位：创造者(Maker) ——推动核心商业模式转型，重塑核心业务和/或面向客户的方式，例如抵押评估、直接客户互动；塑造者(Shaper)——聚焦幕后整合，改变业务模式的应用程序，例如虚拟专家，前线培训；使用者(Taker)—— 有针对性地提高生产力，利用SaaS 解决方案，提高现有任务的效率或准确性，例如编码协助、文案写作、客户协助。”
企业在考虑引入GenAI时应以速度为先，遵循“四步走”方法论，高效实现GenAI部署和规模化应用。首先，企业应构建 “内、外、快、慢”四大战略来平衡企业内部和外部要素，以及速赢举措和端到端体系化转型。其次，企业应在“负责任的AI（Responsible AI）”框架下，快速制定初版用例图谱和转型路径图。第三，企业需要根据用例的重要性与潜在效益进行优先级排序，以“先动起来”的方式逐步推进试点工作，为全公司规模化应用夯实基础。最后，企业需要进行全方位运营模式转型，并将AI内嵌到业务的每个环节，从而实现规模化推广GenAI。另外，值得注意的是，金融机构在应用GenAI时尤其需要关注模型幻觉、恶意使用、信息泄露等三大关键风险。
曲向军最后总结道：
“作为一项前沿技术，GenAI通过提高生产效率、推动创新能力和改变行业竞争格局，为全球经济和各行各业带来巨大价值。各行各业领先企业已经开始积极应用GenAI，并已取得显著成果。金融业在GenAI应用方面拥有巨大潜力，应该抓住这一历史性机遇，打造先发优势。”
注释：
【1】麦肯锡研究报告《生成式AI的经济潜力》，2023年6月
【2】数据来源：《中国AI数字展望2021-2025》，前瞻产业研究院和中关村大数据产业联盟
作者：
曲向军
麦肯锡全球资深董事合伙人，常驻香港分公司
韩峰
麦肯锡全球董事合伙人，常驻深圳分公司
方浩翔
麦肯锡蓝跃领导人，常驻香港分公司
方溪源
麦肯锡全球董事合伙人，常驻香港分公司
容觉生
麦肯锡全球董事合伙人，常驻香港分公司
胡艺蓉
麦肯锡全球副董事合伙人，常驻上海分公司
曾文静
麦肯锡资深项目经理，常驻上海分公司
李静瑶
麦肯锡资深咨询顾问，常驻上海分公司
宋戈
麦肯锡资深咨询顾问，常驻上海分公司
邱外山
麦肯锡资深咨询顾问，常驻上海分公司
王喆宸
麦肯锡咨询顾问，常驻上海分公司
蒋子翔
前麦肯锡咨询顾问
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