本书从技术、应用、安全和监管等维度全面讲解了金融机构应该如何正确地认知和实践AIGC，以此加速实现数字化和智能化。
作者有超过20年的金融科技工作经验，同时有丰富的AI大模型创新和应用经验，在本书中，作者将自己的丰富经验、深入洞察以及国内外的经典案例相结合，为金融行业的AIGC实践指明了方向，提供了方法论。
全书一共10章，具体包含以下内容：
AIGC技术演变与应用典型落地场景（第1、2章）
首先，深入探究大语言模型的过去、现在与未来，剖析AIGC三大核心技术的发展演变，以及算力、算法、数据在其中的关键作用和相互影响。然后，进一步探讨AIGC技术与应用在典型场景中的具体落地，帮助读者全面理解AIGC的基本原理，为迎接AI新时代夯实理论基础。
AIGC提升金融业内外部效率与方法论（第3～5章）
分析AIGC对提升金融业内部生产效率和外部服务效率以及技术能力产生的深远影响。分享全球范围内大模型厂商和金融证券机构的AIGC应用实践，详解该技术在自动化流程、数据分析、风险管理、数字人、智能营销、智能投顾、投资决策等业务领域的具体应用，帮助金融业更好地降本增效、重塑竞争力。
AIGC监管与金融业安全使用策略（第6、7章）
重点探讨AIGC在监管科技中的应用，以及金融业如何安全地使用AIGC。结合国际实践经验，同时考虑中国的合规发展现状，提出应对科技治理挑战的对策，旨在建立可信赖的AIGC使用策略。
训练金融大模型的方法与AIGC未来畅想（第8～10章）
首先，总结金融业提示工程的训练要点及使用技巧，并探索和分析金融领域特定大模型的训练方法及应用场景。然后，展望大模型发展方向，思考人与AI的未来，畅想AI时代金融业从数字金融向智慧金融转变的路径。

林建明，萨摩耶云科技集团创始人、董事长兼首席执行官，拥有逾20年金融科技行业经验。金融领域知名的AIGC先行者和实践者，对AIGC在金融领域的应用有深刻的洞察和思考。
曾担任招商银行股份有限公司信用卡中心总工程师，并主导信用卡业务相关技术架构的建设工作。2013年参与成立招联消费金融有限公司（现已成为知名的消费金融公司），率先将数字技术应用于金融行业。曾分别凭借招商银行移动支付系统及招商银行信用卡实时智能决策支持体系，荣获中国人民银行颁发的“银行科技发展奖”二等奖及三等奖。

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前言
第1章 AIGC开启的AI大航海时代
1.1 大语言模型的过去、现在与未来
1.1.1 大语言模型的过去和现在
1.1.2 大语言模型的未来
1.2 ChatGPT引发的生产力革命
1.2.1 AI新的里程碑：ChatGPT
1.2.2 ChatGPT引领人类进入智慧时代
1.2.3 大模型带动生产力飞跃
1.3 AIGC三大核心技术
1.3.1 生成算法模型
1.3.2 预训练模型
1.3.3 多模态技术
1.4 AIGC爆发，数据、算力和算法共振
1.4.1 数据：作为大模型训练基础资源的高质量数据集需求增加
1.4.2 算力：算力需求不断攀升，GPU行业市场潜力巨大
1.4.3 算法：大模型算法助力AIGC突破
1.5 从PGC、UGC到AIGC，传统内容生成模式的颠覆与重塑
第2章 AIGC技术与应用的落地场景
2.1 AIGC产业生态加速形成，走向模型即服务的未来
2.1.1 AIGC架构体系及其重要性
2.1.2 主要参与主体排兵布阵，商业模式探索开始起步
2.1.3 AIGC产业生态版图扩容加速
2.2 AIGC典型应用场景与实践
2.2.1 文本生成
2.2.2 音频生成
2.2.3 图像生成
2.2.4 视频生成
2.2.5 跨模态生成
2.2.6 策略生成
2.3 大模型落地金融领域的风险与挑战
2.3.1 大模型在金融领域的5个典型应用场景
2.3.2 大模型在金融领域应用所面临的风险及其防范
2.3.3 AIGC技术的科林格里奇困境
2.4 金融机构使用AIGC技术的难点与可能路径
第3章 AIGC提升金融业内部生产效率
3.1 提升自动化运营水平
3.1.1 金融行业自动化运营现状
3.1.2 AIGC提升金融机构自动化运营水平
3.1.3 AIGC在自动化运营领域的5类应用场景
3.2 提升数据分析效率
3.2.1 金融行业中常见的数据分析需求
3.2.2 金融机构进行数据分析常用的技术手段
3.2.3 AIGC提升数据分析能力的4个维度
3.3 提升财务报告自动生成水平
3.3.1 技术手段在财务报告生成领域的应用
3.3.2 AIGC提升财务报告自动生成水平的5条路径
3.3.3 AIGC提升财务报告自动生成水平的具体步骤
3.4 提升风险管理效率
3.4.1 技术手段在风险管理方面的应用
3.4.2 AIGC提升风险管理水平的4个维度
3.4.3 AIGC提升金融机构风险管理能力的路径
3.5 提升人机协作效率
3.5.1 数字员工遍布金融行业
3.5.2 数字员工的5点不足
3.5.3 AIGC能有效提升数字员工职场“经验值”
第4章 AIGC提升金融业外部服务效率
4.1 数字人
4.1.1 数字人在金融领域的应用现状
4.1.2 AIGC令数字人更具“服务力”
4.2 智能营销
4.2.1 智能获客
4.2.2 智能运营
4.2.3 营销数据分析与预测
4.2.4 营销活动规划
4.2.5 营销效果评估
4.3 风险信用评估
4.3.1 信贷评估
4.3.2 信用违约预测
4.3.3 贷款利率优化
4.3.4 欺诈检测
4.4 智能投顾
4.4.1 客户画像
4.4.2 资产配置
4.4.3 个性化投资组合管理
第5章 AIGC提升金融科技水平
5.1 重塑算力系统
5.1.1 大模型的算力需求
5.1.2 金融业的算力需求
5.1.3 AIGC辅助算力提升
5.2 提升金融数据处理能力
5.2.1 重构金融数据库
5.2.2 萨摩耶云在重构数据库方面的尝试
5.2.3 提升金融数据的分析和挖掘能力
5.2.4 萨摩耶云在使用AIGC提升数据分析和挖掘能力方面的尝试
5.3 加速智能开发
5.3.1 自动编写代码
5.3.2 撰写代码注释
5.3.3 低代码开发
5.3.4 智能调试和故障排查
5.3.5 智能化项目管理和协作
5.3.6 萨摩耶云在加速智能开发方面的经验
5.4 重塑研发团队人员构成
5.5 重塑基础设施架构
第6章 AIGC推动监管科技发展
6.1 监管科技服务的两个主体
6.1.1 监管机构端
6.1.2 金融机构端
6.2 监管科技的发展现状
6.3 AIGC在监管科技中的应用方向
6.3.1 身份识别
6.3.2 数据采集
6.3.3 监管数据报送
6.3.4 风险监测及预警
6.4 AIGC对防范系统性金融风险的作用
第7章 金融业如何安全地使用AIGC
7.1 数据隐私保护
7.2 模型可解释性
7.3 对抗攻击和欺诈行为
7.4 人工干预机制
7.5 合规和监管要求
7.6 用可信AIGC应对科技治理挑战
7.6.1 知识产权
7.6.2 算法歧视
7.6.3 安全挑战
7.6.4 伦理风险
7.6.5 环境风险
7.7 AI治理的欧美实践和国际经验
7.7.1 欧美AI治理的实践
7.7.2 国际AI治理的启示与借鉴
7.8 AIGC的中国合规发展与治理建议
7.8.1 监管文件规范AIGC发展
7.8.2 探索共筑可信AIGC生态新范式
第8章 面向金融业的提示工程
8.1 提示工程的基本概念
8.1.1 什么是提示工程
8.1.2