本報(bào)記者 熊悅

    今年以來，人工智能創(chuàng)新應(yīng)用在金融業(yè)大量涌現(xiàn)，大模型賦能金融業(yè)務(wù)的價值正持續(xù)顯現(xiàn)，加強(qiáng)大模型技術(shù)的應(yīng)用也已成為商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)的必答題。

    9月5日，招商銀行舉辦2025招銀浦江數(shù)字金融生態(tài)大會。這是招商銀行在2025年中期業(yè)績報(bào)告中首次提到以“AI First”引領(lǐng)數(shù)智招行建設(shè)這一提法后，緊接著舉辦的一場以“AI”為主題的行業(yè)大會。大會上，各界人士圍繞AI如何賦能銀行等金融機(jī)構(gòu)高質(zhì)量發(fā)展這一命題展開探討。

    機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存

    “大模型在各行各業(yè)的應(yīng)用條件正在變得越來越好，加強(qiáng)大模型技術(shù)的應(yīng)用在今天是合適的選擇。”招商銀行首席信息官周天虹在大會上表示。

    招商銀行數(shù)字金融發(fā)展辦公室副主任韋江波同樣認(rèn)為，當(dāng)前銀行業(yè)經(jīng)營面臨諸多挑戰(zhàn)，大模型是最大的確定性機(jī)會，其技術(shù)突破將推動銀行服務(wù)模式、交互模式和工作模式變革。

    韋江波表示，從銀行業(yè)來看，AI技術(shù)的發(fā)展有三個方面值得進(jìn)一步關(guān)注：一是從原來的文字交互進(jìn)階到智能化的語言交互，這將改變用戶的操作界面。二是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)能夠被聽懂，由此帶來諸多應(yīng)用場景的變化。三是推理能力方面，能夠?qū)崿F(xiàn)像人一樣思考，甚至形成比人更聰明的思考方法。

    AI技術(shù)的發(fā)展將推動銀行的經(jīng)營發(fā)生轉(zhuǎn)變。韋江波進(jìn)一步補(bǔ)充道，一是服務(wù)模式上，以前只能聚焦重點(diǎn)客戶，現(xiàn)在可以做到以每個客戶為中心，真正做到千人千面。二是交互模式上，以前交互模式主要以圖形界面為主，現(xiàn)在的交互模式可能不只是圖形，而是“圖形+對話”，這或?qū)⒊蔀殂y行今后大量推廣的場景。第三，組織模式上，以前主要是人，AI進(jìn)行適當(dāng)輔助，現(xiàn)在打造數(shù)字員工，極大拓展人的工作效率。

    “實(shí)踐中，大模型已在多行業(yè)落地，包括智能客服高效響應(yīng)、多模態(tài)審核助力風(fēng)控、綜合報(bào)告生成提升效能等。”通義大模型業(yè)務(wù)總經(jīng)理徐棟表示。

    對于銀行等金融機(jī)構(gòu)而言，加快大模型等AI技術(shù)的應(yīng)用落地也已逐步成為業(yè)內(nèi)共識和實(shí)踐方向。不過就目前的情況來看，銀行機(jī)構(gòu)推進(jìn)大模型應(yīng)用仍然面臨著一些需要解決的問題。

    火山引擎總裁譚待認(rèn)為，在金融應(yīng)用場景中，大模型落地還面臨著合規(guī)、安全、可信挑戰(zhàn)。他表示，目前以大模型為基礎(chǔ)的AI數(shù)字員工已經(jīng)在各個金融機(jī)構(gòu)普遍落地，比如智能風(fēng)控、智能客服、展業(yè)助手、智能投研、信貸報(bào)告、代碼輔助等領(lǐng)域。“整體來看，金融機(jī)構(gòu)對AI的應(yīng)用還處在初期。模型能力有待加強(qiáng)、領(lǐng)域知識有待提升、如何做好后訓(xùn)練等非常關(guān)鍵。”

    “如何讓基座模型能力更精準(zhǔn)地適配銀行的業(yè)務(wù)邏輯，如何更好地抑制AI幻覺，如何避免做了很多大模型場景研發(fā)但是業(yè)務(wù)單位體感不高的問題等等，是當(dāng)前金融業(yè)要重點(diǎn)攻堅(jiān)的方向。”周天虹提到。

    共建大模型應(yīng)用生態(tài)

    周天虹表示，金融業(yè)要進(jìn)一步提升大模型解決領(lǐng)域問題的能力，關(guān)鍵在于打好三個“組合拳”，即上下文工程、知識管理和后訓(xùn)練。首先，上下文工程是做好大模型應(yīng)用的基礎(chǔ)性工作。其次，企業(yè)級知識管理是釋放大模型能力的關(guān)鍵。通過構(gòu)建完善的企業(yè)級知識管理體系，可以將大模型能力與企業(yè)自身語境和知識體系對齊，提高答案的準(zhǔn)確性。第三，后訓(xùn)練是增強(qiáng)模型在專業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用效果的有效手段，通過監(jiān)督微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方式，將領(lǐng)域知識和領(lǐng)域業(yè)務(wù)邏輯融入模型，可以顯著提升模型在專業(yè)領(lǐng)域的基礎(chǔ)認(rèn)知和理解力，使其更好地處理復(fù)雜、高難度的領(lǐng)域任務(wù)。

    “當(dāng)前大模型的應(yīng)用成本仍然比較高，而大模型在銀行的應(yīng)用范圍又非常廣泛，幾乎所有涉及人工參與的場景，大模型都能搭上邊，但不同場景產(chǎn)生的業(yè)務(wù)價值差別很大。”周天虹進(jìn)一步表示，因此，金融業(yè)要發(fā)揮好大模型作用做好大模型價值變現(xiàn)，還有一個關(guān)鍵是選好場景。

    周天虹介紹，招商銀行的策略是聚焦“用人多、用時多、省錢多”的高價值場景。在“用人多”場景，用AI擴(kuò)充人力，擴(kuò)大服務(wù)半徑、提升服務(wù)水平、優(yōu)化客戶體驗(yàn)，推動業(yè)務(wù)量持續(xù)增長。在“用時多”場景，用AI協(xié)助員工工作、降低復(fù)雜度、提升質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效。在“省錢多”場景，針對成本高、風(fēng)險(xiǎn)大的環(huán)節(jié)，用AI提升風(fēng)險(xiǎn)識別的覆蓋度、準(zhǔn)確度和時效性，減少成本支出。

    韋江波表示，在AI時代，更需要共建一個產(chǎn)業(yè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在這個網(wǎng)絡(luò)里每一家金融機(jī)構(gòu)、科技公司都是智慧的神經(jīng)元，通過開放的API、共享的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、協(xié)同的技術(shù)平臺去連接彼此，讓數(shù)據(jù)、算法、算力、場景、高效的交互與激蕩，當(dāng)神經(jīng)元被激活并連接在一起的時候，整個產(chǎn)業(yè)的智慧將實(shí)現(xiàn)指數(shù)級的增長，將遠(yuǎn)超任何一個孤立個體的總和。

    “大模型應(yīng)用研發(fā)工作需要從‘業(yè)技融合’走向‘業(yè)技共創(chuàng)’。大模型在銀行的應(yīng)用發(fā)展需要生態(tài)伙伴的支持、需要行業(yè)的合作才能做好，‘單打獨(dú)斗’難以做到高水平，更可能錯失機(jī)遇窗口。”周天虹認(rèn)為。

（編輯 才山丹）