在人工智能浪潮的推動下，AI大模型技術正以前所未有的方式，改變著各行各業(yè)的服務方式和用戶體驗。這其中，銀行業(yè)作為數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，成為大模型率先探索的重要行業(yè)。

那么，經(jīng)過一年多的發(fā)展，銀行業(yè)在AI大模型的運用，已經(jīng)進展到哪一步了呢？

01

從落地到場景深入

大行占據(jù)領先位置

十年前，銀行業(yè)實現(xiàn)了從傳統(tǒng)線下到互聯(lián)網(wǎng)金融線上的“艱難”轉型。而如今，它們儼然成為AI大模型落地的“排頭兵”。

據(jù)《麻省理工科技評論》發(fā)布的全球金融機構大模型榜單，我國有12家金融機構進入全球TOP20，其中螞蟻集團、平安集團、工商銀行、建設銀行、中國銀行、馬上消費金融、農業(yè)銀行位居全球TOP10。

具體發(fā)展得如何了呢？以國有大行為例，在半年報中，各家銀行均提及了大模型的研發(fā)進展，以及在場景落地應用上的進階。

其中，工行在半年報中介紹，其深化大模型技術建設與賦能，在金融同業(yè)首家完成企業(yè)級金融大模型全棧自主可控訓練和推理部署。同時開展金融行業(yè)和企業(yè)級大模型二次訓練，建成了高質量、多維度、大體量的金融大模型訓練數(shù)據(jù)集，使其具備較強的金融領域知識理解和分析推理能力。

另外，工行促進大模型技術與業(yè)務深度融合，實現(xiàn)多領域落地創(chuàng)新應用；賦能金融市場領域投資、融資、交易等業(yè)務全流程，提高業(yè)務處理效率；打造營銷智能助手，開發(fā)產品智能問答、營銷活動方案設計等功能，精準發(fā)力支持客戶營銷。

郵儲銀行稱，其完成大模型算力云資源池試點建設；大模型異構算力集群初步具備支持千億級規(guī)模大模型訓練能力。

在場景應用上，郵儲大腦逐步向生成創(chuàng)作提升，為員工打造多種智能辦公助手。具體看，遠程銀行客戶投訴分析場景可輔助坐席進行投訴內容的監(jiān)管報送分類，準確率達93%；文檔內容審核可幫助業(yè)務需求管理人員快速理解與審核需求內容，業(yè)務標簽提煉準確率達84%，功能點抽取準確率達96%等。

建行稱，其持續(xù)推進金融大模型建設及應用，全面賦能公司金融、個人金融、資金資管、風險管理、科技渠運、綜合管理六大板塊79個行內業(yè)務場景；提升文生圖輸出質量，支撐客戶營銷提質增效；優(yōu)化檢索增強生成應用模式，支撐授信審批財務分析，將客戶財務分析報告工作用時由數(shù)小時縮短至分鐘級別。

農行2024半年報顯示，其在人工智能技術應用方面，加快以AI技術為驅動的智慧銀行建設，密切跟蹤大模型技術趨勢，持續(xù)完善AI軟硬件支撐體系，穩(wěn)妥推動AI+應用場景落地。

中國銀行在半年報中對于大模型著墨較少，僅表示試點代碼輔助等大模型應用。

交通銀行在其2024年半年報中表示，積極探索AIGC前沿技術，制定生成式人工智能建設規(guī)劃，組建GPT大模型專項研究團隊。同時，與科大訊飛聯(lián)合成立了創(chuàng)新實驗室。

股份制銀行也不甘落后，在場景應用上不斷開花。

如興業(yè)銀行“隨興寫”生成式大模型已經(jīng)賦能反洗錢。據(jù)了解，興業(yè)銀行“隨興寫”是一個可疑交易報告智能生成模型，它利用大模型與自然語言處理技術，能高效精準分析洗錢可疑客戶行為、可疑主體信息和可疑交易信息等特征，并快速生成輔助分析報告。

民生銀行則將大模型賦能研發(fā)。其研發(fā)團隊從金融研發(fā)自身安全、效率、可控等需求出發(fā)，推出了“慧碼”旅程指導方法，打造了覆蓋開發(fā)、集成、測試、投產的端到端運行風險監(jiān)測能力。

引入代碼大模型產品后，系統(tǒng)的生成采納率為20-30%之間，采納代碼與提交量占比大致在30%左右，接近業(yè)界主流實踐水平，代碼注釋率從18%提升至約30%。

柒財經(jīng)注意到，銀行業(yè)在大模型領域不斷開拓的背后，是其源源不斷對金融科技領域的投入。2023年，國有六大行的金融科技投入總金額達到了1228.22億元，同比增長5.38%。

這一投入不僅創(chuàng)下了新高，而且占到了總營業(yè)收入的3.52%，達到了歷年來的最高值。其中，工商銀行、建設銀行、農業(yè)銀行和中國銀行的投入均超過了百億元。且截至去年末，六大行的科技人員總數(shù)已超過9萬人。

02

應用效果有差異

中小行“另辟蹊徑”入局

AI大模型確實為銀行業(yè)科技發(fā)展帶來了無限可能，但實際應用效果如何，通過與它們的智能客服溝通，便可窺見一二。

好比農業(yè)銀行，其在今年上半年財報中稱，將持續(xù)深化科技賦能，開拓企業(yè)微信、智能外呼等渠道建設應用，結合掌銀搭建客戶多元化金融場景，引入AI技術賦能線上服務全流程，識客更加精準、產品和服務更加適配、客戶體驗更加智慧便捷。

而柒財經(jīng)通過農業(yè)銀行App向智能客服提問時，其回答顯得有些“呆板”：即詢問“推薦的理財產品”時，客服能夠給出具體的操作過程；而詢問“理財產品推薦”時，客服則表示，“暫未找到對應的答案”。同樣的問題，只是調整了語序，回答內容便不同。

除農業(yè)銀行外，股份行的“老大哥”招商銀行也推出智能客服助理AI小招，其借助AI、大數(shù)據(jù)技術，持續(xù)推動零售業(yè)務全面AI化。

柒財經(jīng)進入招商銀行App客服頁面，其中熱門問題中有基金推薦、保本產品推薦及最近市場情況，而當柒財經(jīng)詢問時，智能客服則機械回答“目前沒有保本理財”“無法預測未來市場”等。

不過，在“小招—客服門戶”頁面上，“數(shù)字人招曉霖”板塊是一種可以對話的智能助理，其以數(shù)字人的形式向用戶介紹產品，并能夠通過用戶的語音進行產品的答疑互動。

此外，浦發(fā)銀行基于智能自動化（IA）的機器人工廠項目獲得中國人民銀行“金融科技發(fā)展獎”三等獎。

該行推出了數(shù)字人小浦、浦惠座艙、浦惠云艙、AMA等人工智能創(chuàng)新成果。在行業(yè)內首創(chuàng)的數(shù)字人體系，形成多類數(shù)字員工，有效提升服務轉化率。

而進入浦發(fā)銀行手機軟件中，柒財經(jīng)詢問“理財產品推薦”，浦發(fā)銀行智能客服給出了具體的操作流程，并表示“如未解決，您可繼續(xù)聯(lián)系客服代表”。

當詢問“存量房貸利率調整實施細則”，浦發(fā)銀行智能客服給出了較為具體的回答，涉及“調整方式及時間”“調整規(guī)則”“貸款信息查詢方法”等，較為詳細。

此外，和國有銀行和股份行等規(guī)模較大的銀行相比，中小銀行在AI技術的籌備和應用上相對有所滯后。畢竟，動輒一年掏出幾十億甚至上百億的大型銀行相比，中小銀行的“腰包”顯然厚度要差得多。而且在人才儲備上，中小銀行業(yè)也相形見絀。

更重要的是，在本身就面臨著營收、盈利停滯甚至下滑的現(xiàn)實面前，中小銀行如果在AI大模型上大規(guī)模投入，可能還要背負著不可預測的試錯成本，這又是一個不可承受之重。

不過，越來越多的中小銀行已經(jīng)“另辟蹊徑”地行動起來，如就大模型項目進行招標，且目標性比較強。

如在上月，吉林銀行發(fā)布大模型知識引擎（一期）建設項目招標公告，擬選擇1家廠商為該行建設大模型知識引擎系統(tǒng)軟件一套，項目資金343萬元。

8月，上海銀行發(fā)布了個人手機銀行鴻蒙版本升級項目之大模型智能體采購公告，要求投標人在2021年1月1日以來，具有大模型對話場景相關實施案例至少1例且只接受擁有智能體相關產品著作權的供應商參與等。

雖然進展有快有慢，但隨著AI在應用場景的持續(xù)深入，可以預料的是，銀行業(yè)必將被激發(fā)出更大的潛力，創(chuàng)造更多的價值。

       原文標題 : 銀行業(yè)AI大模型，從入局到求變