界面新聞?dòng)浾?| 安震

隨著（AI）人工智能大模型應(yīng)用的逐步落地，銀行業(yè)正在經(jīng)歷一場(chǎng)前所未有的變革。ChatGPT和DeepSeek的爆紅讓大模型走入尋常百姓家，也讓銀行管理者更加重視AI應(yīng)用場(chǎng)景落地。

界面新聞?dòng)浾邚臉I(yè)內(nèi)了解到，目前AI大模型已經(jīng)運(yùn)用到銀行業(yè)務(wù)的前中后臺(tái)，從服務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)到產(chǎn)品等多個(gè)業(yè)務(wù)流程。不過(guò)，業(yè)內(nèi)人士普遍認(rèn)為，數(shù)據(jù)安全、合規(guī)，傳統(tǒng)流程和組織架構(gòu)乃至政策法規(guī)的適配，仍然是大模型在銀行業(yè)更廣泛應(yīng)用需要面臨的挑戰(zhàn)。

應(yīng)用多點(diǎn)開(kāi)花

“您好，這里是銀行智能客服，向您推薦一款理財(cái)產(chǎn)品，風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)R2，最短持有期3個(gè)月，最近三個(gè)月年化3.05%，是否需要我將詳細(xì)信息發(fā)送至您手機(jī)或?yàn)槟D(zhuǎn)接專(zhuān)屬客戶(hù)經(jīng)理?！苯缑嫘侣?dòng)浾咦⒁獾?，越?lái)越多的銀行外呼營(yíng)銷(xiāo)開(kāi)始采用AI。

宇信科技CTO張寧在接受界面新聞?dòng)浾邔?zhuān)訪時(shí)表示：“線(xiàn)索收集是銀行營(yíng)銷(xiāo)最常見(jiàn)的場(chǎng)景之一，這并不是一個(gè)新技術(shù)或新場(chǎng)景，但大模型的出現(xiàn)讓對(duì)話(huà)更自然，客戶(hù)會(huì)覺(jué)得更像在和真人對(duì)話(huà)?！?/span>

一位上市城商行人士對(duì)界面新聞表示，類(lèi)似外呼或智能客服這樣的場(chǎng)景，是目前各家銀行應(yīng)用最為廣泛，客戶(hù)最容易接觸到的場(chǎng)景。

中信銀行副行長(zhǎng)谷凌云在2024年業(yè)績(jī)發(fā)布會(huì)上提到大模型落地場(chǎng)景時(shí)表示，目前處于探索研發(fā)期的應(yīng)用場(chǎng)景有80多個(gè)，已落地的40多個(gè)，已應(yīng)用的有16個(gè)。比如，中信銀行基于大模型知識(shí)檢索能力構(gòu)建的智能體，已經(jīng)在輔助650多名坐席人員與客戶(hù)的對(duì)話(huà)，部分場(chǎng)景的內(nèi)容檢索效率提升了50%以上。

張寧向界面新聞解釋說(shuō)，銀行營(yíng)銷(xiāo)的場(chǎng)景，80%以上都是標(biāo)準(zhǔn)化的問(wèn)題，在大模型的支持下，又可以細(xì)分為兩個(gè)響應(yīng)模式：一種是全自動(dòng)應(yīng)答模式。這類(lèi)問(wèn)答相對(duì)簡(jiǎn)單，比如回答客戶(hù)“最近的銀行網(wǎng)點(diǎn)在哪兒”，適用于標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題；另一種是人工輔助模式，系統(tǒng)生成建議后由客服人員決定是否采用，可以提高人工客服的效率，更多用于比較開(kāi)放的問(wèn)題。

前述城商行人士對(duì)界面新聞表示，就其個(gè)人觀察，除了常見(jiàn)的已經(jīng)廣泛應(yīng)用的場(chǎng)景，目前銀行布局AI大模型主要的應(yīng)用落地場(chǎng)景有兩類(lèi)。一類(lèi)是對(duì)內(nèi)部員工，完成財(cái)務(wù)報(bào)表、授信報(bào)告關(guān)鍵信息提取，生成會(huì)議通知或會(huì)議紀(jì)要，或基于內(nèi)部文件、規(guī)章制度的知識(shí)庫(kù)。“主要是提高日常經(jīng)營(yíng)管理工作效率，運(yùn)行基于銀行內(nèi)網(wǎng)，合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)也很可控?！?/p>

以民生銀行為例，在2024年業(yè)績(jī)發(fā)布會(huì)上，民生銀行首席信息官?gòu)埍蟊硎荆?024年推出了15個(gè)面向員工各類(lèi)工作場(chǎng)景的助手和工具類(lèi)的應(yīng)用，包括文案編寫(xiě)、公文校對(duì)，以會(huì)議通知這樣的場(chǎng)景為例，全行日均使用超過(guò)萬(wàn)次。

一位銀行軟件開(kāi)發(fā)部門(mén)人士對(duì)界面新聞表示，在軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中，AI大模型輔助代碼生成也已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用，這可以顯著提升項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的效率。

張斌透露，民生銀行在代碼輔助方面，尤其是代碼續(xù)寫(xiě)、遷移、單元測(cè)試的生成和接口文檔的轉(zhuǎn)化等場(chǎng)景，AI代碼生成采用率超過(guò)了34%。

前述城商行人士對(duì)界面新聞表示，另一類(lèi)AI大模型應(yīng)用目前還沒(méi)有完全落地，因?yàn)樯婕般y行更加核心的信貸或財(cái)富管理業(yè)務(wù)。

張寧也認(rèn)為，在AI大模型的應(yīng)用上，銀行信貸業(yè)務(wù)前景非常廣闊，但零售業(yè)務(wù)和對(duì)公業(yè)務(wù)面臨的情況又有所不同。

“實(shí)際上，零售貸款審批速度大大提高，是基于已有的大量數(shù)據(jù)和風(fēng)控模型支持，這其中大模型的作用并不突出，對(duì)公信貸中，大模型能發(fā)揮的作用比較大，比如授信報(bào)告的撰寫(xiě)。大模型可以結(jié)合信貸審核的規(guī)則，對(duì)客戶(hù)經(jīng)營(yíng)情況進(jìn)行初步判斷，比如自動(dòng)識(shí)別營(yíng)業(yè)執(zhí)照信息，或發(fā)現(xiàn)財(cái)報(bào)中不合理之處。”張寧對(duì)界面新聞?dòng)浾弑硎尽?/span>

“我被大模型騙了”

“有一次寫(xiě)報(bào)告需要查詢(xún)相關(guān)政策法規(guī)，我問(wèn)了大模型后，大模型告訴我是在第幾章第幾條，但我查詢(xún)后發(fā)現(xiàn)根本沒(méi)有這個(gè)內(nèi)容?！?/p>

“我有一次想讓大模型把答案整理成一個(gè)表格，它很爽快地答應(yīng)了，并說(shuō)要發(fā)我郵箱，五分鐘后我才反應(yīng)過(guò)來(lái)被騙了?！?/p>

在界面新聞?dòng)浾卟稍L中，有不少銀行人士分享了日常使用大模型的體驗(yàn)。大模型在開(kāi)放性話(huà)題中存在“一本正經(jīng)地胡說(shuō)八道”的“幻覺(jué)”問(wèn)題。

張寧對(duì)界面新聞解釋說(shuō)，在銀行的強(qiáng)約束、封閉式場(chǎng)景中，由于任務(wù)目標(biāo)明確，模型產(chǎn)生幻覺(jué)的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低；但對(duì)于一些需要模型進(jìn)行判斷和推理的場(chǎng)景，例如評(píng)估公司經(jīng)營(yíng)狀況是否健康，模型仍需結(jié)合業(yè)務(wù)思維鏈進(jìn)行分解，可能出現(xiàn)偏差。如何確保模型輸出的準(zhǔn)確性和可靠性，是銀行在應(yīng)用大模型時(shí)必須解決的核心問(wèn)題之一。

事實(shí)上，界面新聞?dòng)浾吡私獾?，目前AI大模型應(yīng)用正在從效率提升逐步過(guò)渡到信貸、財(cái)富管理、金融市場(chǎng)交易等創(chuàng)造價(jià)值的核心業(yè)務(wù)中，但這類(lèi)應(yīng)用能否落地的關(guān)鍵之一是權(quán)責(zé)劃分。

一位國(guó)有行信貸條線(xiàn)人士對(duì)界面新聞表示，基于大模型或數(shù)據(jù)風(fēng)控模型生成的授信結(jié)果，還需要人工審核。在整個(gè)業(yè)務(wù)流程中，當(dāng)AI在決策鏈條中發(fā)揮了主要作用，但最終仍需人工“拍板”時(shí)，AI權(quán)責(zé)與人的權(quán)責(zé)不對(duì)等，使得銀行難以完全放心地將核心業(yè)務(wù)決策交給AI。“因此我們現(xiàn)在看到在零售場(chǎng)景中，前面的工作基本都由大數(shù)據(jù)和風(fēng)控模型完成，最后一步是人工審核。”

一位股份行自營(yíng)交易部門(mén)人士也對(duì)界面新聞表達(dá)了類(lèi)似看法，基于行內(nèi)私有云數(shù)據(jù)，有嘗試?yán)肁I進(jìn)行模擬交易，包括自主定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)管理。預(yù)計(jì)AI agent未來(lái)可以快速準(zhǔn)確分析市場(chǎng)信息。但數(shù)據(jù)隱私和合規(guī)邊界是目前還沒(méi)有解決的問(wèn)題，“因?yàn)樗皇侨耍覀冃枰o它建立一個(gè)框架。我們覺(jué)得未來(lái)可能的方向是，建立跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)共享協(xié)議，確保數(shù)據(jù)安全，同時(shí)通過(guò)監(jiān)管微調(diào)，確保agent訓(xùn)練確保隱私合規(guī)。”

前述交易部門(mén)人士對(duì)界面新聞補(bǔ)充說(shuō)，上述問(wèn)題還只是銀行內(nèi)部的問(wèn)題，即便是理清了數(shù)據(jù)安全問(wèn)題，AI做出的決策如何做到能讓客戶(hù)信任？整個(gè)決策路徑透明化是技術(shù)層面的，在觀念層面，客戶(hù)短時(shí)間內(nèi)可能難以接受，這可能是AI時(shí)代另一種投資者教育。

“另外，在人機(jī)訓(xùn)練過(guò)程中，端場(chǎng)景下存在大模型共振風(fēng)險(xiǎn)，AI agent判斷會(huì)趨同，金融市場(chǎng)業(yè)務(wù)是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)要求極高的場(chǎng)景，這可能需要在大模型精調(diào)訓(xùn)練是充分驗(yàn)證模型絕對(duì)對(duì)‘黑天鵝’事件的表現(xiàn)，采取多元化的措施避免大模型共振問(wèn)題?！痹摻灰撞块T(mén)人士對(duì)界面新聞?dòng)浾弑硎尽?/p>

中國(guó)銀行原行長(zhǎng)李禮輝在總結(jié)AI大模型應(yīng)用面臨的問(wèn)題時(shí)對(duì)界面新聞表示，金融業(yè)是對(duì)安全和可信度要求近乎苛刻的行業(yè)。金融機(jī)構(gòu)部署AI模型必須配置先進(jìn)的安全技術(shù)工具，特別要注意這幾點(diǎn)——用于市場(chǎng)分析和預(yù)測(cè)，特別注意克制模型幻覺(jué)；用于客戶(hù)篩選和分層，特別注意避免模型歧視；用于量化交易和投資顧問(wèn)，注意防止算法共振；用于身份識(shí)別和驗(yàn)證，要特別注意抵抗AI虛假；用于線(xiàn)上線(xiàn)下客戶(hù)服務(wù)，要特別注意消解機(jī)器冰冷等。

路線(xiàn)與競(jìng)爭(zhēng)

界面新聞從業(yè)內(nèi)了解到，目前，國(guó)有大行和股份制銀行已全面啟動(dòng)大模型應(yīng)用建設(shè)，并在前、中、后臺(tái)均有正式投產(chǎn)的應(yīng)用案例。

其中，國(guó)有大行憑借雄厚的資金與技術(shù)積累，更注重技術(shù)的全棧掌控，旨在通過(guò)構(gòu)建自主可控的技術(shù)體系，滿(mǎn)足自身多樣化的業(yè)務(wù)需求，進(jìn)而提升核心競(jìng)爭(zhēng)力。

一位股份制銀行人士在談到大模型應(yīng)用落地投入時(shí)坦言，銀行還是以信貸業(yè)務(wù)作為根基，大模型應(yīng)用比較容易看到效果的金融市場(chǎng)業(yè)務(wù)，最近幾年利潤(rùn)、營(yíng)收貢獻(xiàn)上以及經(jīng)營(yíng)管理重要性不斷提高，但行內(nèi)在智能體研發(fā)資源投入并沒(méi)有跟上。

一位政策性銀行軟件開(kāi)發(fā)部門(mén)人士對(duì)界面新聞表示，目前同時(shí)接洽了幾家大模型廠商，出于數(shù)據(jù)安全和合規(guī)考量，未來(lái)肯定是做本地化部署。目前從各個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)抽調(diào)人手，成立了專(zhuān)門(mén)的項(xiàng)目組負(fù)責(zé)測(cè)試不同廠家的大模型。列出了一些“白名單”業(yè)務(wù)分類(lèi)場(chǎng)景進(jìn)行智能體搭建和技術(shù)驗(yàn)證?！皼Q策的過(guò)程可能會(huì)比較長(zhǎng)，所以需要多測(cè)試、磨合。”

在大模型的競(jìng)賽中，中小銀行雖然不想掉隊(duì)，但受限于資金和技術(shù)實(shí)力，難以像大行那樣進(jìn)行大規(guī)模的基礎(chǔ)模型訓(xùn)練。對(duì)于他們而言，進(jìn)行模型的微調(diào)訓(xùn)練已是足夠的挑戰(zhàn)。

一位國(guó)有大行人士對(duì)界面新聞表示：“此前，大型銀行試圖走向中小銀行輸出技術(shù)方案的路徑，在實(shí)際操作中面臨諸多阻礙。給自己使用和為外部輸出的技術(shù)方案，其建設(shè)思路和標(biāo)準(zhǔn)存在巨大差異?！贝送?，在回歸主責(zé)主業(yè)的背景下，大銀行在技術(shù)輸出上投入縮減，使得這一路線(xiàn)面臨不確定性。

多位業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，AI大模型進(jìn)一步落地有賴(lài)于銀行體制機(jī)制變革。

中國(guó)銀行副行長(zhǎng)蔡釗在今年年初的業(yè)績(jī)發(fā)布會(huì)上表示，圍繞智能化建設(shè)發(fā)展，該行將“建機(jī)制，搭平臺(tái)、匯數(shù)據(jù)、調(diào)模型、落場(chǎng)景、練隊(duì)伍”，一方面，強(qiáng)化配套機(jī)制建設(shè)，推動(dòng)建立人工智能應(yīng)用治理架構(gòu)，推進(jìn)AI平臺(tái)完善和模型調(diào)優(yōu)，暢通大模型數(shù)據(jù)使用流程；另一方面，推進(jìn)應(yīng)用落地見(jiàn)效，按照“先內(nèi)后外”的策略，以需求為牽引，以成效為驅(qū)動(dòng)，優(yōu)先聚焦知識(shí)輔助、內(nèi)容生成等高價(jià)值場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效降本。

李禮輝向界面新聞?dòng)浾邚?qiáng)調(diào)，應(yīng)該避免小型金融機(jī)構(gòu)金融創(chuàng)新的邊緣化。一方面，小型金融機(jī)構(gòu)還有必要進(jìn)一步進(jìn)行兼并整合。另一方面，從金融科技技術(shù)發(fā)展上，應(yīng)該考慮生態(tài)共建、技術(shù)共享、鼓勵(lì)有實(shí)力金融機(jī)構(gòu)和科技企業(yè)發(fā)揮龍頭作用，選擇適當(dāng)商業(yè)模式建立1+N技術(shù)合作架構(gòu)，為小型金融機(jī)構(gòu)提供低投入、高品質(zhì)金融科技服務(wù)。

李禮輝向界面新聞分析，從政策法規(guī)的角度來(lái)看，應(yīng)該明確金融智能體法律地位，比如金融智能體行為邊界在哪里，明確金融機(jī)構(gòu)管理者的決策責(zé)任在哪里，如果智能體的決策發(fā)生了偏差，出了一些問(wèn)題，產(chǎn)生了損失，到底這個(gè)決策責(zé)任是誰(shuí)來(lái)?yè)?dān)當(dāng)？明確金融智能體與金融客戶(hù)法理關(guān)系。

“所以一定要加快數(shù)字金融監(jiān)管創(chuàng)新，一是完善法律法規(guī)，明確數(shù)字金融業(yè)務(wù)規(guī)范。二是完善一體化穿透式的金融監(jiān)管系統(tǒng)，降低監(jiān)管成本也降低被監(jiān)管成本。三是完善數(shù)字金融審核制度，完善AI平臺(tái)的測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)和方法。四是完善數(shù)字金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析和監(jiān)測(cè)系統(tǒng)?！崩疃Y輝總結(jié)說(shuō)。