近兩年，以大模型、生成式AI為代表的科技加速發展，正成為推進銀行數字化轉型的新興動力。銀行業擁有廣泛的客戶覆蓋、海量的數據、以及豐富的應用場景，是金融AI應用價值最高的垂直行業之一。

金融AI將革新數字金融模式和業態，重新定義客戶服務與體驗。當前，其應用已涉及風險管理、智能決策、流程增效、客戶服務、反欺詐、編程等諸多領域，不同規模銀行機構積極探索大模型、生成式AI等技術，以提升業務效能。

近日，清華大學經濟管理學院、度小滿、《麻省理工科技評論》中國、清華大學經濟管理學院動態競爭與創新戰略研究中心聯合發布《2024年金融業生成式人工智能應用報告》（以下簡稱《報告》），《報告》提出，生成式AI正在席卷金融業，釋放新的生產力，賦能銀行數字化轉型，以前所未有的方式重塑全球金融業的格局。

《報告》還表示，一些創新的銀行將從“采用技術的銀行”邁向“最懂技術的銀行”，并向“最懂銀行的先進技術服務商”領域拓展，充分釋放其高質量數據價值，有望給金融業帶來3萬億規模的增量商業價值，并可能將徹底改變交易的進行、投資的管理和風險的評估方式。

農業銀行研發中心聯合北京金融科技產業聯盟人工智能專委會發布的《數據智能賦能金融數字化白皮書》在展望銀行科技演進趨勢時指出，銀行將通過知識圖譜深化關聯數據分析，通過可信AI提升模型可靠與可解釋性，通過大小模型協同推進云端全方位協同進化，通過大模型、AIGC、自適應AI等技術強化主動學習進化和數字化內容創造能力，推動人工智能進入到更高階、更人性化、更可靠的智能決策階段，為金融業智能化升級提供強大的算法基礎。

實際上，銀行業在金融AI領域已取得積極的階段創新成果。例如，工商銀行打造全棧自主可控的AI大模型技術體系，基于同業首個千億級參數大模型訓練的算力底座，率先實現AI大模型技術在遠程銀行、網點服務、信貸風控、金融市場等銀行主要業務領域的全流程創新應用。

年初，中信銀行一項名為“一種基于通用大語言模型的金融數據查詢方法及系統”的專利公布。該專利將自然語言查詢請求轉換為對應數字向量后使用預設的識別模型轉換為查詢腳本執行查詢請求，使用通用大語言模型為基礎，實現可以理解中文需求的SQL腳本自動生成，自動完成腳本安全和數據安全校驗，最終執行并將結果發送給需求提出人。此方案能夠將商業銀行一線業務人員的用數需求文檔直接導出SQL腳本并執行生成結果，減少了數據分析人員分析需求和編寫SQL腳本的工作，在大幅減少人工工作量的同時，也提升了業務人員用數效率。

上海銀行聯合商湯科技打造的“海小智”和“海小慧”AI數字人，可提供業務咨詢、業務指導、銀行品牌文化宣傳、營銷主播、產品推薦、銀行內部新聞播報、內部產品介紹、客戶投教等專業交互服務。同時，數字人能以自然聊天而非搜索的模式進行交互，讓客戶輕松使用手機銀行的所有服務。這為不習慣相對復雜App頁面操作的老年群體而言，其使用門檻明顯降低了，其超寫實高精的形象也讓能老人們感受到有溫度的陪伴式交流。

近期，河北省金融科技創新監管工具新一批6個創新應用對外公示，其中之一為衡水銀行和北京楓清科技聯合申請的“基于圖智能及AIGC技術的普惠金融貸款服務”，該應用由北京楓清科技負責系統研發，衡水銀行提供金融應用場景并提供系統運維，擬于5月正式運營。

此外，《MIT科技評論》與瑞銀集團合作發布的一份新報告稱，在銀行業，生成式人工智能也被用于編程和軟件開發。如果經過適當的培訓，這些工具可以像其他人回答問題或生成圖片一樣輕松地生成所需的計算機代碼，從而解決技術挑戰，加速開發流程并推動創新。例如，高盛已開始使用生成式人工智能工具來幫助其代碼開發人員，在澳大利亞，西太平洋銀行（Westpac）進行了一項使用生成式AI來協助其編碼人員的試驗。結果發現，與對照組相比，工作效率提高了46%，并且代碼質量沒有下降。

進入2024年，AI大模型將開啟更加高階的生態進化。據21世紀資管研究院日前發布的《大模型重塑金融業態》報告稱，在大模型時代的企業AI應用架構中，僅有大模型這一“大腦”是顯然不夠的，特別是在面對大模型“幻覺”問題、精調后出現的“災難性遺忘”問題，要求絕對精準的金融行業，需要中間件作為“四肢”、向量數據庫作為“外腦”。這些軟硬件正在迎來新風口，而RPA技術也在與AI Agent（人工智能體）融合后實現了應用層面的新飛躍。

通過諸多案例可以發現，銀行業正在積極穩妥地善用以生成式AI為代表的領先科技降本增效，不斷深挖數據要素價值，深化業務模式變革，以智能金融體系驅動實體經濟數字化轉型創新。

責任編輯：韓希宇