本報記者 張漫游 北京報道

人工智能（AI）技術(shù)并非新鮮事物,，但ChatGPT和“文心一言”作為人工智能通用大模型橫空出世,，掀起了人工智能應(yīng)用的新一輪浪潮。

此前,，人工智能運用的都是專用人工智能模型,，往往只能在具體的領(lǐng)域內(nèi)產(chǎn)生一定的效果。而ChatGPT代表了人工智能通用大模型的最新進展,，顯示了大模型的巨大影響力,。

與此同時，銀行業(yè)也推出了人工智能的通用大模型,。近日,，中國工商銀行在業(yè)界率先研制投產(chǎn)自主可控的人工智能金融行業(yè)通用模型，通過此通用模型,，可以初步探索出自主可控通用模型應(yīng)用于金融行業(yè)的實踐,，有助于提升數(shù)字金融服務(wù)的精準(zhǔn)度和效率。

競逐通用大模型風(fēng)口

近日,，工行再次披露了在人工智能方面的新進展：發(fā)布基于華為昇騰AI的金融行業(yè)通用模型,，即在業(yè)界率先研制投產(chǎn)自主可控的人工智能金融行業(yè)通用模型。這也是華為昇騰AI大模型全流程使能體系在金融領(lǐng)域的一次成功嘗試,。

所謂大模型,，是指容量較大、用于深度學(xué)習(xí)任務(wù)的模型，通常具有海量的參數(shù)和復(fù)雜的架構(gòu),，具有涌現(xiàn)性,、擴展性、復(fù)合性的特征,。

這一模型具有大算力,、大數(shù)據(jù)、大網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等技術(shù)特點,，通過模型訓(xùn)練讓千億個神經(jīng)元（參數(shù)）組成具備記憶和推理能力的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，可快速便捷地適配業(yè)務(wù)場景需求。與以往相關(guān)模型相比,，這一通用模型具有更豐富的通用知識,、更強的學(xué)習(xí)與推理能力，以及海量的金融專業(yè)知識,，可更好地降低人工智能應(yīng)用成本,、縮短研發(fā)周期、提升識別準(zhǔn)確率,。

事實上,，人工智能交互和決策在金融領(lǐng)域的探索已經(jīng)有很多年。據(jù)《麥肯錫全球人工智能調(diào)查報告》數(shù)據(jù),，近60%的銀行已經(jīng)整合了至少一項AI功能,。最常用的AI技術(shù)包括：處理結(jié)構(gòu)化運營自動化工作的機器人流程的自動化（36%），用于營銷和客戶互動的機器智能對話技術(shù)（32%）,，以及基于機器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用于信用卡核卡或貸款審批的風(fēng)控管理技術(shù)（25%）,。

但人工智能大模型則不同。此前,，ChatGPT和“文心一言”作為人工智能通用模型,，也在業(yè)內(nèi)掀起了軒然大波。

ChatGPT由初創(chuàng)公司OpenAI于2022年11月推出,，其為基于生成式預(yù)訓(xùn)練變換模型（Generative Pretrained Transformer,，GPT）的人工智能聊天機器人，能夠提供與人類語言相若的文字回應(yīng),，ChatGPT自面世以來隨即成為全球焦點,。內(nèi)地領(lǐng)先的搜索引擎公司百度宣布于今年3月推出與ChatGPT類似的服務(wù)“文心一言”，消息宣布當(dāng)日股價急升 15%,。

截至目前,，郵儲銀行,、中信銀行,、蘇州銀行等多家銀行已宣布接入“文心一言”。“文心一言”是百度基于文心大模型技術(shù)推出的生成式對話產(chǎn)品,，具備跨模態(tài),、跨語言的深度語義理解與生成能力，可應(yīng)用于搜索問答,、內(nèi)容創(chuàng)作生成,、智能辦公等領(lǐng)域。

AI通用大模型巔峰銀行前中后臺

任澤平團隊發(fā)布的報告指出,，現(xiàn)階段,，各界海量的數(shù)字化需求使得大模型路線以“通用智能”思路降低算法邊際成本，增強人工智能落地應(yīng)用場景的經(jīng)濟性,。大模型不需要每次就單獨的項目派出大量專家花數(shù)月駐場收集數(shù)據(jù),、調(diào)試模型、進行訓(xùn)練模型等,，只需用大量數(shù)據(jù)和足夠大的算法去訓(xùn)練一個足夠大的通用模型,，再通過量化、剪枝,、知識蒸餾等模型壓縮方法把大模型變小,，就能高效地進行模型生產(chǎn)，可避免“手工作坊”的AI生產(chǎn)方式,，能夠覆蓋各種長尾場景,，大大降低復(fù)制成本。

人工智能已進入“大模型時代”,，這將如何改變銀行業(yè),？

以工行人工智能金融行業(yè)通用模型為例，《中國經(jīng)營報》記者了解到,，目前,，該模型已被應(yīng)用于多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域。如在客戶服務(wù)領(lǐng)域,，工行應(yīng)用該模型支撐智能客服接聽客戶來電,，顯著提升了對客戶來電訴求和情緒的識別準(zhǔn)確率，能夠更精準(zhǔn)有效地響應(yīng)客戶需求,，并且可以大幅縮減維護成本,；在風(fēng)險防控領(lǐng)域，工行實現(xiàn)了對工業(yè)工程融資項目建設(shè)的進度監(jiān)控,，監(jiān)控精準(zhǔn)度提升約10%,，研發(fā)周期縮短約60%；在運營管理領(lǐng)域,，模型的應(yīng)用幫助智能提取期限,、利率等信貸審批文件核心要素，提升了信貸審批效率。

從已宣布接入“文心一言”的銀行來看,，“文心一言”相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用主要集中在智慧網(wǎng)點,、智能服務(wù)等領(lǐng)域。如郵儲銀行表示,，“文心一言”技術(shù)將在智能客服,、數(shù)字員工、虛擬營業(yè)廳等場景進行應(yīng)用,；百信銀行也明確,，將把百度的智能對話技術(shù)成果應(yīng)用在數(shù)字金融、AI數(shù)字人,、數(shù)字營業(yè)廳等領(lǐng)域,。

除了前端的服務(wù)外，在后端的投研及風(fēng)控領(lǐng)域,，銀行也在探索“文心一言”運用的可能,。以興業(yè)銀行為例，該行指出,，將集成“文心一言”技術(shù)能力,，在智能風(fēng)控、智能運營,、智能投研,、智能營銷等金融場景開展人工智能大模型技術(shù)應(yīng)用。

浙江證券以ChatGPT為例總結(jié)道,，從銀行客服開始,，無論是業(yè)務(wù)前臺還是中后臺，各項流程都有用ChatGPT重做一遍的潛力,。浙江證券認(rèn)為,，在銀行客服層面，對于客服,、催收等人工的替代,，與ChatGPT關(guān)聯(lián)最直接，銀行應(yīng)用最廣泛,，或?qū)㈤_啟深度智能化階段,；在業(yè)務(wù)前端層面，對于財富管理,、小微客戶,、個人消費貸款等標(biāo)準(zhǔn)型產(chǎn)品，客戶識別有望進一步細(xì)化,，產(chǎn)品匹配有望更加精準(zhǔn),；在業(yè)務(wù)中端層面,，諸如授信報告、審批報告,、貸后管理報告等強格式性案頭工作,，如能以ChatGPT替代,，可有效提高運營效率,；在科技基礎(chǔ)層面，銀行投入人工智能相關(guān)研究需要持續(xù)投入資源,，特別是要投入支持模型運轉(zhuǎn)及數(shù)據(jù)計算的算力資源,。

持續(xù)完善自身人工智能產(chǎn)品運營能力

進入到通用人工智能時代，大模型應(yīng)用將成為這個時代的操作系統(tǒng),。然而,，近日科學(xué)技術(shù)部部長王志剛指出，我國人工智能自然語言處理模型要做到ChatGPT算法的實時性和有效性并不容易,，還需要做大量的工作,。

任澤平團隊認(rèn)為，如果過度依賴國外的深度學(xué)習(xí)框架,，未來一旦它們被“戰(zhàn)略閉源”,，中國就有在關(guān)鍵領(lǐng)域被“卡脖子”的風(fēng)險。因此,，國內(nèi)亟須破局之道,，需要大廠引領(lǐng)、技術(shù)突破,，破除“卡脖子”憂慮,。

近日，工行金融科技研究院發(fā)布的《商業(yè)銀行人工智能應(yīng)用實踐及趨勢展望》（以下簡稱“《展望》”）指出,，當(dāng)前人工智能領(lǐng)域仍然處于快速發(fā)展階段,，新技術(shù)理念在不斷衍生和試錯的同時也伴隨著市場化的過度渲染包裝現(xiàn)象出現(xiàn)，商業(yè)銀行也需要加強前瞻研判工作,，與科技公司,、科研院所和同業(yè)伙伴等保持廣泛的交流和聯(lián)動，就新技術(shù)的當(dāng)下成熟度和發(fā)展前景形成洞見,，指導(dǎo)新技術(shù)理念的跟進策略,。尤其對于通用型相對成熟的技術(shù)和產(chǎn)品，可以考慮以采購引進的方式快速形成能力,；對于需要與行業(yè)數(shù)據(jù),、知識深度融合的智能產(chǎn)品和解決方案，宜綜合考慮采購和自研的策略,，同時對外購引入產(chǎn)品加強標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)納管,，以保證產(chǎn)品的可持續(xù)運營能力,。

談及下一步銀行業(yè)人工智能的發(fā)展方向，《展望》認(rèn)為,，銀行要持續(xù)完善人工智能產(chǎn)品運營能力,。對于AI產(chǎn)品的持續(xù)化運營，頭部科技公司尤其是互聯(lián)網(wǎng)公司有著以北極星指標(biāo)為導(dǎo)向的成熟方法論,，為商業(yè)銀行提供了借鑒經(jīng)驗,，但在運用實踐中，仍然存在種種挑戰(zhàn),，需要各機構(gòu)結(jié)合自身特點探索有效的運營模式,。

工行金融科技研究院指出，在人工智能的原料——數(shù)據(jù)方面,，傳統(tǒng)商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)歸屬業(yè)務(wù)部門,，承擔(dān)著數(shù)據(jù)管理和安全的主體責(zé)任，跨部門的數(shù)據(jù)提取和使用流程較為復(fù)雜,，尤其在AI模型投入使用后的數(shù)據(jù)回流方面往往無法滿足持續(xù)運營的要求,，存在數(shù)據(jù)孤島的現(xiàn)象。工行金融科技研究院建議,，后續(xù)應(yīng)當(dāng)通過制度規(guī)范和技術(shù)兩方面的提升,，在保障數(shù)據(jù)安全和理順權(quán)責(zé)關(guān)系的基礎(chǔ)上，促進數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)的高效合規(guī)流轉(zhuǎn)使用,。

“此外,，傳統(tǒng)商業(yè)銀行有著覆蓋率可觀的線下網(wǎng)點和經(jīng)驗豐富的線下營銷團隊。通過多源數(shù)據(jù)融合,，AI分析結(jié)合交互式BI（商業(yè)智能）展現(xiàn),，賦能網(wǎng)點營銷業(yè)務(wù)，是傳統(tǒng)商業(yè)銀行AI應(yīng)用的重要一環(huán),。此外,，如何對線下營銷活動的策略、實施方法,、成效評估過程進行數(shù)字化改造,，納入數(shù)字化運營體系，也有待未來進一步研究和實踐,?！惫ば薪鹑诳萍佳芯吭悍矫娣治觥?/p>