來源：中國城鄉(xiāng)金融報(bào)

■趙浩翔

近日,，以ChatGPT和“文心一言”為代表的大型語言模型（Large Language Models,，簡稱LLMs）火爆出圈，掀起了人工智能應(yīng)用的新一輪浪潮,。大型語言模型,，即通過大量的文本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，構(gòu)建出一個(gè)能夠理解人類語言并生成高質(zhì)量自然語言文本的模型,，已在多個(gè)領(lǐng)域中展現(xiàn)出巨大的潛力與應(yīng)用價(jià)值,。

基于此技術(shù),，工商銀行聯(lián)合鵬城實(shí)驗(yàn)室、清華大學(xué),、中國科學(xué)院,、國內(nèi)頭部科技企業(yè)等，在國內(nèi)同業(yè)中率先研制投產(chǎn)自主可操控的首套人工智能金融行業(yè)通用模型，推動(dòng)人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域進(jìn)行更大規(guī)模,、更深層次的探索和應(yīng)用,，引領(lǐng)金融行業(yè)新變革。

據(jù)悉,，該通用模型具有大算力,、大數(shù)據(jù)、大網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等技術(shù)特點(diǎn),，具有更豐富的通用知識(shí),、更強(qiáng)的學(xué)習(xí)與推理能力以及海量的金融專業(yè)知識(shí)，可實(shí)現(xiàn)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的快速適配和應(yīng)用,，已率先在客戶服務(wù),、風(fēng)險(xiǎn)防控、運(yùn)營管理等領(lǐng)域應(yīng)用落地,，并取得出色表現(xiàn),。在客戶服務(wù)領(lǐng)域，工商銀行應(yīng)用該模型支撐智能客服接聽客戶來電,，顯著提升了對(duì)客戶來電訴求和情緒識(shí)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(hù)成本,；在風(fēng)險(xiǎn)防控領(lǐng)域,，實(shí)現(xiàn)了對(duì)工業(yè)工程融資項(xiàng)目建設(shè)的進(jìn)度監(jiān)測(cè),，監(jiān)測(cè)精準(zhǔn)度提升約10%，研發(fā)周期縮短約60%,；在運(yùn)營管理領(lǐng)域,，能幫助智能提取期限、利率等信貸審批書核心要素,，提升了信貸審批效率,。

無獨(dú)有偶，郵儲(chǔ)銀行,、興業(yè)銀行,、中信銀行、蘇州銀行等多家銀行近日紛紛宣布接入百度大型語言數(shù)據(jù)模型“文心一言”（ERNIE Bot）,?？梢灶A(yù)見的是，各商業(yè)銀行將從智能客服著手,，借助大語言模型,，進(jìn)一步優(yōu)化升級(jí)智能識(shí)別、智能網(wǎng)點(diǎn),、智能營銷,、智能理財(cái)、智能風(fēng)控等金融場(chǎng)景,，加快人工智能賦能銀行建設(shè)。

從客戶的需求出發(fā),，大型語言模型可以憑借著海量的專業(yè)知識(shí)庫和強(qiáng)大的算法能力,，為客戶提供24小時(shí)在線服務(wù)和專業(yè)的金融支持，相較于之前的智能客服更能貼近客戶意圖,。從數(shù)字營銷的角度來看,，模型可以細(xì)化識(shí)別客戶的真實(shí)需求和偏好，并精準(zhǔn)匹配個(gè)性化營銷產(chǎn)品與話術(shù),，使客戶經(jīng)理更加專注于銷售過程本身,，有利于賦能營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)提升客戶服務(wù)體驗(yàn)。從經(jīng)營管理層面來講,，基于思維鏈推理能力,，可輔助做一些復(fù)雜的腦力勞動(dòng)、創(chuàng)造性工作,。比如：授信報(bào)告,、審批報(bào)告、貸后管理等強(qiáng)格式性案頭工作,，從而提高運(yùn)營效率,，降低經(jīng)營成本,，加速金融機(jī)構(gòu)的智能化轉(zhuǎn)型。

毫無疑問,，大型語言模型在金融領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,，是一項(xiàng)“金融+人工智能”完美融合的過程，但同時(shí)也面臨著風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn),。一方面,，大型語言模型是基于巨大的數(shù)據(jù)集聚產(chǎn)生的，它在回答客戶問題時(shí),，可能存在知識(shí)盲區(qū),、偏見與錯(cuò)誤，如果把不正確的答案,，特別是涉及投資理財(cái)方案的答案提供給客戶使用,，將使風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁給銀行，造成一系列負(fù)面影響,。另一方面,，電子數(shù)據(jù)存在泄露的可能性。大型語言模型依托海量數(shù)據(jù)庫信息而存在,，在使用的過程中,，會(huì)涉及大量用戶數(shù)據(jù)的傳遞和處理，這些數(shù)據(jù)一旦泄露,，將會(huì)對(duì)客戶隱私,、財(cái)產(chǎn)安全造成嚴(yán)重威脅，也會(huì)對(duì)商業(yè)銀行聲譽(yù)造成嚴(yán)重影響,。

由此可見,，商業(yè)銀行在創(chuàng)新應(yīng)用大型語言模型進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，要通過制度完善和技術(shù)提升,，合法合規(guī)地引導(dǎo)大型語言模型朝著可靠可控,、安全實(shí)用的方向健康發(fā)展，在AI銀行建設(shè)的賽道上闊步向前,、行穩(wěn)致遠(yuǎn),。