本報記者 郭建杭 北京報道

多項圍繞數(shù)字技術(shù)發(fā)展的政策發(fā)布實施，利好在人工智能及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域擁有核心技術(shù)并進行產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的企業(yè)。在此背景下,，不同的金融IT服務(wù)商在人工智能和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域選擇不同的“科技點”,，呈現(xiàn)出百花齊放的局面,。

《中國經(jīng)營報》記者了解到，金融IT服務(wù)商信雅達（600571.SH）聚焦AI投入,，致力于AI和金融業(yè)務(wù)的融合,。“在目前新數(shù)字化周期下,，數(shù)字化IT技術(shù)的突破從底層基礎(chǔ)技術(shù)升級開始,，通過對底層技術(shù)的投入，用大模型為代表的AI技術(shù)重構(gòu)金融機構(gòu)的IT系統(tǒng),?！毙叛胚_高級副總裁、首席技術(shù)官嵇津湘表示,。

夯實底層技術(shù)

從政策到市場,，都在積極擁抱大數(shù)據(jù)和AI的發(fā)展。

近年來,，國家層面高度重視數(shù)字技術(shù)的發(fā)展,，先后發(fā)布《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》《“十四五”國家信息化規(guī)劃》等多項支持政策，以推動人工智能,、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)發(fā)展,，進一步促進數(shù)字技術(shù)和實體經(jīng)濟深度融合。

在此政策背景下,，信雅達作為IT服務(wù)廠商中的一員,，在2019年開始進軍AI領(lǐng)域。AI大模型的實現(xiàn)需要多種技術(shù)支持,，在底層技術(shù)投入上,，信雅達主要圍繞夯實OCR（文本自動化電子化采集識別）以及NLP（自然語言處理模型）兩方面的技術(shù)來切入AI大模型的研究。

OCR技術(shù)在金融機構(gòu)的大數(shù)據(jù)采集過程中發(fā)揮較大作用,。

對于金融機構(gòu)而言,，在客戶開戶以及業(yè)務(wù)辦理過程中,，需要大量拍照,、掃描等動作進行信息采集，上傳的影像資料多,，人工分揀耗時耗力,、效率低下，同時完成審核程序后,，很多信息被儲存起來并未再次被利用起來,。

業(yè)內(nèi)一個共識在于,，在大模型時代，企業(yè)的私有數(shù)據(jù)具有核心價值,。而在大模型時代的OCR技術(shù)可以實現(xiàn)對更復雜文件的識別,，對于數(shù)據(jù)采集以及進一步的信息挖掘起到較大作用。

“在初期信息采集中,，非結(jié)構(gòu)化信息中含有用戶意圖,、行為偏好、市場趨勢等高價值信息,，未來在經(jīng)營管理,、客戶營銷和風險控制等方面價值重大。目前信雅達結(jié)合自有的OCR圖像處理能力,，通過運用大模型強大的自然語言處理能力和邏輯推理能力,，將這些數(shù)據(jù)進行智能化轉(zhuǎn)換處理，形成大數(shù)據(jù)AI時代需要的數(shù)據(jù)標簽,?！憋蛳孢M一步解釋道，“不同于一般生產(chǎn)資料,，數(shù)據(jù)可以被多次利用,，形成新的標簽，在新的模型中不斷被迭代使用,。在這個過程中,，以大模型為核心，通過大小模型聯(lián)動,，對現(xiàn)有多渠道信息采集過程中海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行自動化,、智能化處理，創(chuàng)造各類數(shù)據(jù)價值,，為銀行客戶服務(wù)和經(jīng)營源源不斷提供有效的數(shù)據(jù)支持,。”

公開信息顯示,，2022年以來,，信雅達將戰(zhàn)略重點聚焦在金融場景化、數(shù)字化和智能化,，依托2016年成立的金融大數(shù)據(jù)和人工智能研究院,，信雅達圍繞自然語言處理、圖像識別,、知識圖譜和AI定制化建模四大能力開展深入研究,。

當海量數(shù)據(jù)被采集并打上標簽之后，經(jīng)過人工智能的歸納提煉,，通過自然語言對外輸出則是數(shù)字化進程中的另一個重點,，其中,，NLP技術(shù)是AI模型的另一重要技術(shù)。

對于NLP技術(shù)的應(yīng)用,，早期金融服務(wù)公司就通過應(yīng)用該技術(shù)構(gòu)建了聊天機器人以及AI助理等系統(tǒng),；在大語言模型時代，通過預(yù)訓練的語言模型,，可以向外輸出更流利,、更具有邏輯連貫性的內(nèi)容。以ChatGPT為代表的大預(yù)訓練語言模型出現(xiàn),，生成式人工智能被當成一種新的生產(chǎn)力,，但該技術(shù)的安全性則是目前業(yè)內(nèi)討論較多的話題。

浙江大學光華法學院特聘研究員,、碩士生導師周翔指出：“因為系統(tǒng)在用戶提問后必須回答問題,，所以只能根據(jù)大模型過去學習的語料庫內(nèi)容，基于概率進行回答,，那么這些數(shù)據(jù)的質(zhì)量影響著系統(tǒng)回答的質(zhì)量,。”他進一步指出：“如果這種信息誤導現(xiàn)象出現(xiàn)在醫(yī)療,、金融,、交通或法律行業(yè)，將產(chǎn)生極大危害,?！?/p>

信雅達在生成式人工智能的研發(fā)中也重點關(guān)注到這個問題，嵇津湘告訴記者：“應(yīng)用NLP技術(shù)的人工智能問答類產(chǎn)品在金融業(yè)主要面臨兩大挑戰(zhàn)：首先,，大模型的技術(shù)起源是基于互聯(lián)網(wǎng)ToC的場景,，而金融業(yè)對客戶隱私保護、信息安全有著更高要求,，需要使用能夠本地化部署并符合信創(chuàng)要求的自主可控的技術(shù),。另外大模型普遍存在幻覺，也就是大家常說的‘胡說’問題,，金融機構(gòu)服務(wù)中,，如果出現(xiàn)不準確的內(nèi)容，銀行自身也需要承擔相應(yīng)的責任,，所以對輸出的信息可靠性和準確性要求極高,。其次，金融機構(gòu)都有自身成熟的科技運維體系,，用以保障IT系統(tǒng)運行的可靠性,、穩(wěn)定性、可維護性,，如何對現(xiàn)有大模型技術(shù)進行改造加固，使其融入現(xiàn)有運維體系,，需要投入大量的工作,。”

對于生成式人工智能的相關(guān)問題,，政策上也在持續(xù)關(guān)注。2023年4月,，為促進生成式人工智能技術(shù)健康發(fā)展和規(guī)范應(yīng)用，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室起草了《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（征求意見稿）》,，向社會公開征求意見,。

2023年8月,，《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》正式實施,。這是我國首份針對生成式人工智能的規(guī)范性監(jiān)管文件,，是人工智能領(lǐng)域監(jiān)管的重要實踐，明確了發(fā)展和安全并重,、促進創(chuàng)新和依法治理相結(jié)合的原則,。

政策催化技術(shù)與業(yè)務(wù)結(jié)合

技術(shù)只有在落地到實際應(yīng)用中才能發(fā)揮最大價值。

金融IT服務(wù)商在人工智能和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的新一輪市場競爭已悄然而起,，在這一輪競爭中,，比拼的是誰能更好地將人工智能和大數(shù)據(jù)的底層技術(shù)與系統(tǒng)解決方案融合,，將技術(shù)落地并應(yīng)用。

自2018年以來,，各產(chǎn)業(yè)積極響應(yīng)國家“2+8+N”三步走戰(zhàn)略,，布局信創(chuàng)轉(zhuǎn)型與建設(shè),。

2020年8月，金融行業(yè)信創(chuàng)一期試點啟動,，試點機構(gòu)47家,，包含銀行,、保險和券商,，要求信創(chuàng)基礎(chǔ)軟硬件采購額占到其IT外采的5%—8%。2021年5月，金融行業(yè)信創(chuàng)二期試點啟動,，試點機構(gòu)擴容至198家,，試點機構(gòu)要求OA及郵件系統(tǒng)替換成全棧信創(chuàng)產(chǎn)品，一般系統(tǒng)開始進行部分信創(chuàng)應(yīng)用，同時要求試點單位信創(chuàng)投入不低于全年IT支出的15%?？梢钥闯鲂艅?chuàng)在金融行業(yè)中,，正在被越來越廣泛應(yīng)用。

信雅達在加大相關(guān)技術(shù)研發(fā)力度的同時,，持續(xù)探索人工智能在金融行業(yè)與自身業(yè)務(wù)的落地結(jié)合,。

2022年，信雅達公司啟動AI 戰(zhàn)略,，以人工智能,、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)重構(gòu)金融業(yè)務(wù)和管理流程，幫助客戶降低前沿技術(shù)應(yīng)用門檻,，全面賦能大金融客戶,。

嵇津湘告訴記者，目前底層AI技術(shù)應(yīng)用在業(yè)務(wù)產(chǎn)品中,，改變了原有的業(yè)務(wù)邏輯,，傳統(tǒng)的解決方案也在AI技術(shù)的應(yīng)用下實現(xiàn)了迭代升級,。

據(jù)悉,，信雅達將通用大模型能力以及OCR、NLP,、運籌優(yōu)化等AI技術(shù)整合到統(tǒng)一AI底座（AI應(yīng)用賦能平臺）中,，數(shù)字化產(chǎn)品方向中的每一個產(chǎn)品都可以方便地使用,，形成了AI賦能的數(shù)字化運營,、數(shù)字化經(jīng)營,、數(shù)字化管理、數(shù)字化風控和數(shù)字化產(chǎn)業(yè)金融等五大產(chǎn)品,。

嵇津湘進一步解釋：“在流程挖掘,、智能作業(yè)調(diào)度等場景中,，此前的業(yè)務(wù)流程和策略制定上是由人決定的,，在AI時代,，以客戶體驗為中心的訂單式全流程智能決策中心,，作為全局策略大腦,，數(shù)據(jù)結(jié)合算法,，對前臺需求和后臺服務(wù)資源進行精確匹配，以運營目標最優(yōu)的服務(wù)交付方式實現(xiàn)客戶市場快速響應(yīng),，端到端提升客戶體驗,。”

（編輯：何莎莎 校對：燕郁霞）