界面新聞?dòng)浾?| 何柳穎

界面新聞編輯 | 江怡曼

AI浪潮正在重塑銀行業(yè)。

德勤今年8月發(fā)布的一份報(bào)告指出，曾經(jīng)需要銀行投入大量人力才能解決的各類挑戰(zhàn)在人工智能時(shí)代或?qū)⒂卸?。例如過往銀行職能部門需通過增加訓(xùn)練有素的員工才能提升業(yè)績(jī)這一局面，人工智能技術(shù)將對(duì)其帶來變革性影響。AI技術(shù)的應(yīng)用帶來了運(yùn)營(yíng)效能的巨幅提升，與雇傭更多員工相比，該技術(shù)能實(shí)現(xiàn)同等產(chǎn)能提升的邊際成本更低。

不僅如此，“游戲規(guī)則”或?qū)⒈桓膶?。德勤表示，我們從與全球各大銀行的業(yè)務(wù)合作中發(fā)現(xiàn)，領(lǐng)先創(chuàng)新機(jī)構(gòu)正奮力推動(dòng)跨越式轉(zhuǎn)變。人工智能將不再是“戰(zhàn)術(shù)工具”（即加速當(dāng)前商業(yè)計(jì)劃的交付），而將升級(jí)成為“戰(zhàn)略決定因素”（即未來業(yè)務(wù)規(guī)劃將圍繞人工智能能力構(gòu)建展開）。

“AI已經(jīng)融入到銀行日常的營(yíng)銷、服務(wù)、經(jīng)營(yíng)各個(gè)方面。”近日，圍繞銀行業(yè)的AI布局思路與實(shí)踐，招商銀行信息技術(shù)部副總經(jīng)理俞吳杰接受了包括界面新聞?dòng)浾咴趦?nèi)的媒體采訪。俞吳杰談及，銀行日常工作中存在很多重復(fù)性的、簡(jiǎn)單的流程化工作，而這恰巧是大語言模型能夠發(fā)揮作用的地方。

俞吳杰透露，針對(duì)AI與大語言模型，目前招行的重點(diǎn)在于智算平臺(tái)的建設(shè)?！?/span>原來的服務(wù)器集群叫通算平臺(tái)，和大模型相關(guān)的叫智算平臺(tái)。智算平臺(tái)既包含招行的訓(xùn)練平臺(tái)，也包括推理平臺(tái)?！?/span>他提到，招行探索大模型的目標(biāo)不是建立通用模型，而是在金融行業(yè)建設(shè)垂直領(lǐng)域的大模型。

銀行與AI

2022年11月，ChatGPT橫空出世，各大銀行迅速跟進(jìn)。比如中國(guó)建設(shè)銀行啟動(dòng)“方舟計(jì)劃”，推進(jìn)金融大模型建設(shè)工程；中國(guó)工商銀行率先建成了全棧自主可控的千億級(jí)參數(shù)規(guī)模AI大模型技術(shù)體系。

從全球競(jìng)爭(zhēng)看，國(guó)內(nèi)多家金融機(jī)構(gòu)在大模型方面已奪得先機(jī)。根據(jù)《麻省理工科技評(píng)論》發(fā)布的全球金融機(jī)構(gòu)大模型領(lǐng)域?qū)＠麆?chuàng)新排行榜，在全球金融機(jī)構(gòu)大模型專利創(chuàng)新領(lǐng)域，中國(guó)申請(qǐng)量達(dá)1909件，占比超75%。從專利申請(qǐng)量看，有12家國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)入全球TOP20。

在俞吳杰看來，AI與銀行業(yè)適配性非常強(qiáng)。其稱，銀行有三個(gè)重要的“密集型”特征。 一是數(shù)據(jù)密集，包括客戶數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)等；二是知識(shí)密集，包含大量的政策、法規(guī)、條款、合規(guī)等；三是人力密集，銀行需要開展大量的運(yùn)營(yíng)工作，無論是網(wǎng)點(diǎn)還是后臺(tái)的審核，都需要大量的人力。在這些方面，大語言模型能夠產(chǎn)生的價(jià)值面非常廣。

俞吳杰指出，大語言模型在銀行業(yè)的應(yīng)用是全方位的。比如在營(yíng)銷方面，可以借助大語言模型直接生成營(yíng)銷文案，并由專人審核，確保內(nèi)容正確合規(guī)；服務(wù)質(zhì)檢方面，過去人工客服接聽電話、記錄內(nèi)容、整理歸類的流程可能需要五分鐘，但現(xiàn)在可以借助語音識(shí)別轉(zhuǎn)換成文本后交給大模型處理，可以把流程縮短到“秒”級(jí)，大幅提升工作效率；風(fēng)控方面，招行的“天秤”風(fēng)控平臺(tái)可以通過大量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，將客戶的正常行為和風(fēng)險(xiǎn)行為區(qū)分，保障客戶資金安全......

而在大模型的開發(fā)應(yīng)用過程中，小模型的使用價(jià)值也并未褪色。

俞吳杰認(rèn)為，大模型的覆蓋范圍會(huì)越來越廣泛，因?yàn)樗蓮?fù)用，邊際成本會(huì)變低；而小模型需要專門的開發(fā)，專門的部署，專門的維護(hù)，成本會(huì)高，但兩者一定會(huì)長(zhǎng)期并存?！耙?yàn)樾∧Ｐ陀泻芎玫慕忉屝耘c針對(duì)性，比如客戶的信貸額度評(píng)測(cè)，這需要很精準(zhǔn)的數(shù)字要求，通常小模型的表現(xiàn)會(huì)更好，我們會(huì)持續(xù)用下去?！?/span>

如今在銀行業(yè)，AI+趨勢(shì)已然明確，各大中小銀行應(yīng)如何入局？

俞吳杰認(rèn)為，從行業(yè)角度看，大語言模型是一項(xiàng)持續(xù)的、規(guī)模大的投資，包括建集群、招聘人才等，且資源都比較稀缺，并非所有銀行都適合大規(guī)模投入其中。銀行業(yè)之間的交流非常多，中小銀行機(jī)構(gòu)可以復(fù)用一些業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)?！安唤ㄗh盲目跟風(fēng)，尤其是一次性的大投入，目前大模型的發(fā)展還有很多變數(shù)，包括通用大模型哪個(gè)更優(yōu)，怎么部署等，都還在變化過程當(dāng)中。建議中小銀行機(jī)構(gòu)更多地做好行業(yè)交流學(xué)習(xí)，針對(duì)自身實(shí)際情況量力而為才是更合適的?！?/span>

通用與專業(yè)

2017年，招商銀行成立了AI實(shí)驗(yàn)室，彼時(shí)的研究范圍主要是語音、語言、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)等。生成式AI浪潮襲來，招行于2024年年初建立了智算平臺(tái)。后續(xù)，招行將持續(xù)提升推理集群和訓(xùn)練集群算力效能。

俞吳杰尤其強(qiáng)調(diào)算力的重要性?！八懔?duì)于未來的大模型應(yīng)用是剛性需求，沒有算力服務(wù)，場(chǎng)景很難擴(kuò)展，體驗(yàn)提升也有限。推理需要時(shí)間，你問它一個(gè)問題，它需要多久給你答案，這個(gè)是由算力決定的，算力必須持續(xù)增加。”

針對(duì)訓(xùn)練模型集群的擴(kuò)大，俞吳杰稱，招商銀行不會(huì)在通用大語言模型上花費(fèi)更多精力，因?yàn)橥ㄓ么笳Z言模型在銀行業(yè)的運(yùn)用有其弱點(diǎn)——對(duì)專業(yè)知識(shí)理解有限，在專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)處理能力較弱。

囿于此，招行會(huì)在比較好的通用模型基礎(chǔ)之上，將足夠的專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)給到大模型，“最起碼是銀行業(yè)，未來還可能擴(kuò)展到證券、保險(xiǎn)等與銀行關(guān)聯(lián)性大的行業(yè)”。

如何“喂料”是關(guān)鍵問題之一?！叭缃衲軓幕ヂ?lián)網(wǎng)獲得的專業(yè)語料非常有限，更多的是招行幾十年來經(jīng)營(yíng)積累的專業(yè)語料給到大模型，否則算力再?gòu)?qiáng)也沒有實(shí)用性?！庇釁墙鼙硎?。

應(yīng)用場(chǎng)景方面，俞吳杰認(rèn)為，應(yīng)用場(chǎng)景應(yīng)選擇“三多”場(chǎng)景，即資金投入多、人工投入多、耗時(shí)多的各類場(chǎng)景，“AI在這些場(chǎng)景產(chǎn)生的價(jià)值會(huì)更大”。截至2024年10月，招行的大語言模型應(yīng)用場(chǎng)景已超百個(gè)。

為進(jìn)一步延伸應(yīng)用場(chǎng)景，招行將自上而下、自下而上地進(jìn)行嘗試。自上而下是做好規(guī)劃，在零售、批發(fā)、中后臺(tái)等領(lǐng)域探索應(yīng)用空間；自下而上是了解一線需求，“最痛的點(diǎn)是什么，或者最能產(chǎn)生業(yè)務(wù)提效的點(diǎn)是什么，往往都是一線聽得到炮火的員工理解得最深”。

值得一提的是，招行的FinTech基金為以上嘗試提供了容錯(cuò)成本。“對(duì)于大語言模型的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和應(yīng)用，總行是全力支持，基本上都能通過FinTech基金走綠色通道?！庇釁墙苷劶?。

人與機(jī)

技術(shù)總有缺陷，大語言模型亦不例外。

“風(fēng)險(xiǎn)之一是大模型幻覺，這對(duì)銀行的應(yīng)用非常不利。”俞吳杰強(qiáng)調(diào)。針對(duì)此，招行給出了兩個(gè)解決辦法，一是保留人工審核，二是應(yīng)用檢索增強(qiáng)生成技術(shù)，讓大模型對(duì)接外掛知識(shí)庫(kù)。

“另外一個(gè)困難是資源消耗非常大?！庇釁墙芊Q，若性能沒有調(diào)優(yōu)，等待時(shí)間很長(zhǎng)，會(huì)影響客戶體驗(yàn)。因此需要不斷擴(kuò)大算力，提高性能。

“數(shù)據(jù)隱私也是一個(gè)比較大的考量因素，尤其在訓(xùn)練環(huán)節(jié)里，一定不能使用客戶敏感信息?！庇釁墙鼙硎荆绻麛?shù)據(jù)管理不夠嚴(yán)格，大語言模型可能會(huì)泄露隱私，因此招行在數(shù)據(jù)訓(xùn)練的準(zhǔn)備上非常謹(jǐn)慎。

“最后，大語言模型對(duì)于答案生成的可解釋性比較弱，你給他一個(gè)輸入，他會(huì)給你一個(gè)輸出，但為什么是這個(gè)輸出呢？”俞吳杰舉例稱，比如做貸款發(fā)放審批的時(shí)候，為什么機(jī)器審核結(jié)果有的是同意，有的是不同意？

在俞吳杰看來，大語言模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邏輯是一個(gè)“黑盒子”，在某些決策場(chǎng)景可能并不適用，這也意味著，大語言模型對(duì)場(chǎng)景是有選擇和要求的。

因此，為優(yōu)化客戶體驗(yàn)，目前招行推行的是“人+數(shù)字化”的協(xié)同模式。俞吳杰認(rèn)為，單獨(dú)由人來解決，有溫度但成本很高，解決不了規(guī)模效應(yīng)問題；單獨(dú)由機(jī)器來解決，效率很高，但可能給部分客戶帶來糟糕的體驗(yàn)。

“對(duì)招行而言，更重要的是怎么把兩者結(jié)合好。在產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)、提高效率的同時(shí)，也能提升客戶滿意度，人機(jī)結(jié)合將是我們未來很重要的客戶服務(wù)形式。”