南粤银行:积极拥抱金融模式，积极赋能新生产力。

去年 12 月，中央经济工作会议提出:“以科技创新促进产业创新，特别是以颠覆性技术和前沿技术促进新产业、新模式、新机遇，发展新生产力。”

回顾过去的一年，人工智能的热潮席卷全球， ChatGPT 以大模型为代表的发展如火如荼。今年全国人大召开前夕，人工智能文生视频大模型 Sora 成为热门话题，以大模型为代表的通用人工智能将重构现有的社会分工和商业模式，给整个社会带来巨大的变化，是形成新生产力的强大动能。

大型模型展示了强大的通用人工智能能力，在促进新型工业化、培养新质量生产力方面取得了巨大成就。据了解，南粤银行正在积极探索大模型技术规划的布局。目前，重点关注的大模型业务应用领域包括数字员工、精准营销、贷款风险评估和内部决策支持等。，并在几个业务应用领域进行了探索和落地。

南粤银行以优质的金融服务赋予“新生产力”。

帮助金融服务降低成本

新生产力的特点是创新，关键在于质量，其本质是先进的生产力。金融业拥有大量的优质数据和丰富多样的应用领域，无疑是大型技术应用的绝佳领域。大型技术具有处理更复杂、更大的数据集、更好的泛化能力、能够处理不同类型数据等特点。在选择大型业务应用场景时，可以根据自身的发展情况，根据大型业务的能力特点，根据前、中、后台整理出各种需求场景。比如在前台可以应用的场景，如智能客服、智能投资、用户画像等。，在中台可以应用的场景，如风险识别、风险计量、反欺诈、贷后预警、业务管理等。，在后台可以应用的场景，如营销管理、文件办公、费用预算、软件开发、测试等。

“从施工时间、投资成本、行业状况等维度，以及先内后外、先员工后客户的原则，科学评价大模型应用领域。我们选择在文件办公和营销管理两个需求场景中进行试点应用。”南粤银行相关业务负责人表示。

据了解，在内部办公场景中，南粤银行通过引入大模型技术，迅速将行业内的管理体系转化为知识库，员工在日常办公过程中可以方便地获得准确的内部流程辅助服务。在文书办公场景中，大多数民营银行员工对银行的规章制度和流程了解不够。员工通常在日常工作中通过。 OA 平台自行检索，或者问同事等方式寻求答案，不同人的认知和答案也未必及时准确。通过大模型技术，利用大模型的学习和泛化能力，自动学习行业内的规章制度和流程，打造智能问答服务，充当行业内员工的客服。员工可以通过智能问答服务，快速、准确、专业地回答和引导行业内的流程和管理体系。通过这一场景的建设，可以提高员工办公室的质量和效率，释放业内员工的生产力，降低成本，提高效率。

在智能营销场景中，南粤银行正在尝试使用大模型技术，帮助客户经理及时掌握商机，一键生成与客户当前匹配的营销策略和服务推荐，从而提高响应速度和服务水平。例如，通过大模型，我们可以识别客户的需求、烦恼、偏好和风险，并通过与行内和行外相关的海量数据进行关联学习，从而找到具有潜在价值的商机。

大模型技术可以根据客户的特点和需求，生成不同形式和内容的营销理念和解决方案，通过客户经理的反馈，即时提取客户的意图、情绪、态度等信息，进而发现客户的隐性需求，大模型推荐最佳解决方案，满足用户的个性化需求。

南粤银行指出，面对众多的需求场景，要从自身业务发展需求出发，结合需求场景的价值、施工成本、施工时间等维度考虑，找到小切口，但成本和资源要控制。例如经营管理和营销，这些场景可以直接影响用户体验和银行效率。另外要注意先试的原则，选择渐进的应用策略，以评价大模型的效果，逐步扩展到更多的业务范围，最终提高自身的生产力和行业竞争力。

合规性发展稳定而深远

大型模型在实际使用过程中，不可避免地会出现一些使用问题和挑战。对于这一点，南粤银行相关业务负责人指出，面对大型技术，银行金融机构应该做些什么，做些什么。第一，回到价值导向。坚持把客户价值放在第一位，任何技术投入都要围绕如何提高业务效率和用户体验。第二，小步快跑。能从小规模项目开始，逐步了解和掌握大模型技术，防止一开始就大规模投资。第三，控制成本。首先使用开源技术工具等，可以在一定程度上降低成本，同时也可以借鉴同行的经验和良好的实践，降低试错成本。第四，互利共赢。在与制造商合作时，选择那些愿意共同承担责任并提供技术支持的合作伙伴，确保双方都能从中受益。第五，做好风险控制工作。采用新技术时，要有明确的风险评估和应对措施，确保能及时处理可能出现的问题。

大模型的应用需要大算率、大数据、多模型等底层技术支持。民营银行由于基础薄弱，内部数据往往只有深度，没有广度，外部数据相对匮乏。此外，民营银行的内部数据质量和数据管理能力将直接影响大模型的应用效果。

南粤银行认为，虽然民营银行的经营规模不如大型股份制银行，但数据更容易处理和补充，更容易组织和动员，更适合人工智能快速反馈训练模型的特点。首先要进行数据治理。对民营银行进行全面的数据盘点，了解当前数据的状态，包括数据的完整性、准确性、时效性和适应性。制定统一的数据标准，确保数据在收集、处理和应用过程中的质量控制。第二，要补充外部数据。可以直接购买或订阅行业数据、市场研究报告等。，同时采购或订阅工商、税务等政府相关数据，利用经济统计、行业监管等政府开放的公共数据资源，丰富外部数据源。

另外，在使用大模型时，监管的合规性问题也是必须考虑的问题。大模型使我们能够实现一些以前难以想象的事情，例如 AI 生成视频、图像、诗歌、文本、音乐、编写代码等。，但也面临着数据安全、模型可靠、知识产权、人工智能伦理等一系列以前从未遇到过的问题。为了促进大模型技术的健康发展和完善应用，不同的国家和地区都在积极探索和制定相应的控制政策和措施。从控制过程来看，全球人工智能控制仍处于不断变化的立法活动期。欧盟、英国、美国等重要司法辖区正处于探索和制定人工智能监管规则的不同阶段，但中国已经制定了世界上第一部关于生成人工智能的法律法规《生成人工智能服务管理暂行办法》。

根据合规要求，南粤银行指出，民营银行可以通过私有化部署大型商品，更好地控制和保护数据，同时满足严格的合规要求，从而解决数据和网络的安全问题。在模型设计和应用中，要保证模型能够在各种前提下稳定运行，避免过度智能带来的潜在风险，同时要考虑伦理问题，防止隐私、偏见、歧视、误导等问题的侵犯。此外，在配套保障机制方面，除了保证大模型技术有足够的计算资源和数据存储能力来支持大模型运行和培训问题等基础资源外，民营银行的内部配套设施也要跟上。例如，要制定或更新与大型模型应用相关的内部管理系统，包括数据管理、模型使用、风险控制等管理系统。

总的来说，积极拥抱人工智能大模型技术是金融业高质量发展的新探索，也是形成新质量生产力的强大动能。未来，随着大模型技术的不断进步和应用场景的拓展，南粤银行将运用现有的算法和方法论，确定匹配的需求场景，以价值为导向，以小场景为切入点，以低成本、逐步开展大模型应用探索落地，把握技术变革带来的机遇，以“做事、做事、做事、做事”的积极心态，结合自身资源优势，为用户提供更个性化、更高效的服务。

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