从进入到求变，银行AI大模型

在人工智能浪潮的推动下，AI大型模型技术正在以前所未有的方式改变各行各业的服务模式和客户体验。其中，银行业作为一个数据密集型行业，已经成为大型模型探索的重要行业。

所以，经过一年多的发展，银行业在AI大模型中的应用，已经进展到了哪一步？

从落地到场景深入，大银行占据领先地位。

十年前，银行业实现了从传统线下到线上金融的“艰难”转型。现在，他们已经成为AI模式的“排头兵”。

根据《麻省理工科技评论》，发布了全球金融企业大模型榜单。中国有12家金融机构进入全球TOP20，其中蚂蚁集团、平安集团、工商银行、建设银行、中国银行、即时消费金融、农业银行位居全球前十。

具体发展如何？以国有大行为为例，在中期报告中，所有银行都提到了大模型的研发进展和场景应用的进步。

其中，工行在中期报告中介绍，深化大模型技术建设和赋能，在金融行业首次完成企业级金融大模型全栈自主可控实践和推理部署。同时，对金融行业和企业级大模型进行二次培训，建立了高质量、多维度、大规模的金融大模型培训数据集，使其在金融领域具有较强的理解和分析推理能力。

此外，工行推动大模型技术与业务紧密结合，实现多领域创新应用；赋能投资、融资、交易等金融体系领域的全流程，提高业务处理效率；打造智能营销助手，开发智能产品问答、营销活动方案设计等功能，精准政策支持客户营销。

邮政储蓄银行表示，其完成了云资源池大模型计算率试点建设；大模型异构算率集群初步具备支持千亿规模大模型训练的能力。

在场景应用方面，邮储大脑逐渐完善了生成创作，为员工打造了各种智能办公助手。具体来说，远程银行客户投诉分析场景可以帮助座位对投诉内容进行监督和提交分类，准确率达到93%；文件内容审核可以帮助项目需求经理快速理解和审批需求内容，84%的业务标签提取精度，96%的功能点提取精度等。

中国建设银行表示，将继续推进金融模型建设和应用，全面赋能公司金融、个人金融、资金管理、风险控制、科技运输、综合管理六大板块79个需求场景；提高文生图导出质量，支持客户营销提高质量和效率；增强检索和生成应用模式，支持信用审批和财务分析，将客户财务分析报告的时间从几个小时缩短到几分钟。

中国农业银行2024年半年报显示，在人工智能技术应用方面，加快了以AI技术为驱动的智能银行建设，紧跟大模型技术趋势，不断完善AI软硬件支撑体系，适当推进AI。 应用场景落地。

中国银行在中期报告中对大型模型的墨水较少，仅表示试点代码协助等大型模型应用。

交通银行在2024年中期报告中表示，积极探索AIGC前沿技术，制定生成型人工智能总体规划，建立GPT模型专项研究团队。与此同时，创新实验室与科大讯飞联合成立。

股份制银行也不甘落后，在场景应用上不断盛开。

比如兴业银行的“随兴写作”生成模式已经赋能了反洗钱。据了解，兴业银行的“随兴写作”是一种智能生成可疑交易报告的模式。它利用大模型和自然语言处理技术，能够高效准确地分析异常客户洗钱行为、异常主体信息和可疑交易信息的特点，快速生成协助分析报告。

民生银行赋能R&D大模型。其R&D部门从金融R&D自身安全、效率、可控性等需求出发，推出了“惠码”旅行指导方法，创造了端到端运行风险监测能力，涵盖开发、集成、检测和生产。

引入大型代码模型产品后，系统的采用率在20-30%之间，采用代码和提交量的比例在30%左右，接近行业主流实践水平，代码注释率从18%提高到30%左右。

七财经注意到，在模型领域不断发展的背后，银行业不断投资金融科技领域。2023年，国有六大银行金融科技投资总额达1228.22亿元，同比增长5.38%。

这项投资不仅创下了新高，而且占总营业收入的3.52%，达到了历年来的最高水平。其中，中国工商银行、中国建设银行、中国农业银行和中国银行投资超过100亿元。截至去年年底，六大银行共有9万多名研究人员。

使用效果不同，中小行“另辟蹊径”进入

AI模型确实给银行业的科技发展带来了无限的可能性，但是通过与他们的智能客服沟通，我们可以窥探一两种实际应用效果。

就像农业银行一样，他们在今年上半年的财务报告中表示，将继续深化科技赋能，开拓企业微信、智能呼出等渠道建设应用，结合手持银行搭建客户多元化金融场景，引入AI技术赋能在线服务全流程，让客户更准确、更适合产品和服务、更智能、更便捷的用户体验。

而且七财经通过农业银行App向智能客服提问时，其回答显得有点“呆板”：也就是说，在询问“推荐理财产品”时，客服可以给出具体的操作流程；在询问“理财产品推荐”时，客服表示“还没有找到相应的答案”。类似的问题只是调整了单词顺序，答案不同。

除了农业银行，股份制银行的“老大哥”招商银行还推出了智能客服助手AI小技巧，借助AI。、大数据技术，不断推动零售业务AI化。

智能金融进入招商银行App客服页面，其中热点问题包括基金推荐、保底产品推荐和近期市场情况。智能客服在询问智能金融时，机械回答“目前没有保本理财”和“未来市场无法预测”。

但在“小招——客服门户”页面上，“数字人招晓霖”是一个可以对话的智能助手。它以数字人的形式向客户介绍产品，可以通过用户的声音回答问题。

另外，上海浦东发展银行基于智能自动化（IA）该机器人工厂项目获中国人民银行“金融科技发展奖”三等奖。

该银行推出了人工智能创新成果，如数字人小浦、浦惠座舱、浦惠云舱和AMA。行业内首创的数字人系统形成了多类数字员工，有效提高了服务转化率。

进入浦东发展银行手机软件，七财经询问“理财产品推荐”，浦东发展银行智能客服给出了具体的操作流程，并表示“如果没有解决，可以继续联系客服代表”。

当被问及“存量抵押贷款利率调整实施办法”时，上海浦东发展银行智能客服给出了更具体的答案，涉及“调整方式及时间”、“调整规则”、“如何查询贷款信息”等。，这些都比较详细。

此外，与国有银行、股份制银行等大型银行相比，民营银行在AI技术的规划和应用上相对滞后。毕竟相比于一年几十亿甚至几百亿的大银行，民营银行的“口袋”明显要差很多。而且中小银行在人才储备方面相形见绌。

更重要的是，面对营收、利润停滞甚至下降的现实，私人银行如果大规模投资AI模型，可能要承担不可预测的试错成本，这是另一个难以承受的负担。

然而，越来越多的民营银行已经开始采取“另辟蹊径”的行动，例如对大型项目进行投标，并且具有较强的针对性。

比如上个月，吉林银行发布大模型知识引擎(一期)建设项目招标公告，拟选择一家厂商为银行建设一套大模型知识引擎系统软件，项目资金343万元。

8月，上海银行发布了个人手机银行鸿蒙系统版本更新项目大模型智能体采购公告，要求投标人在2021年1月1日至今至少有一例与大模型对话场景相关的实施案例，只接受拥有智能体相关产品着作权的供应商参与。

虽然进展有快有慢，但是随着AI应用场景的不断深入，可以预见的是，银行业将会被激发出更多的潜力，创造更多的价值。

本文来自微信公众号“柒财经”，作者：硬糖，36氪经授权发布。

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