银行业协会首席信息官高峰：银行应积极探索、审慎使用大模型
银行业协会首席信息官高峰：银行应积极探索、审慎使用大模型
2024年12月09日 15:03
21世纪经济报道记者李览青上海报道
12月6日，上海市临港新片区主办的“2024年滴水湖新兴金融大会”隆重举行。当日下午，在南方财经全媒体集团、21世纪经济报道承办的“2024南财数字金融领航者论坛”上， 中国银行 业协会首席信息官高峰出席并发表主题为《关于 人工智能 新时代背景下金融业数字化》的演讲。
高峰指出，随着 人工智能 技术的快速发展，一场由大模型技术引起的变革，不仅改变了 银行 业的传统服务模式，还重塑了客户体验、优化了业务流程。与此同时，高峰也提到 大模型应当在安全合规的前提下审慎使用、积极探索，最终赋能 银行 业数字化转型 。
非决策类场景下的大模型应用
“这几年，我国 银行 业的数字化和智能化转型取得了显著进展。”
对于当下大模型在银行业的多场景应用，高峰指出，2023年金融机构与科技公司开始在客服、运营、风控、风险评估等方面尝试大模型技术应用，特别是今年，大模型应用不仅在技术层面取得了突破，相关行业标准也在不断完善。
高峰认为，大模型开启了 人工智能 的新纪元，其标志是从判断式AI到生成式AI的转变。“以往的人工智能都是基于小模型、单任务的判断型AI，大模型是基于多数据、多任务的生成式AI。”高峰指出，大模型具有规模的可扩展性、任务的多样性、能力的可塑性等三大特征，为银行业数字化转型提供了强大的技术支持。
从目前大模型实施的技术路线来看，高峰提到，整体来看国际头部大模型在架构、能力、参数、标注等等方面具有领先优势，但随着国产大模型的快速发展，也出现了立足自身大模型的产品架构基础与生态体系建设。“考虑到金融业处于 信创 和数据保护的较高要求，金融领域国产大模型体系的建设要更加审慎。”高峰表示。
具体而言，高峰认为，大型银行可以引入业界领先的基础大模型，来自建企业大模型，但考虑到建设周期较长，可以采用微调的方式形成专业领域的任务大模型，从而实现快速赋能。对于中小银行而言，在考虑投入产出比的情况下，可以引入各类大模型进行私有化部署，以适用于业务发展。
高峰提到，从调研实践来看，目前大模型在代码生成、AI办公、运营管理等银行业内部场景下落地应用，通过辅助员工达到流程优化和降低成本的目的。“准确地说，大模型还是聚焦于非决策类应用场景，以业务助手的角色赋能全流程的各个环节，在核心业务场景下还是难以落地。”高峰表示。
银行应审慎使用，积极探索
当下大模型依然难以深入到银行的核心业务场景。
在高峰看来，人工智能属于新质生产力，生成式AI又是人工智能的主要发展方向，但依然需要关注多方挑战。
高峰指出，虽然大模型确实能够带来新的体验，但也带来了 不可解释、不可审议、不可追溯等风险 ，这需要银行业应用时格外注意。同时，由于中小银行在使用大模型时还存在短板，希望大行和科技厂商加强对中小银行的输出，让中小银行加强第三方合作，找到适合自己的道路。
从提高精准性能的角度，高峰提到，银行在使用大模型的时候不能忽略与小模型的协同，以及与知识谱图的使用相吻合。
他特别提到，大模型和数据治理是相得益彰、互相成就的。一方面，大模型应用过程中的数据、语料是一大瓶颈，如果使用更好的语料资源，可以大幅提高模型精准度。另一方面，过去银行数据治理是以人工实施为主的，涉及大量重复性劳动，如果引入大模型可以提高数据治理的效率。
在大模型的创新应用方向上，高峰观察到，当前金融业正在积极推动由大模型驱动AI Agent（智能体）的应用拓展，通过深入挖掘行业数据、精准适配业务流程，展示出强大的渗透力与深远的影响力。“相信未来金融智能体可以在金融领域感知环境、进行决策并自动执行，深度结合专业知识与业务场景来实现赋能。”他表示。
大模型落地的四点建议
在演讲的最后，高峰对大模型在银行业的应用提出四点建议，推动大模型在合规、安全前提下，实现业务创新、赋能数字化转型。
在业务场景方面，高峰建议 应用大模型赋能降低成本 。应当结合大模型的技术成熟度，优先落地面向企业内部容错率较高的场景。中小银行可以探索在知识助理、文档助手、编码助手以及智能客服、智慧办公和智慧运营等方面的“单场景”应用。
在算法模型方面，高峰建议 形成多模型的服务体系 。构建“商用+开源”、“大模型+小模型”以及“通用+专用”等协作机制。经过综合测评并优化，从而提高模型应用水平。
在数据治理方面，高峰建议 夯实数据资产 。加强非结构化数据的治理，建立企业级用户，加强多部门协同，构建完善的信息资产，以更好地支撑知识检索和提升大模型的生成质量。
在风险防控方面，高峰建议 压实模型安全风险防控的责任 。应当制定企业级的人工智能相关管理办法，保证AI应用在各领域的要求，有效防范各类风险。重点是围绕隐私安全、可解释性、公平、价值观等具体要求，落实各方的责任。
最后，高峰总结道，大模型经过这两年的实践，由开始的观望到如今多场景的尝试，出现了大量的涌现。大行不断加大科技投入自建大模型，中小行则借力大行经验和第三方技术，开始倒逼机制，强化顶层设计，加强基础设施。“相信在金融业和科技界供给侧和需求侧的共同努力下，大家会共享这个时代赋予AI发展的红利，为金融业高质量发展注入新的动能。”高峰表示。
（文章来源：21世纪经济报道）