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 | 小微 | 浏览量:71449

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
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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。

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