2024年被稱為“大模型應(yīng)用元年”，對銀行業(yè)也不例外。

“千模大戰(zhàn)”告一段落，頭部基礎(chǔ)模型廠商市場格局初定，應(yīng)用端垂類模型“百花齊放”。作為數(shù)據(jù)最為密集、數(shù)字化基礎(chǔ)最為成熟的行業(yè)，金融業(yè)成為率先探索大模型等AI技術(shù)應(yīng)用的“排頭兵”。

隨著上市銀行2024年年度報(bào)告的逐步披露，包括6家國有大行與8家股份制銀行在內(nèi)的14家全國性銀行去年的AI戰(zhàn)略與應(yīng)用布局已全部對外公開。

21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者梳理14家銀行的AI戰(zhàn)略發(fā)現(xiàn)，“AI+”已成為銀行近兩年發(fā)布AI戰(zhàn)略的核心。縱觀各家機(jī)構(gòu)的“AI+”戰(zhàn)略，主要包括三個方面，一是提供基礎(chǔ)智能化能力的模型底座，二是強(qiáng)調(diào)安全保護(hù)與風(fēng)險(xiǎn)管理的配套機(jī)制，三是結(jié)合不同業(yè)務(wù)場景的創(chuàng)新應(yīng)用。

與過去單點(diǎn)業(yè)務(wù)的技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新不同，如今的“AI+”已覆蓋銀行C端用戶、B端客戶以及對內(nèi)員工等全業(yè)務(wù)流程。

與此同時，記者發(fā)現(xiàn)，在技術(shù)之外，越來越多的銀行注意到人與AI的關(guān)系，不僅強(qiáng)調(diào)AI與金融場景的融合，更切實(shí)關(guān)心員工如何真正使用AI技術(shù)，相關(guān)創(chuàng)新應(yīng)用的調(diào)用率如何，技術(shù)真正帶來了多少業(yè)務(wù)價(jià)值。

場景應(yīng)用“多點(diǎn)開花”

盡管多家銀行在前兩年提出自研大模型底座，但從最新披露信息來看，應(yīng)用的優(yōu)先級被提到了前面。“自研大模型”的表述已轉(zhuǎn)變?yōu)椤皯?yīng)用大模型技術(shù)”或建設(shè)“自主可控的大模型技術(shù)底座”。

“本集團(tuán)依據(jù)企業(yè)級應(yīng)用需求，擇優(yōu)選擇千億級開源通用大模型，并利用長期積累的高質(zhì)量文本數(shù)據(jù)對通用大模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，建成面向所有業(yè)務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用和統(tǒng)一技術(shù)底座的金融大模型，以及模型即服務(wù)（MaaS）的應(yīng)用平臺?！苯ㄔO(shè)銀行在年報(bào)中如是說。

建設(shè)銀行首席信息官金磐石在業(yè)績發(fā)布會上透露，截至2024年底，該行先后適配了16個版本的通用大模型，進(jìn)而形成了16個版本的金融大模型?！斑@種策略保證了隨著金融大模型能力的快速迭代，我們業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用效果能夠達(dá)到‘水漲船高’的效果?！?/p>

目前來看，銀行AI戰(zhàn)略的基礎(chǔ)大模型底座至少包括兩個部分，一是以生成式大模型為基礎(chǔ)的“快思考”大模型，另一個部分是以DeepSeek-R1為代表的“慢思考”推理模型，另外還有代碼大模型、多模態(tài)大模型、智能體等等，分別針對不同場景的差異化需求實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用。

例如中信銀行明確表示，該行升級融合了決策時AI“中信大腦”與生成式AI“倉頡大模型”，由此建成了“自主平臺+場景深耕+生態(tài)共建”的三位一體AI賦能體系。光大銀行也制定了《模型建設(shè)發(fā)展規(guī)劃》，布局“決策式模型+生成式模型”綜合應(yīng)用的智能解決方案。

在14家銀行披露的AI應(yīng)用場景中，已實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用的成熟場景主要是智能編碼研發(fā)、智能營銷、智能客服、智能風(fēng)控、合規(guī)內(nèi)審、消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)，以及日常經(jīng)營管理流程等等。

值得關(guān)注的是，在零售信貸、財(cái)富管理等與C端用戶交互較多的場景之外，2024年有多家銀行在金融市場、交易銀行、公司金融等對公業(yè)務(wù)層面結(jié)合大模型與小模型能力，實(shí)現(xiàn)綜合化的智能應(yīng)用。

如招商銀行在交易銀行業(yè)務(wù)中深化人工智能技術(shù)應(yīng)用，線上“招小財(cái)”AI助手能夠準(zhǔn)確識別客戶意圖，協(xié)助客戶完成復(fù)雜公司金融產(chǎn)品操作，響應(yīng)準(zhǔn)確率達(dá)到95%，形成立體式的客戶需求即時響應(yīng)服務(wù)體系。招行還將大模型技術(shù)應(yīng)用到資本管理領(lǐng)域，打造“智本GPT”，讓產(chǎn)品定價(jià)管理系統(tǒng)進(jìn)一步完善線上化全流程管理，推動數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

興業(yè)銀行也在金融市場業(yè)務(wù)場景中推出“興小二”債券交易機(jī)器人，依托智能化交易平臺，引入機(jī)器學(xué)習(xí)、大模型等先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)和策略升級，通過各類算法和因子挖掘提升交易效率。

值得關(guān)注的是，郵儲銀行在年報(bào)中特別單獨(dú)展示了兩個市場交易業(yè)務(wù)場景下的機(jī)器人，展現(xiàn)了大模型與小模型結(jié)合在同一業(yè)務(wù)板塊、不同場景、不同用戶端的應(yīng)用潛力。

一個是貨幣市場交易機(jī)器人“郵小助”，主要是在貨幣市場詢價(jià)場景下與外部機(jī)構(gòu)交易員進(jìn)行人機(jī)交互對話，目前覆蓋數(shù)百家金融機(jī)構(gòu)，接受詢價(jià)總量超過1.5萬億元，總成交金額超過2000億元，交易平均耗時較人工節(jié)約94%，捕獲超額收益率6個基點(diǎn)?！班]小助”的底層模型主要是小模型，可以在簡單任務(wù)下實(shí)現(xiàn)更快的推理速度，參數(shù)少，復(fù)雜度、硬件資源要求和訓(xùn)練成本低，穩(wěn)定性較高，當(dāng)貨幣市場詢價(jià)時用小模型抽取出用戶意圖及查詢的實(shí)體數(shù)據(jù)，輔以大模型識別兜底，最終提高識別準(zhǔn)確率。

另一個機(jī)器人是交易員助理機(jī)器人，主要為該行交易員提供服務(wù)，底層模型具備大模型意圖理解、語義分析能力，集成多個系統(tǒng)查詢功能，實(shí)現(xiàn)交易對手及交易標(biāo)的債權(quán)基礎(chǔ)信息、行內(nèi)授信、歷史持倉、評級估值等內(nèi)外部信息的批量查詢、對比和展示，一站式解決交易員交易前的查詢準(zhǔn)備需求，并可以根據(jù)用戶的點(diǎn)贊、采納等反饋?zhàn)詣訉W(xué)習(xí)，持續(xù)自動完善應(yīng)答準(zhǔn)確度。在交易員查詢數(shù)據(jù)時，由大模型識別用戶查詢意圖，生成數(shù)據(jù)查詢代碼，再由小模型完成數(shù)據(jù)加工并展現(xiàn)給用戶，目前交易員助理機(jī)器人可以將交易前準(zhǔn)備工作耗時大幅壓縮75%，極大地提高了交易員的交易效率。

從“AI+金融”到“人+AI”

在“AI+”戰(zhàn)略的推動下，各家銀行披露的人工智能、大模型等新技術(shù)應(yīng)用場景數(shù)量繁多，甚至“成百上千”。

如工行企業(yè)級千億金融大模型技術(shù)體系“工銀智涌”已賦能20余個主要業(yè)務(wù)領(lǐng)域、200余個場景，累計(jì)調(diào)用量超10億次。建設(shè)銀行金融大模型體系已賦能行內(nèi)193個應(yīng)用場景。招商銀行全行大模型應(yīng)用場景超120個。中信銀行決策式AI“中信大腦”的落地場景已超過1600個，生成式AI“倉頡大模型”孵化了超過80項(xiàng)創(chuàng)新應(yīng)用。興業(yè)銀行大模型助手應(yīng)用場景數(shù)量超過70個。民生銀行全行落地了超過30個生成式AI的典型場景應(yīng)用。

擺在銀行面前的下一個問題是，如何確保在這些應(yīng)用場景中，AI能夠真正賦能于員工，讓每個人都得以分享科技帶來的便利。

越來越多的銀行開始關(guān)注“人+AI”。

建設(shè)銀行在財(cái)報(bào)中提到，在客戶經(jīng)營層面推出ChatBot交互版“幫得”客戶經(jīng)理全功能AI智能助理，以智能化為關(guān)鍵驅(qū)動，打造“人+AI”的新模式?；贑hatBot交互框架，以人工智能“大模型+小模型”架構(gòu)路徑對客戶服務(wù)進(jìn)行“全流程”再造升級，經(jīng)營策略實(shí)現(xiàn)從總部數(shù)字大腦生產(chǎn)后直達(dá)一線，支持員工通過自然語言一鍵喚起知識、產(chǎn)品、活動等客戶服務(wù)工具，AI輔助完成一站式產(chǎn)品配置和高效營銷服務(wù)。此外，還推出一系列智能輔助工具，并打造AI小諸葛智能體。2024年，“幫得”智能助理總交互次數(shù)3463萬次，為全行3萬名對私客戶經(jīng)理服務(wù)。

招商銀行也在財(cái)報(bào)中表示，加快打造“AI+金融”“人+數(shù)智化”新模式，促進(jìn)人與科技相互賦能。在經(jīng)營管理方面強(qiáng)化智能化工具應(yīng)用，例如在零售條線打造零售智能助手產(chǎn)品矩陣，批發(fā)條線針對客戶經(jīng)理打造CRM智能助手，在人力資源數(shù)字化服務(wù)領(lǐng)域，基于大模型技術(shù)開發(fā)“數(shù)字美眉”機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)對員工的智能服務(wù)，截至報(bào)告期末，“數(shù)字美眉”用戶數(shù)達(dá)到2.53萬人。

在為員工提供智能化工具的同時，一場全行級別的AI基礎(chǔ)設(shè)施改造正在進(jìn)行，前者是讓員工“有得用”，后者能讓員工“用得好”。

中國銀行副行長蔡釗在業(yè)績發(fā)布會上表示，圍繞智能化建設(shè)發(fā)展，該行將“建機(jī)制、搭平臺、匯數(shù)據(jù)、調(diào)模型、落場景、練隊(duì)伍”，一方面，強(qiáng)化配套機(jī)制建設(shè)，推動建立人工智能應(yīng)用治理架構(gòu)，推進(jìn)AI平臺完善和模型調(diào)優(yōu)，暢通大模型數(shù)據(jù)使用流程；另一方面，推進(jìn)應(yīng)用落地見效，按照“先內(nèi)后外”的策略，以需求為牽引，以成效為驅(qū)動，優(yōu)先聚焦知識輔助、內(nèi)容生成等高價(jià)值場景，實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效降本。

招行則是夯實(shí)“云+AI+中臺”科技底座，充分釋放上云紅利，穩(wěn)步推進(jìn)自主可控的大模型全體系建設(shè)，聚焦打造行業(yè)領(lǐng)先的技術(shù)中臺，不斷提升組件規(guī)模與質(zhì)量，提高IT資源復(fù)用水平，截至報(bào)告期末，累計(jì)發(fā)布組件5942個。數(shù)據(jù)中臺持續(xù)沉淀企業(yè)級的數(shù)據(jù)能力和數(shù)據(jù)資產(chǎn)，截至報(bào)告期末，大數(shù)據(jù)服務(wù)覆蓋全行63%的員工，數(shù)據(jù)已成為員工經(jīng)營分析的核心依據(jù)。