招商银行信息技术部俞吴杰:AI技术对银行业的改变是全方位的
招商银行资讯
2024-12-12 02:28:59
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来源:上海证券报

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  人工智能技术正在席卷各行各业。

  手握海量数据的银行业,也在大踏步进入AI时代。当前,银行业如何看待这场由大模型带来的AI变革?AI能否重塑金融服务方式?有哪些探索路径?

  近期,招商银行信息技术部副总经理俞吴杰接受了上海证券报记者专访。俞吴杰表示,AI技术对银行业的改变将是全方位的,总体来看已融入银行日常的营销、服务、经营等方面,能够解决大部分重复性的、流程化的工作,“未来招行要借助AI和大语言模型向智能化迈进”。

  投入巨大建立“智算平台”

  银行是典型的信息密集型行业,前端涉及万千客户的体验,中后端事关效率和安全。尤其是移动互联网时代,一些大中型银行手机银行App用户数量达到亿级。去年末,招行App用户数超过2亿。

  这样的用户量级,对银行而言有着相当高的技术和能力要求,诸如硬件方面的存储、计算、网络等云底盘。俞吴杰介绍,目前招行信息投入主要分为两大方向,其中一个就是软硬件。“以云平台为例,2022年底我们完成了系统全面上云,现在业务都已经在云上运行了”。

  招行有金融交易云和原生云平台“两朵云”。前者重“稳态”,后者重“敏态”,是招行面向未来的数字化新基建。

  另一大投入方向就是当下炙手可热的新一代AI技术——大语言模型。

  今年初,招行开始建立与大模型相关的“智算平台”。“我们做了很多准备工作,如知识储备、人才储备。”俞吴杰说,招行引入了业界一流的训练平台。不过,招行的重点不在搭建通用模型,而是搭建金融行业的领域模型。“在比较好的通用模型基础上,把招行几十年来经营积累的专业领域语料‘喂’给大模型。专业领域的数据和知识,必须做得深”。

  推动上述两大方向发展,需要巨大投入,于招行而言均是亿元级别。“‘两朵云’加起来需要数万台服务器,再加上软件投入、维保费、人力等,费用相当大。”俞吴杰说。另外,算力对于未来的大模型应用是刚性需求,因为没有算力服务,场景就很难扩展。往后看,招行还要继续加强智算平台建设。

  容许试错加大场景投入

  今年,招行多措并举推动“线上招行”转向“智慧招行”。上述搭建与大模型相关的“智算平台”,只是这一计划的其中一步。能否发挥出价值,关键在于如何将其落地应用至银行的具体业务场景。因此,加大场景投入,鼓励员工创新,容许试错,是该行未来的重要工作。

  “拥有通用大模型或者领域大模型只是开始,要全方位打造‘智慧招行’,就需要更多应用场景。”俞吴杰表示。

  招行选择钱多、人多、耗时多的场景,在这些场景应用AI产生的价值会更大。

  在俞吴杰看来,谈及大语言模型,并不是说在银行的某一个点或者某一块业务方面产生价值,而是全方位的。就银行业务而言,首先要做营销,有客户以后开始做服务,服务中就会延伸咨询、风险管理,以及后续的经营、客户关系维护(CRM)相关的一系列工作,“在这些工作上,大语言模型都有很明显的价值”。

  以输出营销文案为例,原先需要人工生成的内容,现在大语言模型就能直接生成。“不过,招行还是会有审核人员把关,确保相关内容正确合规。”俞吴杰说。

  在推进大模型应用中,还有一个关键是鼓励创新的容错机制。创新技术落地场景应用,是有试错成本的。经历了银行电子信息化、金融科技时代的招行自然深谙此道,为了鼓励创新技术落地应用,该行在机制上进行了相应调整。由总行数字金融发展办公室“掌管”的FinTech基金,就是招行专门为创新应用提供容错成本的机制。

  俞吴杰表示,对于大语言模型的基础设施建设和应用,总行是全力支持,基本上都能通过FinTech基金走绿色通道。

  祛魅AI技术拒绝盲目跟风

  经历过金融科技时代,现在银行业对于创新应用态度更为理性。招行在推进AI落地应用的同时,也高度重视算法模型的合规性。

  从目前行业的共识来看——AI技术不可避免地会伴生风险。以大语言模型为例,存在“AI幻觉”、消耗大量资源、泄露数据隐私、对答案生成的可解释性比较弱等问题。

  “例如答案生成这个问题,给我们的应用带来了一些挑战,它对场景有选择和要求。一笔贷款发放审批,最终是同意还是不同意,其实要有明确解释。不能说客户申请后,算法评测不同意,却不知道原因。”俞吴杰解释称。

  另外,在大模型高速发展的同时,小模型的概念随之出现。小模型是针对某一特定场景开发的模型,更好地适配针对性场景。对招行而言,当前的思路是加强大模型与小模型的协同以及平衡AI和人的协作,在提升银行工作效率的同时,使客户随时联系到专业的服务人员。俞吴杰表示,从行业角度来讲,AI技术是一项持续的、大规模的投资。包括建集群、招聘人才等,且资源比较稀缺,这也就意味着并不是每一家银行都适合大规模投入。

  俞吴杰认为,中小银行机构只要跟进即可,不建议盲目跟风,“首先,中小银行不需要大规模的算法、数据和人才。其次,银行业的交流非常多,中小银行机构可以复用其他银行经验,学习技术应用场景”。

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