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    銀行大模型落地節(jié)奏加快:招行中報(bào)首提“AI First”戰(zhàn)略,上半年信息科技投入超44億元

    藍(lán)鯨新聞9月5日訊(記者 嚴(yán)沁雯)"大模型在銀行的應(yīng)用發(fā)展需要生態(tài)伙伴的支持、需要行業(yè)的合作才能做好,‘單打獨(dú)斗’難以做到高水平,更可能錯(cuò)失機(jī)遇窗口。"9月5日,在招商銀行(下稱"招行")舉辦的"2025招銀浦江數(shù)字金融生態(tài)大會"上,招行首席信息官周天虹如是表示。

    當(dāng)前,大模型應(yīng)用正使銀行業(yè)經(jīng)歷著一場前所未有的變革,各家銀行亦在加快行內(nèi)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的大模型落地節(jié)奏。

    在近期發(fā)布的半年報(bào)中,招行提出以"AI First"引領(lǐng)數(shù)智招行建設(shè),賦予AI能力建設(shè)優(yōu)先地位,率先打造AI型組織,努力成為全球領(lǐng)先的智能銀行。

    "當(dāng)前銀行業(yè)經(jīng)營面臨諸多挑戰(zhàn),大模型是最大的確定性機(jī)會,其技術(shù)突破將推動(dòng)銀行服務(wù)模式、交互模式和工作模式變革。"招商銀行數(shù)字金融發(fā)展辦公室副主任韋江波表示。

    半年報(bào)顯示,為夯實(shí)數(shù)智化基礎(chǔ),招行持續(xù)投入資源完善"云+AI+中臺"數(shù)智化底座,2025年上半年信息科技投入達(dá)44.44億元,占營業(yè)收入的2.93%。在業(yè)務(wù)應(yīng)用層面,AI已深度融入招行零售、批發(fā)等核心業(yè)務(wù)板塊。?

    據(jù)韋江波介紹,招行目前已構(gòu)建大模型全棧體系,多領(lǐng)域投產(chǎn)應(yīng)用,取得顯著成效。不過,銀行實(shí)現(xiàn)大模型規(guī)?;瘧?yīng)用仍面臨諸多挑戰(zhàn),如大模型推理速度、多模態(tài)大模型、知識管理等問題。這些問題需要聯(lián)合同業(yè)、科技廠商共同探索解決。

    面對挑戰(zhàn),如何提升大模型解決領(lǐng)域問題能力?周天虹指出,關(guān)鍵在于打好三個(gè)"組合拳"——上下文工程、知識管理和后訓(xùn)練。

    在周天虹看來,首先,上下文工程是做好大模型應(yīng)用的基礎(chǔ)性工作。相較于Bert及更早的AI模型,大模型最大的進(jìn)步是泛化能力,發(fā)揮其泛化能力的關(guān)鍵是技術(shù)也持續(xù)進(jìn)化;同時(shí),高水平的提示詞的關(guān)鍵是其中需要良好呈現(xiàn)人類專家解決問題的思維框架和思維邏輯,這些內(nèi)容需要業(yè)務(wù)專家的深入?yún)⑴c和總結(jié)提煉、持續(xù)調(diào)優(yōu)。

    其次,企業(yè)級知識管理是釋放大模型能力的關(guān)鍵。大模型依托海量公開數(shù)據(jù)訓(xùn)練,但是訓(xùn)練大模型的數(shù)據(jù)中往往存在知識過時(shí)、知識質(zhì)量缺陷以及缺乏企業(yè)私域知識等問題。周天虹表示,通過構(gòu)建完善的企業(yè)級知識管理體系,可以將大模型能力與企業(yè)自身語境和知識體系對齊,提高答案的準(zhǔn)確性。

    再者,后訓(xùn)練是增強(qiáng)模型在專業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用效果的有效手段,通過監(jiān)督微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方式,將領(lǐng)域知識和領(lǐng)域業(yè)務(wù)邏輯融入模型,可以顯著提升模型在專業(yè)領(lǐng)域的基礎(chǔ)認(rèn)知和理解力,使其更好地處理復(fù)雜、高難度的領(lǐng)域任務(wù)。

    周天虹進(jìn)一步指出,要發(fā)揮好大模型的作用做好大模型價(jià)值變現(xiàn),還需聚焦高價(jià)值場景并建立價(jià)值度量體系。

    據(jù)周天虹介紹,招行的策略是聚焦"用人多、用時(shí)多、省錢多"的高價(jià)值場景。在"用人多"場景,用AI擴(kuò)充人力,擴(kuò)大服務(wù)半徑、提升服務(wù)水平、優(yōu)化客戶體驗(yàn),推動(dòng)業(yè)務(wù)量持續(xù)增長。在"用時(shí)多"場景,用AI協(xié)助員工工作、降低復(fù)雜度、提升質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效。在"省錢多"場景,針對成本高、風(fēng)險(xiǎn)大的環(huán)節(jié),用AI提升風(fēng)險(xiǎn)識別的覆蓋度、準(zhǔn)確度和時(shí)效性,減少成本支出。

    此外周天虹提到,大模型應(yīng)用研發(fā)工作和傳統(tǒng)軟件研發(fā)有很大不同,需推動(dòng)研發(fā)從"業(yè)技融合"走向"業(yè)技共創(chuàng)"。

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