隨著3D智能交互數(shù)字員工的上崗、AI貸前調(diào)查報(bào)告的快速生成，以及債券智能助手在提升運(yùn)營(yíng)效率上的卓越表現(xiàn)，金融行業(yè)正迎來(lái)大模型應(yīng)用的爆發(fā)期。國(guó)家政策更是為銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指明了方向，旨在到2025年實(shí)現(xiàn)金融產(chǎn)品和服務(wù)方式的廣泛普及和金融創(chuàng)新的有序?qū)嵺`。

然而，銀行業(yè)“跑上大模型”的道路上并非一帆風(fēng)順。技術(shù)的快速迭代要求銀行不斷更新系統(tǒng)和培養(yǎng)人才，同時(shí)，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)問(wèn)題也成為智能化過(guò)程中不可忽視的挑戰(zhàn)。這些焦慮的源頭，正是銀行業(yè)在追求創(chuàng)新與保障安全之間的微妙平衡。

在剛剛過(guò)去的2024京東云峰會(huì)上，來(lái)自金融行業(yè)專家以及金融機(jī)構(gòu)的技術(shù)負(fù)責(zé)人，分享了他們對(duì)于銀行與大模型技術(shù)結(jié)合的見(jiàn)解。上海金融實(shí)驗(yàn)室主任、首席專家曾剛預(yù)測(cè)， 未來(lái)有相當(dāng)數(shù)量的金融崗位可能會(huì)被人工智能所替代掉，銀行應(yīng)該盡快構(gòu)建新核心能力，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

曾剛認(rèn)為，不同類型的銀行應(yīng)選擇適合自己的數(shù)字化路徑。國(guó)有大行可能更注重安全性和技術(shù)要求，而中小型銀行則需要在資源有限的情況下追趕數(shù)字化浪潮。此外，銀行與科技企業(yè)的合作變得尤為關(guān)鍵，尤其是與像京東云這樣的頭部科技公司合作，可以為銀行提供技術(shù)輸出和業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

AI與場(chǎng)景的碰撞

現(xiàn)實(shí)的確如此。AI在金融行業(yè)潛力巨大，麥肯錫2023年報(bào)告顯示，全球銀行業(yè)使用大模型可使其每年?duì)I收提高2.8-4.7%。所以，與在特定場(chǎng)景有落地經(jīng)驗(yàn)的公司聯(lián)合，有助于銀行避免不必要的試錯(cuò)，直接從成熟的技術(shù)應(yīng)用中受益。

比如，交通銀行與京東云推動(dòng)大數(shù)據(jù)合作，后者不僅擁有豐富的場(chǎng)景落地經(jīng)驗(yàn)，還具備金融業(yè)務(wù)的深厚背景。交通銀行總行網(wǎng)金數(shù)據(jù)應(yīng)用部副高級(jí)經(jīng)理?xiàng)顣源涸?024京東云峰會(huì)上發(fā)表主題演講時(shí)表示，通過(guò)分享京東云的高頻客戶行為偏好信息研究成果，利用聯(lián)邦建模技術(shù)，交通銀行成功圈選出具有高金融意向的客群，為客戶提供更加有針對(duì)性的金融服務(wù)，凸顯普惠金融的普適性和精準(zhǔn)性。

面對(duì)線上運(yùn)營(yíng)和MAU增長(zhǎng)的雙重挑戰(zhàn)，某全國(guó)性股份制商業(yè)銀行總行網(wǎng)絡(luò)金融運(yùn)營(yíng)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人表示，該銀行攜手京東云通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、技術(shù)創(chuàng)新和用戶為中心的策略，重構(gòu)了數(shù)字化運(yùn)營(yíng)模式。銀行突破傳統(tǒng)渠道限制，利用手機(jī)銀行、微信、網(wǎng)上銀行等多渠道觸達(dá)客戶，實(shí)現(xiàn)了從“產(chǎn)品為中心”到“用戶為中心”的轉(zhuǎn)變。

另外，以上提到的某全國(guó)性股份制商業(yè)銀行總行還采取了小步快跑、快速迭代的方法，通過(guò)AB測(cè)試和數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)了精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和客戶高效轉(zhuǎn)化。短短5個(gè)月內(nèi)，該銀行的線上運(yùn)營(yíng)能力顯著提升，MAU和AUM轉(zhuǎn)化能力得到加強(qiáng)，彰顯了數(shù)字化轉(zhuǎn)型在提升銀行競(jìng)爭(zhēng)力中的關(guān)鍵作用。

江南農(nóng)商銀行CIO楊凱在2024京東云峰會(huì)上介紹了京東云言犀數(shù)字人如何助力遠(yuǎn)程銀行發(fā)展。他說(shuō)，面對(duì)遠(yuǎn)程銀行客服培訓(xùn)周期長(zhǎng)、服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)不一致的挑戰(zhàn)，江南農(nóng)商銀行與京東云合作，引入AI數(shù)字人，借助言犀平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了3D數(shù)字人客服，簡(jiǎn)化了用戶交互流程。自2018年起，銀行柜員數(shù)量從1200減至400，業(yè)務(wù)量和資產(chǎn)規(guī)模卻翻倍增長(zhǎng)，顯著提升了運(yùn)營(yíng)效率。這一轉(zhuǎn)型不僅減輕了客服工作量，還促進(jìn)了網(wǎng)點(diǎn)功能轉(zhuǎn)變，釋放了人力資源，投入到更高價(jià)值的營(yíng)銷和服務(wù)工作中，展現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型在金融服務(wù)革新中的巨大潛力。

智能化的機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)

作為對(duì)信息技術(shù)依賴度最高的行業(yè)之一，銀行的日常運(yùn)營(yíng)、風(fēng)險(xiǎn)管理、客戶服務(wù)都需要依托底層IT系統(tǒng)。但銀行自身IT資產(chǎn)較重，做大規(guī)模系統(tǒng)升級(jí)較難。為了適應(yīng)人工智能的發(fā)展，銀行業(yè)就需要通過(guò)引入先進(jìn)技術(shù)幫助IT系統(tǒng)降本增效，更好支撐上層業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

以某大型銀行為例，該銀行原先依賴于IOE架構(gòu)，但這種架構(gòu)難以支撐海量用戶通過(guò)多種線上渠道使用服務(wù)，且每月需支付高達(dá)兩三千萬(wàn)的系統(tǒng)維護(hù)費(fèi)用。銀行核心系統(tǒng)上云之后，不僅系統(tǒng)成本大幅降低至原來(lái)的十分之一，系統(tǒng)的每秒交易峰值也從之前的7800筆上升至3萬(wàn)筆。如今新系統(tǒng)足以支持十億級(jí)客戶規(guī)模，客戶體驗(yàn)及服務(wù)質(zhì)量提升很大。

招商銀行在面對(duì)自身龐大的IT資產(chǎn)和系統(tǒng)升級(jí)挑戰(zhàn)時(shí)，就采取了一種創(chuàng)新的成本效益策略。通過(guò)京東云提供的離在線混部技術(shù)，招商銀行能夠在相同的物理或虛擬資源上，高效地并行運(yùn)行“離線”業(yè)務(wù)（如數(shù)據(jù)分析和報(bào)告生成）和“在線”業(yè)務(wù)（如網(wǎng)上銀行和交易平臺(tái)），顯著提高了GPU利用率，達(dá)到了50%的提升。

另外，大模型訓(xùn)練過(guò)程中，面臨著數(shù)據(jù)難題。由于訓(xùn)練文件數(shù)量達(dá)到百億級(jí)別，傳統(tǒng)的存儲(chǔ)系統(tǒng)在可擴(kuò)展性和對(duì)多種文件類型及數(shù)據(jù)格式的支持，顯得力不從心。為了解決這一問(wèn)題，中國(guó)建設(shè)銀行與京東云合作，采用了高性能的存算分離技術(shù)，不僅滿足了大模型訓(xùn)練的高性能存儲(chǔ)需求，還成功降低了30%的存儲(chǔ)成本。

隨著AI逐漸深入場(chǎng)景，銀行業(yè)的未來(lái)充滿了無(wú)限可能。正如曾剛所言，30%的金融行業(yè)崗位可能會(huì)被AI替代，但這并不意味著銀行業(yè)的衰退，而是一次質(zhì)的飛躍。銀行與科技企業(yè)的緊密合作，不僅能夠釋放數(shù)字化轉(zhuǎn)型的焦慮，更能夠開啟金融行業(yè)的新篇章。在這個(gè)過(guò)程中，金融行業(yè)也更加期待看到更多的創(chuàng)新實(shí)踐，更多的技術(shù)突破，以及更多的價(jià)值創(chuàng)造。

（來(lái)源：金融界資訊）