业内人士、干系专家表示，当前，个性化的客户体验成为银行竞争的关键。AI 技能的运用使银行能够更便利地供应量身定制的金融产品和做事，有助于拉动古迹增长。但不容忽略的是，AI是把“双刃剑”，其在金融领域中运用越广泛，银行面临的数据安全和信息保护的压力越大，这对银行的技能水平和管理能力提出了更高的哀求。
国有大行研发进入爆发期 助推业态全面升级
近年来，随着人工智能技能的飞速发展，国有大型银行纷纭将目光聚焦在 AI 大模型的研发上。据《麻省理工科技评论》2024年发布的环球金融大模型领域专利创新排行榜，有12家中国机构进入环球前20。个中，蚂蚁集团、安然集团、工商银行位列前三，另有培植银行、中国银行、立时消费金融、微众银行、农业银行等5家机构进入前10。
梳理年报及公开信息创造，今年以来，已有近20家银行表露了在AI领域的探索，国有大行是主力军。个中，工商银行与邮储银行对大模型的重视度相对更高，对此话题的提及次数到篇幅都远超其他大行。
个中，工商银行在半年报中提到，今年上半年，该行深化大模型技能培植与赋能，金融同行首家完成企业级金融大模型全栈自主可控演习和推理支配；促进大模型技能与业务深度领悟，实现多领域落地创新运用，包括赋能金融领域投资、融资、交易等业务全流程，依托大模型打造营销智能助手。
“大模型”一词在邮储银行今年半年报里涌现了15次，是所有上市银行中最多的。邮储银行表露，已完成大模型算力云资源池试点培植，达成分布式工具存储跨云落地运用，今年上半年新增超50万vCPU（虚拟处理器）资源，有效支撑系统资源的平滑迁移。目前，该行大模型异构算力集群已初步具备支持千亿级规模大模型演习能力。
培植银行则在打造金融影像笔墨识别产品方面持续发力，研发的系统可支持识别140余种票据，覆盖 75%的票据识别量，票据审核信息录入效率提升120倍，并得到环球人工智能文档图像剖析识别领域比赛 (ICDAR 2023) 印章笔墨检测赛道冠军。
中国银行表露，今年上半年该行推动隐私打算、物联网等技能运用，环绕算力、算法、数据三大关键要素，试点代码赞助等大模型运用，开展抗量子密码、量子打算技能预研。
上海金融实验室主任、首席专家曾刚表示，不同类型的银行应选择适宜自己的数字化路径，国有大行会更看重安全性和技能哀求。估量未来有相称数量的金融岗位可能会被人工智能所替代掉，银行该当尽快构建新的核心能力，实现高质量发展。
中小银行“小步快跑”寻求AI赋能新机遇
调研创造，人工智能在金融中的研发创新具有投入本钱高、见效相对慢、边际收益递增、规模效应等特点。比较大中型银行，城商行、农商行等中小银行虽然在本钱投入上不可同日而语，但并未坐以待毙，在资源有限的情形下“各显神通”，奋力追赶数字化浪潮。
根据对今年年中报的梳理，北京银行无疑是表现极为生动的中小银行之一。今年，北京银行发布了AIB 人工智能创新平台，整合了多达 80 项大模型做事以及 7 项 GPT 创尴尬刁难象，构建起的数字化体系覆盖了语音交互、图像识别、自然措辞处理、智能决策、知识图谱、机器人自动化、虚拟数字人、大模型等领域。
可圈可点的是，北京银行对 “冒烟指数” 风险预警模型进行升级迭代，加速推动新一代信用风险管理系统的培植，并凭借 “大数据 + GPT 大模型” 的天生式写作能力，培植了京信妙笔智能报告平台。
南京银行同样表现生动。据表露，今年上半年，该行上线人机协同智能外呼，有效提高了触达目标客户的效率，成功落地营销助手、办公助手等 9 大类 40 余个做事场景，打造了“小禾Chat” 业务答疑助手，供应各种大模型做事次数超过 30 万次。
还有部分中小银行把重点放在持续深化大模型等新技能运用处景方面。例如，上海银行打造“数智化+人性化”的对公在线做事体系，探索利用大模型提升精准问答能力，建立前中后台协同的对公专家做事团队；重庆银行开展多模态AIGC能力的深度探索，试点将大模型技能融入OCR等传统领域，提升智能识别水平。
此外，相较大中型银行的技能研发上风和人才储备实力，中小银行在技能创新、数据管理和生态构建方面处于劣势。因此，也有部分中小银行选择借助外力，实现上风互补，力保不掉队。
宁波银行近期公布与蚂蚁集团达成计策互助，双方将联合在大模型、大数据、高性能打算、区块链等领域探索联合创新，共同推动新技能运用的研究落地。江南农商银行宣告与京东云互助，引入AI数字人，借助“言犀”平台，实现了3D数字人客服，简化了用户交互流程。
机会寻衅并存 AI更好赋能金融需坚持“长期主义”
业内人士表示，银行业在奔向“AI+”的道路上并非一帆风顺。一方面，技能的快速迭代哀求银行不断更新系统和培养人才。另一方面，数据安全和隐私保护问题也成为智能化过程中不可忽略的寻衅。
安然证券研报指出，2024年，在对公信贷定价缺少弹性的背景下，零售贷款的增长将成为银行稳定资产端收益水平的关键。但不可否认的是，风控繁芜、监管趋严、人才紧缺⋯⋯对付银行而言，在数字化转型过程中，还有一系列详细寻衅须要面对。
据《2024年金融业天生式AI运用报告》显示，虽然天生式AI正以前所未有的办法重塑环球金融业的格局，但大模型开拓和利用的高本钱也是阻碍其在金融业运用的紧张寻衅。高成本来源包括高性能GPU一片难求、大规模参数带动的高耗电、大模型人才匮乏、数据安全下确当地化支配等，这些成分可能导致一些预算紧张的中小银行与天生式AI无缘。
业内人士认为，作为对信息技能依赖度最高的行业之一，银行的日常运营、风险管理、客户做事都须要依托底层IT系统。但银行自身IT资产较重，做大规模系统升级较难。因此，为了适应人工智能的发展，银行业须要通过引入前辈技能降本增效，更好支撑上层业务的数字化转型。
瑞银证券非银金融剖析师曹海峰表示，天生式AI对金融行业的潜在重塑效果更为直接，紧张是由于其大量的数据沉淀、劳动力密集度高，以及与措辞干系的事情内容占比高。但在将其运用在合规风险戒备方面时，一方面须要确保内部数据的安全性，另一方面应谨慎利用GPT技能在做事客户中，如直接推举股票、基金等，以免触碰监管红线。
编辑：王春霞
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