大模型席捲金融圈，銀行能力如何跟進？

大模型正在爲金融領域注入新的生命力。

科技刊物《麻省理工技術評論》（MIT Technology Review）披露，截至6月30日，我國已有12家金融機構大模型領域公開專利申請數量進入“全球金融機構大模型領域專利創新排行榜”前20名。

A股上市銀行半年報中，招商銀行、浦發銀行、光大銀行等多家公司提及大模型技術，表示將積極探索其應用場景。

“大模型與銀行業高度匹配。”招商銀行信息科技部總經理、擬任首席信息官周天虹在“2024招銀浦江數字金融生態大會”上表示，銀行是典型的知識密集型行業，大模型的核心正是圍繞自然語言以及知識的理解、加工和處理。

周天虹稱，大模型廣泛應用在銀行業將產生顯著商業價值，技術與金融場景的深度融合將推動數字金融能力轉化爲新質生產力，將銀行角色由“滿足客戶金融需求”轉變爲“爲客戶提供多元價值、幫助客戶更成功”。

不過從技術發展的可能性看，智能金融現在還處在“輔助+助理”的早期階段。

目前應用方向集中在改進產品與服務、改進運營與風控兩方面，未來仍有巨大空間。

原中國銀行行長李禮輝指出，最新AI大模型已實現根本性技術迭代，未來或進一步創造決策式的“智能金融+生成式智能金融”新模式。

李禮輝指出，新模式要點之一在於人機的交互高擬真性。

例如應用多模態技術智能金融的機器人有可能做到動態捕捉、及時感知、正確理解客戶的語言和表情，準確判斷客戶的風險偏好和業務需求，解決機器服務冰冷問題。

要點之二在於非結構化數據處理的高效與精確性。

例如利用多模態技術的AI工具可在醫療、健康、保險業務中對病例和醫療影像進行專業水準的質檢和分類，覈准健康評估，識別醫生的字跡、辨別聲紋、甄別虛假理賠；可在銀行前臺、中後臺對各種票據、合同等非結構化數據進行真實性審覈和自動錄入。

前景廣闊同時，金融科技大模型實際應用仍有諸多挑戰。

例如，如何建立合理的的算力消費模式。

中國工程院院士高文指出，我國當前算力增速領先發達國家。爲持續增強競爭力，需要建設合理算力消費模式。

與“西電東送”邏輯相似，“東數西算”就是其中代表。

高文表示，“這一模式能把西部電力和當地算力中心、數據中心結合，提供給東部經濟活躍的地方消費。不過要達成理想效果，仍面臨核心算力供給、通信連接問題、算力分佈調度、算力如何實現低碳排放4個挑戰。”

不過與之相關的技術門檻依然較高。

華爲公司副總裁、華爲算力平臺先遣隊副總指揮胡克文指出，從技術部門角度看，人工智能大模型的微調、二次訓練仍有着較高的門檻，“尤其二次訓練的技巧、經驗都是稀缺能力。”

“如何開發、未來計算的範式會有哪些變化、從數據+模型變成應用將在哪個平臺、哪個工具鏈上都會發生很大變化。”胡克文表示，“要意識到人工智能不只是技術革命，也是組織變革、業務變革的革命。正確的認知下才能把事情做好。”