今年的《政府工作報(bào)告》提出，持續(xù)推進(jìn)“人工智能+”行動(dòng)，將數(shù)字技術(shù)與制造優(yōu)勢(shì)、市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)更好結(jié)合起來(lái)，支持大模型廣泛應(yīng)用。在此背景下，“人工智能+”賦能各行各業(yè)，金融行業(yè)也不例外，正積極擁抱大模型帶來(lái)的變革。
近日，畢馬威中國(guó)發(fā)布《2025年中國(guó)銀行業(yè)調(diào)查報(bào)告》(以下簡(jiǎn)稱《報(bào)告》)認(rèn)為，中國(guó)銀行業(yè)在大模型落地應(yīng)用方面走在前列，應(yīng)用范圍已經(jīng)從國(guó)有大行、股份制銀行迅速擴(kuò)展到頭部區(qū)域性銀行。目前，國(guó)有大行和股份制銀行已全面啟動(dòng)大模型應(yīng)用建設(shè)，并在前臺(tái)、中臺(tái)、后臺(tái)均有正式投產(chǎn)的應(yīng)用案例。
《報(bào)告》提出，人工智能在銀行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景正不斷拓展和深化，從前臺(tái)業(yè)務(wù)(智能投顧、產(chǎn)品咨詢智能客服)到中后臺(tái)業(yè)務(wù)(智能反洗錢、智能監(jiān)管)，人機(jī)協(xié)同的業(yè)務(wù)流程轉(zhuǎn)型帶來(lái)了前所未有的效率提升與創(chuàng)新突破。“2025年，預(yù)計(jì)將看到更多銀行積極擁抱AI，探索其在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。”畢馬威亞太區(qū)及中國(guó)金融業(yè)主管合伙人張楚東表示，新技術(shù)的應(yīng)用伴隨著數(shù)據(jù)安全、模型治理、倫理合規(guī)以及人才技能升級(jí)等方面的挑戰(zhàn)。銀行需要在積極探索的同時(shí)，構(gòu)建完善的治理框架和風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制，確保技術(shù)應(yīng)用的安全合規(guī)與可持續(xù)發(fā)展。
盡管大模型已經(jīng)在銀行業(yè)實(shí)現(xiàn)了較為廣泛的應(yīng)用，但實(shí)際效果與用戶期望之間還存在一定的差距。以市面上常見(jiàn)的AI智能客服為例，AI的“答非所問(wèn)”和“已讀亂回”經(jīng)常讓用戶陷入溝通困境。此外，在財(cái)富管理、投資策略等銀行重點(diǎn)關(guān)注的領(lǐng)域，大模型應(yīng)用仍存在一定的局限性，與銀行的核心業(yè)務(wù)尚未實(shí)現(xiàn)深度融合。
針對(duì)大模型“廣而不精”的現(xiàn)象，銀行業(yè)仍需深化探索，推動(dòng)大模型從“可用”邁向“優(yōu)用”，從“大而全”轉(zhuǎn)向“專而精”。“關(guān)鍵還是要看需求，根據(jù)實(shí)際需要對(duì)大模型進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。”博通咨詢金融行業(yè)首席分析師王蓬博認(rèn)為，大模型在銀行業(yè)的廣泛應(yīng)用是科技金融助力降本增效的直接體現(xiàn)，推動(dòng)銀行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型、降低運(yùn)營(yíng)成本的同時(shí)，為產(chǎn)品創(chuàng)新和業(yè)務(wù)模式改變提供了技術(shù)支撐。未來(lái)，銀行業(yè)應(yīng)深入研究不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的實(shí)際需求，針對(duì)財(cái)富管理、投資策略等重要領(lǐng)域，可以嘗試探索AI與行業(yè)專家結(jié)合的模式，彌補(bǔ)大模型在復(fù)雜決策中存在的不足。除此以外，要建立健全用戶反饋?lái)憫?yīng)機(jī)制，針對(duì)AI客服“答非所問(wèn)”等情況，通過(guò)用戶交互數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化算法，提升大模型的語(yǔ)義理解與精準(zhǔn)回答能力。
中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行研究員婁飛鵬表示，大模型在銀行業(yè)應(yīng)用仍具有持續(xù)開(kāi)發(fā)的潛力，在客戶營(yíng)銷、業(yè)務(wù)創(chuàng)新、風(fēng)險(xiǎn)管理、機(jī)構(gòu)運(yùn)營(yíng)等方面都可以通過(guò)AI來(lái)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化完善。目前來(lái)看，“人工智能+銀行”的應(yīng)用還在不斷探索中，需要持續(xù)的資源投入。近年來(lái)，開(kāi)源大模型的出現(xiàn)和推廣確實(shí)降低了不少銀行的成本投入，但不能僅是“可用”，還要邁向“優(yōu)用”。在此過(guò)程中仍需要銀行在推動(dòng)模型本地化時(shí)根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行優(yōu)化，持續(xù)更新完善模型，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而不斷提升大模型的應(yīng)用成效。
