人工智能技术正在快速渗透并变革各行各业，而银行业作为手握海量数据的行业先锋，也在大步迈入AI时代。面对这场由大模型引领的AI变革，银行业持何种态度？AI技术能否彻底重塑金融服务模式？又有哪些实践路径值得探索？

近日，招商银行信息技术部副总经理俞吴杰接受了上海证券报记者的深度访谈。他指出，AI技术对银行业的改造是全面而深远的，已深入银行的营销、服务、运营等多个日常环节，有效解决了大量重复性和流程化的工作。未来，招商银行将依托AI和大语言模型，加速向智能化转型。

斥巨资打造“智算平台”

银行业作为信息密集型行业的代表，前端关乎客户体验，中后端则关乎效率与安全。尤其在移动互联网时代，大中型银行的手机银行App用户量已突破亿级大关。截至去年末，招商银行App用户数量已超过2亿。

面对如此庞大的用户群体，银行在技术和能力上提出了更高要求，包括硬件方面的存储、计算、网络等云基础设施。俞吴杰透露，目前招商银行的信息投入主要集中在两大方向，其中之一便是软硬件建设。以云平台为例，该行已于2022年底完成系统全面上云，所有业务均已实现云端运行。

招商银行构建了金融交易云和原生云平台这两大数字化新基建，前者注重稳定，后者强调敏捷。另一大投入方向则是当前备受瞩目的大语言模型技术。

今年初，招商银行着手建立与大模型相关的“智算平台”。俞吴杰表示，为此他们进行了充分准备，包括知识储备和人才储备，并引入了业界领先的训练平台。然而，招商银行的重点并非搭建通用模型，而是针对金融行业构建领域模型。他们将在通用模型的基础上，融入招商银行数十年经营积累的专业领域语料，深化专业知识和数据的应用。

推动这两大方向的发展需要巨额投入，对招商银行而言，均属亿元级别。“‘两朵云’的建设需要数万台服务器，再加上软件投入、维护费用、人力成本等，费用相当庞大。”俞吴杰说。此外，算力对于未来大模型的应用至关重要，缺乏算力服务将难以拓展应用场景。展望未来，招商银行将继续加强智算平台建设。

鼓励创新加大场景应用

今年，招商银行采取多项措施推动“线上招行”向“智慧招行”转型。上述“智算平台”的建设只是这一转型计划的一部分。要让其发挥价值，关键在于如何将其应用于银行的具体业务场景。因此，加大场景投入、鼓励员工创新、容许试错成为该行未来的工作重点。

“拥有通用大模型或领域大模型只是起点，要全方位打造‘智慧招行’，就需要更多应用场景。”俞吴杰强调。

招商银行选择了资金量大、人员多、耗时长的场景进行AI应用，因为这些场景应用AI产生的价值更大。

在俞吴杰看来，大语言模型的价值不仅限于银行的某个点或某块业务，而是全方位的。就银行业务而言，从营销到服务，再到咨询、风险管理、后续经营和客户关系维护（CRM）等一系列工作，大语言模型都能发挥显著作用。例如，在输出营销文案方面，原先需要人工生成的内容，现在大语言模型就能直接生成。“不过，招商银行仍会安排审核人员确保内容正确合规。”俞吴杰说。

在推进大模型应用的过程中，鼓励创新的容错机制也至关重要。创新技术落地场景应用需要承担试错成本。招商银行在经历电子信息化和金融科技时代后，深谙此道。为了鼓励创新技术落地应用，该行在机制上进行了相应调整。由总行数字金融发展办公室管理的FinTech基金，就是招商银行为创新应用提供容错成本的机制。

俞吴杰表示，对于大语言模型的基础设施建设和应用，总行给予全力支持，基本上都能通过FinTech基金走绿色通道。

理性看待AI技术拒绝跟风

经历过金融科技时代后，银行业对创新应用的态度更加理性。招商银行在推进AI落地应用的同时，也高度重视算法模型的合规性。

从当前行业的共识来看，AI技术不可避免地伴随着风险。以大语言模型为例，存在“AI幻觉”、资源消耗大、数据隐私泄露、答案生成可解释性弱等问题。

“例如答案生成问题，给我们的应用带来了一些挑战，它对场景有选择和要求。在贷款审批中，最终是批准还是拒绝，必须给出明确解释。不能仅因算法评测不同意就拒绝客户申请，却无法提供原因。”俞吴杰解释说。

此外，随着大模型的高速发展，小模型的概念应运而生。小模型是针对特定场景开发的，能更好地适应针对性场景。对于招商银行而言，当前的策略是加强大模型与小模型的协同以及平衡AI与人的协作，在提高工作效率的同时，确保客户能够随时联系到专业的服务人员。俞吴杰表示，从行业角度来看，AI技术是一项持续且大规模的投资，包括建设集群、招聘人才等，且资源相对稀缺。这意味着并非每家银行都适合大规模投入。

俞吴杰建议，中小银行机构只需跟进即可，无需盲目跟风。“首先，中小银行无需大规模的算法、数据和人才。其次，银行业交流频繁，中小银行可以借鉴其他银行的经验，学习技术应用场景。”

（文章来源：上海证券报）