來源：華夏時報

“新質生產力”成爲今年兩會期間最亮眼詞彙。

2024年國務院政府工作報告指出，大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力。而對於銀行業而言，新質生產力的根本動力依舊是“科技創新”。

當下，從ChatGPT的推出到Sora的橫空出世，有關大模型的討論被推向高潮，大模型也成爲目前各家銀行關注的焦點，被認爲是銀行業的“新質生產力”。

截至目前，包括工商銀行、農業銀行、中國銀行、交通銀行、招商銀行、中信銀行、興業銀行在內的多家全國性銀行，都明確提出探索大模型的應用，部分大行已開啓自研金融大模型之路。

“如果一直拿着舊船票，就無法登上高質量發展的航船。”興業銀行董事長呂家進任職初期就曾提出，科技是商業銀行轉型下半場最大的驅動變量。

在當前息差持續縮窄、營收增速放緩的環境下，銀行正在進行一場“刀刃向內”的自我革新，這次數字化變革的力度和決心都是空前的。

大模型應用初露鋒芒

近年來，如火如荼的大模型正以迅雷不及掩耳之勢“滲透”到各個工作領域，金融業也不例外。

在ChatGPT首次問世後三個月，郵儲銀行、興業銀行、百信銀行、新網銀行、中信銀行紛紛宣佈將接入“文心一言”等大模型平臺。

2023年3月，農業銀行推出了類ChatGPT的AI大模型應用ChatABC。《華夏時報》記者從農業銀行方面獲悉，1.0版本ChatABC大模型可初步具備自由閒聊、行內知識問答、內容摘要等多類型任務的服務能力，已在該行內多個渠道以多輪問答助手、工單自動化回覆助手等形式面向內部員工開放試用。

同樣是去年3月，工商銀行與多家機構聯合發佈了基於昇騰AI基礎軟硬件平臺的金融行業通用大模型，實現了企業級金融通用模型的研製投產，並應用於工商銀行的客服、營銷、運營、風控等業務領域。

業內認爲，金融業具備大規模、高質量的數據資源和多維度、多元化的應用場景，被視爲大模型技術應用的最優行業之一。

以ChatGPT和Sora爲代表的新一代生成式人工智能，也將爲金融業發展提供更好的技術手段和發展機遇。清華大學經管學院發佈的一份報告顯示，生成式AI正在席捲金融業，釋放新的生產力，以前所未有的方式重塑全球金融業的格局。

在過去一年裏，多家國有大行、股份制銀行明確在2023年半年報中提出對AI大模型等相關佈局。

在落地應用方面，已有銀行率先將大模型技術應用於智能客服場景，並正在研發大模型在輔助研發、文本生成環節的應用。

招商銀行上海分行信息技術部副總經理王皓在公開場合介紹，招商銀行自2017年起開始耕耘於大語言模型研究，並不斷嘗試用數據驅動來優化迭代自身模型能力。從應用場景來看，已分別在面客類推出智能財富助理“小招”以及AI Agent的應用。

王皓表示，“小招”解決兩個非常關鍵的點，一個是多輪繪畫的意圖識別在過往的技術裏包括 LSTM（長短期記憶網絡）是有些缺陷的，第二個關鍵點是回覆內容可能需要進行一些人工審覈和強化；在對內服務類，針對全行各條線員工開發辦公助理和崗位助理的相關應用。

中央財經大學中國金融科技研究中心主任張寧表示，整體來看，目前銀行大模型應用處在賦能向增能轉型階段，銀行通過引用大模型技術解決傳統客服死板、交流不夠靈活、提取信息不夠充分等問題。

下一步，銀行探索大模型走向核心業務場景，其中，大模型技術有望在風險防控環節發揮出關鍵作用。

有業內分析人士提出，金融機構可以通過大模型海量神經網絡數據檢測客戶各類行爲，提高自身風險管理決策能力；另一方面，金融監管部門可以利用大模型優秀的邏輯推理能力，協助工作人員提高對財務造假等違法行爲的監管查處效能。

盤古智庫高級研究員吳琦對《華夏時報》記者表示，隨着以Sora和ChatGPT爲代表的新一代人工智能在銀行業務和場景中的深度應用，將催生金融服務新範式。比如應用於智能客服、智能營銷、智能風控、反欺詐等方面，在客戶金融需求、客戶智能服務和員工數字化能力方面帶來指數級躍升，爲客戶提供更加便捷、高效的服務體驗，爲銀行提質降本增效，推動銀行業務變革升級、迭代與重構。

在數字化時代，強化金融科技創新已成爲當前發展數字金融的必然選擇，大模型新技術則有望成爲推動行業創新的重要引擎。

商業銀行掀起新一輪技術競賽

銀行業這一輪的數字化轉型似乎迫在眉睫。

金融供給側改革使得原來的高息攬儲、高息放貸的傳統發展模式無以爲繼，銀行亟須通過整體的數字化轉型來提升自己的差異化和精細化的經營能力，降低成本，發展自身競爭優勢。

江蘇蘇寧銀行金融科技高級研究員孫揚表示，目前，資產利率持續下行，息差壓力增大，在低息差的前提下，銀行如何實現商業可持續化，關鍵就在於數字化轉型是否成功，是否實現業務全流程數字化、管理全流程數字化。

近兩年，儘管商業銀行面臨營收增速放緩壓力，但從財報中可以看出，各家銀行對於金融科技的投入、對於AIGC和先進科技體驗的投入熱情有增無減。

2023年半年報數據顯示，截至報告期內，招商銀行信息科技相關投入金額52.06億元；光大銀行科技投入金額20.43億元，此外，興業銀行2023年上半年科技投入33.27億元；渤海銀行實現科技投入5.3億元，同比增加4.89%。

“數字化轉型如果真正實現，可以顯著降低銀行經營成本和費用，增加銀行的利潤空間，還可以顯著提升銀行的產品競爭力、銀行和實體經濟的融合程度以及銀行風險管控的能力。”孫揚說道。

對此，中信銀行相關負責人對《華夏時報》記者介紹，早在2017年，中信銀行就全面啓動、自主研發了人工智能平臺“中信大腦”，目前，該AI技術生態體系已落地場景超1000多個，替代大量高頻、簡單的手工操作，日均調用量達千萬級，攻克了NLP自然語言理解、圖像/文字識別、計算機視覺、圖計算等關鍵技術，技術成果遍佈全行經營管理多個應用場景。

“科技創新是發展新質生產力的根本動力。”招聯金融首席研究員董希淼對《華夏時報》記者表示，科技創新衍生的新產業、新業態、新模式是新質生產力的現實體現。金融支持服務新質生產力，重點和關鍵是大力發展科技金融，加大對科技創新和科技型企業的支持和服務。”

與此同時，爲了配合轉型，銀行也積極調整組織結構，例如民生銀行成立了數字化金融轉型牽頭部門“生態金融部”；建設銀行、中信銀行等多家銀行專門成立了數字化轉型辦公室等。

吳琦對《華夏時報》記者表示，新質生產力是科技生產力，也是綠色生產力，銀行需要從多個方面着手發展，其中之一就是完善內部組織架構和經營機制，明確科技金融、綠色金融發展戰略，成立科技金融事業部、科技支行等，優化考覈與盡職免責制度等。

中國人民大學商學院教授、學術委員會主任毛基業表示，技術帶來30%的回報，70%都是通過組織變革、流程再造、生產關係改變帶來的成效。

不過，當前生成式AI技術在各個細分領域的應用還處於萌芽狀態，金融業在大模型實際落地過程中，還存在着算力、數據治理等諸多成本和監管問題。

交通銀行副行長錢斌指出，金融領域的專業數據和公共數據不足，由於金融制度的差異，無法完全照搬國外的金融語料、金融知識。而金融服務的專業性、精準性又對人工智能技術的效果和可信度提出了非常高的要求。因此，在豐富數據種類、強化數據治理、提升數據質量、保障數據安全、完善數據共享機制等方面還任重道遠。

在銀行打造科技硬實力的戰略規劃上，金融大模型已然佔據一席之地，下一步推進還需保持謹慎態度。

或許，諸多發展情況在2024年將初見分曉。