试水“生成式AI” 上市银行收获几何

　　随着Chat GDP 的火爆，生成式人工智能技术越来越受金融行业重视，银行业也正积极试水生成式AI在行业内各领域和场景下的应用。生成式AI给银行业带来哪些便利?要实现规模化应用落地，银行业还要解决哪些问题?

　　今年以来，ChatGPT引爆了生成式人工智能(AIGC或生成式AI)的热浪，而自带海量数据资源的银行业，被认为是生成式AI可规模化落地应用的领域之一。

　　近期，上市银行2023年半年财务报告陆续披露。值得注意的是，一些银行在其报告中的“数字化”“智能化”板块提及布局生成式AI，或是表示紧跟前沿科技，加紧研究人工智能在相关场景的应用。

　　银行积极布局AIGC

　　对于生成式AI在银行业的应用场景，波士顿咨询公司(BCG)于近期发布的《银行业生成式AI应用报告(2023)》认为生成式AI可贯穿前中后台各个环节，包括市场和销售、渠道和运营、产品开发、投顾服务、客户服务以及风险合规等方面。银行的每条业务线、每个职能，都有可能找到生成式AI的应用场景。若能在银行业实现规模化应用，有望带来可观的降本增效收益。

　　在这项可谓最前沿技术探索方面，不少上市银行已展开行动。

　　“积极探索AIGC前沿技术，制定生成式人工智能建设规划，组建GPT大模型专项研究团队，为体系化、规模化应用奠定基础。”交通银行在其2023年半年报中表示。

　　在具体业务方面，交通银行披露，要加大人工智能应用深度和广度，试点上线对公账户管理流程自动化场景、反洗钱可疑事件排序场景、零售客户兴趣偏好场景，压降人力投入，提升风险分析质效，赋能客户精细化经营。

　　中信银行在其2023年半年报中表示，要不断强化金融科技创新，深度应用AIGC技术，推出3D数字营业厅“零度空间”。

　　宁波银行在其半年报中表示，该行依托大数据分析平台，结合关联图谱、生成式AI等新技术，持续扩展风控覆盖面，提高风险识别、判断和分析效率。

　　今年以来，不少银行积极探索人工智能为代表的新技术应用实施，其中已有银行尝试探索基于ChatGPT+AIGC技术的虚拟“数字人”。农业银行也推出金融AI大模型应用ChatABC，中信银行、兴业银行和苏州银行接入“文心一言”打造生成式人工智能生态服务。

　　生成式AI带来的颠覆性影响

　　实际上，在商业银行线上化、数据化、智能化转型背景下，人工智能已在客服、营销、风控、信贷审核、贷后管理等方面已经进入应用落地的“深水期”。

　　在智能客服方面，几乎主流商业银行多已利用人工智能客户。例如，工商银行推出的“工小智”、招商银行推出的“AI小招”、浦发银行的智能员工“小浦”、宁波银行AI机器人“小宁”。

　　在应用成效方面，已大幅提升了业务效率。

　　在2023年半年报中，招商银行表示，该行上半年“AI小招”服务用户1172.88万户，同比增长140.84%。平安银行表示，截至2023年6月末，该行虚拟数字人已上线包括理财陪伴、活动推荐、问答提醒、AI视频外呼等在内的33个场景;AI客户经理累计上线超2000个场景，上半年服务客户超1800万户;该行客服一次性问题解决率、非人工服务占比均超90%。

　　除了客服、营销等领域，在其他业务方面诸如交易员、洗钱监测、员工培训等方面亦有AI人工交互方面的应用。

　　梳理2023年半年报可以观察到，在金融市场债券做市业务自动化方面，建设银行推广可以智能询报价的货币市场“AI交易员”，持续向中小金融机构提供流动性支持。上海银行上线贵金属量化交易平台，拓展了AI外汇交易员应用场景，深化债券交易自动化报价策略应用。

　　此外，中信银行在洗钱风险监测方面，打造了“洗钱线索AI智能监测”项目，实现风险线索精准锁定和智能报告。该行还在“普惠智慧营销”专区，上线“AI智能陪练”功能，提升基层服务专业水平。

　　在智能运营方面，上海银行建立了数字员工管理体系，截至今年6月末，该行累计上线200多个数字员工，提升运营效率;成立生成式语言大模型研究小组，探索代码辅助场景并进行试点应用，辅助开发人员提升开发质量和效率。

　　“近些年，在智能客服、智慧营销、智能风控等领域都取得了不错成绩。但是，生成式AI是人工智能领域的一次范式转变，开辟了新的赛道，大家重新站在了赛道起点。”交通银行党委委员、副行长钱斌在今年7月份举办的2023世界人工智能大会上，发表了自己对生成式AI技术的看法，他认为人工智能发展迎来新拐点。

　　探索阶段仍需谨慎

　　上述BCG《银行业生成式AI应用报告(2023)》也指出，生成式AI在银行业规模化应用的落地是一个体系性工程，技术之外还需要业务与组织的转型配合，包括人才培训体系、人才晋升路径和标准也都需要相应改变。对于生成式AI的探索，银行要有长远的眼光，开展体系化的顶层规划，并协同相关业务和科技部门，推动规模化应用分步落地。

　　同时，对于强监管的银行业而言，在追求金融科技创新的同时，其数据资源的合理使用，客户隐私安全以及风险防控显得更为重要。

　　平安证券银行业分析师袁喆奇认为，建立健全的隐私保护机制和风险防控体系、确保用户数据的安全和合规性，确立新技术的业务边界都将成为银行的重要任务。

　　“由于银行行业的数据具有特殊性，这决定了银行在应用第三方技术时必须持谨慎态度。”袁喆奇认为，尤其是对于大型模型训练所需的海量数据来源，银行需要做好数据的筛选和闭环管理，确保数据的质量和隐私安全。除此之外，人工智能快速发展所带来的科技伦理问题，以及对大型模型计算的过度依赖所引发的信用风险等问题，都值得整个行业的广泛关注。

　　面对新技术，制度法规的跟进也很及时。8月15日，由国家互联网信息办公室等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》正式施行，这是我国首个针对生成式人工智能产业的规范性政策。

　　《办法》在明确对生成式人工智能相关创新进行规范的同时，也在多个方面鼓励在生成式人工智能方面展开创新研究。

　　张艳芬

责任编辑：赵苗苗