在日前公布了三季度业绩报的42家A股上市银行中，数字化转型依然是银行的发力方向。智慧化、人工智能、大模型成为热点方向。
不过，就大模型在金融领域的应用而言，因其目前仍处于起步阶段，银行还需要加强业务赋能的场景探索、加强技术服务的迭代升级以及加强专业人才的能力培养。
夯实科技底座强化智慧化实力
中国工商银行披露称，该行持续深化数字化转型，加快推动业务模式和管理流程变革，打造高质量发展新引擎。截至2023年三季度末，该行手机银行服务客户超5.46亿户，月均活跃约2亿户；加快构建“工银e生活”消费场景生态，月均活跃近1600万户，较年初增长30%。深化与新市民服务平台、产业互联网领军企业、政务平台等合作，持续提升开放银行服务水平；自主研发的“工银全球付”，应用范围不断扩大，为全球客户提供更加安全高效的跨境支付服务。
中国银行方面表示，该行数字化转型取得新进展，建设统一、规范、共享的企业级RPA平台输出智能数字生产力；运用隐私计算技术完善客群画像助力客户管理；持续完善数字人民币生态体系建设，转账及消费金额较上年全年实现倍增，推进在个人消费业务、企业对公服务、跨境服务、硬件钱包等领域创新；完成海外分行信用卡发卡系统重塑升级，提升精细化、定制化服务能力，为海外客户提供更便捷的使用体验和更安全的交易保障；积极参与航运贸易数字化合作创新联盟工作，科技助力“数智进博”金融服务升级。
同时，银行机构不断强化科技底座。2022年，原银保监会印发的《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》便要求我国商业银行加强顶层设计和统筹规划，以服务实体经济为目标，科学制定和实施数字化转型战略，从大力发展数字金融产业、推动个人金融服务数字化转型、加强数据管理能力和数字化风控能力等方面推动银行业务数字化转型。
中国银行指出，该行绿洲工程建设持续推进，持续建设会计引擎、交易集约、远程核准、基础定价、因客议价等基础性公共能力，支持产品快速交付、业务高效运营。
北京银行表示，该行深入推进数字化转型，秉持“一个银行、一体数据、一体平台”的理念，聚焦人工智能技术的创新应用，积极构建金融智能生态，布局以大模型为核心的新一代金融智能基础能力，发布AIB数字平台。
邮储银行表示，该行持续提升数字化应用能力，手机银行建设“智能投顾”能力体系，打造“线上+线下”一体化财富管理；实现“智慧搜索”一搜即达；使用“智慧风控”替代电子令牌，增加无感化智能认证；夯实科技风险防控，持续加大运维自动化智能化场景建设。
北京银行表示，该行深化产研联动，成立“金融智能化创新实验室”；持续开展“京智大脑”建设，构建“智慧服务、智慧决策、数字员工”三大应用体系，累计上线智能服务150余项，智能决策模型400余个。
抓住AIGC契机探索大模型
在AIGC（人工智能生成内容）飞速发展的背景之下，大模型（具有大量参数和复杂结构的机器学习模型）在银行间盛行。
其中，配资官网平台工商银行在该行三季报中披露称，正在加强前沿技术应用，已经实现了人工智能百亿级基础大模型落地应用；平安银行披露称，正在积极探索大模型研究与实践，并在产品设计、场景运营、营销物料生成、经营分析、行政办公等领域应用，有效赋能管理效率提升。
同时，更多区域性银行也开始了实践。如江苏银行披露称，已经推出了“智慧小苏”大语言模型平台，实现了客服、代码生成、图像处理等多场景的应用。
江苏银行相关负责人认为，经过该行前期的技术和场景探索，大模型可以考虑在智能客服场景、智能风控场景、智能服务场景进行应用。
具体来看，在智能客服场景，赋能客户服务与支持，提升渠道客户体验。依托于大模型技术的智能客服能够支持多轮对话，并结合上下文了解客户真实需求，大幅提升用户体验。在人工客服和客户沟通中，可辅助生成多条备选回答，并通过分析客户的言语和情绪来指引相关条目，提升客服支持的效率与服务满意度。
在智能风控场景，赋能贷款审批与反欺诈，强化资金安全防护。大模型可以用于对公贷款审批，依托大规模的数据提取能力，辅助客户全面综合评估客户信用风险，提高审批效率，为企业解决资金流转困难。
在智能服务场景，赋能业务营销与运营，助力实现个性化服务。大模型可以根据用户的行为和需求，为他们提供个性化的金融产品和服务推荐，为客户实现个性化、定制化服务，进一步提升长尾客户的服务满意度。
为了更好地将大模型赋能于金融业务，银行机构需要具备哪些能力？
江苏银行相关负责人告诉《中国经营报》记者，金融行业大模型应用目前仍处于起步阶段，该行是从内部管理辅助、渠道服务质量提升、风险管控增强三个方向持续探索大模型的应用，赋能业务发展。“同时还要加强技术服务的迭代升级、加强专业人才的能力培养。”
今年7月，我国发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，并自2023年8月15日起施行，旨在促进生成式人工智能健康发展和规范应用，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益。
江苏银行相关负责人提示道，大模型依赖的内容生成关键技术尚存在局限，本身仅能保证输出正确的概率较高，这意味着模型的输出结果很大程度上并不稳定，其结果仍需专业人员审核并确认，因此，现阶段此类技术的意义更多在于辅助工作、提升效率，而非代替工作。
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