AI大模型是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，也是培育新质生产力的重要引擎。银行业是典型的数据和技术、场景密集型服务行业，在本轮人工智能浪潮中受影响最大的行业，是率先应用人工智能技术的“弄潮儿”。AI大模型是企业抓住大模型重要历史机遇实现弯道超车的核心力量，银行业崭新的范式变革正在加速到来。从最初利用统计分析技术开启商业智能的探索之旅，到如今为数据贴上智能标签以辅助或自动化决策，再到当前生成式人工智能助手的广泛应用，银行界一直在不断探索人工智能技术的边界，以推动业务创新。然而，人工智能技术的发展如同一场充满变数的冒险，其多路径迭代、应用孵化的不确定性以及高成长性，都要求银行在未来的人工智能应用中，必须具备关键的认识：合理规划布局，密切关注技术的安全性，并强化人机协同，确保技术应用的稳健性和高效性。当前，商业银行需深入洞察决策式与生成式AI的精髓，精心规划其应用蓝图。一方面，决策式AI作为银行业人工智能应用的核心力量，展现出巨大的潜力与广阔的应用前景。人脸识别、语音识别、OCR等技术的成熟度与丰富的应用场景，加之其低廉的试错成本，均为其进一步推广提供了坚实支撑。另一方面，生成式AI正处于技术迭代的快车道上，应用场景的探索与实施路径的完善仍在进行中。展望未来，面对银行业日益复杂的业务需求，大模型与决策式AI的大小模型协同将成为重要趋势，共同构建更为强大的支撑服务体系。
然而，人工智能的深度应用并非意味着银行需“全面拥抱AI”。相反，应遵循“坑少、本小、利大”的原则，根据地域特色与业务需求，精选人工智能应用的适宜场景，以实现价值的最大化释放。具体而言，可优先选取“坑少”的场景，即技术相对成熟、风险较低的应用领域，快速积累应用经验，推动技术成熟度的不断提升。同时，应追求“本小”的应用模式，为新技术提供充分的试错空间，避免因沉没成本的累积而陷入“船大难掉头”的困境。最终，新技术应用的基本目标应聚焦于“利大”的服务效果，即将提升客户与用户的服务质效置于首位，让人工智能成为推动银行业务转型升级的重要驱动力。
人工智能的广泛应用虽为科技进步的显著标志，但前提是必须建立在严格的安全合规之上。新技术的浪潮中，风险如影随形，对人工智能模型而言，算法歧视与模型可解释性的难题亟待解决。在金融服务领域，商业银行引入人工智能更需直面数据安全与生产运行的诸多挑战。作为经营风险的核心领域，银行业在人工智能的规模化、深度化应用方面必须以确保安全可控为坚实基石。首要之务，在于精心维护模型安全。在模型的训练与部署全周期中，实施严苛的安全评估机制至关重要，特别是针对大模型可能引发的“幻觉”、“偏见”等新问题，需采取有效应对策略。模型的“可解释性”与“可审计性”是服务客户的基本前提，必须确保输出的内容与价值观准确无误。保障数据安全也是不可忽视的关键环节。鉴于金融数据的极端敏感性与私密性，银行必须实现对数据的全方位自主可控。这要求银行在处理用户关键敏感信息时，必须采取严格地去除或替换措施，并严格遵守“数据不出行、模型不联网”的原则，以确保数据使用的安全合规。最后，强化运营安全同样至关重要。构建完善的人工智能运行安全监控体系，实现模型性能的精准监控、异常行为的快速检测与攻击威胁的有效识别，是保障人工智能稳定运行的重要手段。同时，针对各类模型算法，应准备多模型部署等安全可控的替代方案，以应对潜在风险，确保人工智能服务的连续性与稳定性。人机协同已成为人工智能发展的主流趋势。人工智能的诞生并非旨在取代人类，而是旨在通过其强大的辅助能力，为人类的生产生活带来前所未有的便利。从某种层面上讲，“机器人”这一概念更应被理解为“机器+人”的协同工作模式，这将是未来人工智能应用的重要范式。
尽管当前的人工智能技术在处理银行业务等领域已展现出高度的精准性，但要求机器在所有情况下都达到100%的精确度，仍面临技术可行性的挑战，同时实施复杂度和改造成本也相对较高。因此，在面对人工智能的“误差”时，我们可以借助人工辅助的手段进行弥补，将人工智能定位为人类的得力助手。在这种“机器处理+人工辅助”的模式下，我们能够实现性价比最优的应用效果。实现人机协同的模式，无需对现有的业务流程或人员岗位进行颠覆性的调整。相反，我们应该采取“化有形为无形”的策略，基于“作业即标注、作业即提示”的流程设计理念，推动业务流程从面向用户向面向“用户+AI”的转型升级。
深化人工智能应用需循序渐进，智慧银行建设亦非一日之功。在迈向数字化时代的征途中，构建智慧银行应秉持应用引领的原则，紧密围绕场景、流程、组织、数据、模型及技术等核心要素，扎实完成能力储备与体系构建，从而系统性地部署并实现人工智能的全面赋能。
数据作为人工智能应用的基石，其质量直接决定了模型的效果。为了统一“AI+”应用的数据与知识框架，需要进行全领域、深层次、多维度的数据整合、经验提炼和知识萃取。首先在“量”的方面，要进一步丰富数据规模，不仅包括财务数据、交易数据等传统数据，还要广泛收集行为数据、沟通数据等多模态数据。通过全流程埋点，实现全链路数据的自动化采集，并加强多渠道数据的整合。在“质”的方面，要统一“用数”的标准、结构与规范，从源头完善数据采集、录入、传输等环节的校验规则，建立以数据宽表为核心的“用数”体系，提供比“原材料”更加规范、清晰、易用的“预制菜”。另外，需要系统规划面向客户的知识体系，绘制知识地图，建立完整的知识管理与知识共建机制，鼓励全业务条线共同参与领域知识建设。以知识“保鲜”为核心，建立知识生成、积累、管理与更新的流程闭环。形成知识持续产生、更新和反馈的机制，将知识入库、访问、更新和下线固化在应用系统和工作流中。在新产品及其系统上线时，同步完成配套知识库的上线。建立一套全面、客观的知识评价机制，形成畅通、高效的知识反馈体系。为了支撑人工智能的广泛应用，需打造高效稳定的AI技术生态系统，并统一“AI+”应用的技术架构蓝图。在此基础上，应建立高效集约的AI算力基础设施，推动IT架构向“数据+模型”双轮驱动模式转型升级：- 紧跟智能化算力发展浪潮，量身打造适配“AI+”应用的AI算力集群，并铺设高速稳定的网络基础设施，持续提升AI算力的密集度与效率。同时，需灵活应对业务需求的弹性变化，建立健全AI算力资源的测算、保障与调度机制，进一步丰富AI算力生态，加速推动模型算法、平台框架、算力芯片等多元异构元素的兼容与融合。
- 一方面，确保系统架构能够支撑数据闭环的顺畅运行。依托DataOps体系，围绕数据的采集、构建、使用与管理等关键环节，助力应用系统实现模型与数据的持续迭代优化，形成良性循环的飞轮效应。另一方面，系统架构还需支撑模型闭环的完整构建。借鉴MLOps的先进理念，打造集模型训练、管理、部署、运行、应用于一体的闭环体系，全面提升AI研发与运营的整体效能。
从ChatGPT的横空出世到Sora的惊艳登场，OpenAI公司在AI领域的卓越表现，源于其拥有一支在人工智能领域顶尖技术水平的精英团队。在国内，BAT等大型科技企业同样高度重视AI人才的投入，并已在人工智能应用领域取得了显著的领先优势。这一事实再次证明，高质量的AI人才及其培养体系是企业在AI运用上取得成功的核心要素。对银行而言，必须迅速行动，积极投身于全新AI人才的培养与发掘之中，以适应新时代的变革。新时代呼唤新人才，把握新机遇，探索新场景，从而在激烈的竞争中脱颖而出。- 随着大模型时代的迅猛发展，在即将到来的新一轮工业革命中，主动拥抱并高效运用大模型的金融从业者将抢占先机。新时代的AI人才需敏锐捕捉技术前沿，保持旺盛的学习热情，持续深耕新技术、新理论，精通计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、深度学习、生物识别、知识图谱、强化学习及提示词技巧等大模型核心技术，并密切关注RAG、AI Agent及多模态技术的演进趋势。同时，他们应积极将大模型应用于解决工作难题，不断提升工作效率与质量，以适应新时代的需求。
- 大模型时代对AI人才提出了全新的要求，他们需融合技术、精通算法、数据驱动，并勇于创新用户体验和场景应用；同时，还需具备前瞻性的想象力与智能化的交互能力。此外，积极学习并掌握与大模型高效沟通的技巧亦是不可或缺。值得注意的是，高质量的提示词，如遵循“CO-STAR”原则，已成为解锁大模型应用潜力的新钥匙。新时代的AI人才应持续探索并优化提问艺术，确保每一次与大模型的交互都能精准捕捉其思想，洞悉其需求，从而生成最贴近心意的答案。
- 人工智能时代，科技进步的步伐愈发迅猛，具备敏锐的应变与适应能力变得尤为重要。2022年11月末，美国OpenAI公司成功推出了生成式人工智能聊天机器人ChatGPT，这一创新之举迅速点燃了人工智能应用的新一轮热潮。在此背景下，银行业亟需构建一支能够迅速适应新技术更迭与新业务涌现的AI专业人才队伍。他们需持续学习新知，掌握前沿技术，勇于探索创新方法，并积极拓展应用新场景，以确保在技术日新月异的竞争中抢占先机，充分发挥人工智能在金融领域的潜力与价值。同时，这支队伍还需具备高度的敏捷性，紧跟技术变革的步伐，不断迭代优化，保持技术与场景的前瞻性与先进性。
对汹涌而来的大模型浪潮，每家企业和每位个体均无法置身其外。把握历史赋予的机遇，积极迎接变革，方为明智之举。银行业亟需迅速行动，致力于AI人才团队的组建，以构建融合科技、创新与应用优势的新型人才体系：- 为加速大模型在银行领域的应用，银行需构建一支由顶尖AI模型开发者、资深数据管理师、专业算法工程师及高效提示工程师等核心成员组成的精英团队。此团队将致力于强化银行的大模型基础能力，通过整合并训练海量的内外部大数据资源，针对多样化的业务场景，灵活运用预训练、微调及强化学习等先进技术，实现大模型能力与具体应用场景的精准对接与最优匹配。
- 为更有效地将大模型融入业务场景，银行业需强化应用型人才的培养，以充分利用人工智能技术减轻工作负担。具体而言，个人金融领域，员工可借助大模型优化资料填写流程，高效制定营销方案与策划文案，自动生成个性化推荐话术、定制营销图片及产品宣传视频，从而深化个人客户服务的个性化和多样化程度。在公司金融方面，员工能利用大模型辅助知识检索、材料审核等重复性任务，如对公客户调研报告、客户拜访记录及会议纪要的撰写，进而释放更多时间聚焦于客户咨询、产品推广及深度营销服务等高附加值活动，提升对公客户服务的整体效能。对于风险管理条线，大模型成为辅助风险对话分析、执行风险核查及撰写风险报告等复杂工作的得力工具。资金资管领域的员工则能依托大模型掌握最新市场动态，模拟市场走势，并快速生成投资研究报告摘要，助力精准决策。
佩企观点：在人工智能深度应用的浪潮中，银行业正面临前所未有的人才转型挑战。AI时代对银行人才产生了新要求，必须构建一个由AI专家、数据科学家和算法工程师组成的多元化团队，以推动大模型技术与业务场景的深度融合。同时，银行需要培养员工的AI思维，提升在风险管理、客户营销、产品创新等领域的应用能力，确保在数字化转型的道路上保持竞争力。这不仅关乎技术的应用，更是对银行业务模式和人才结构的一次全面革新。
面向AI的新纪元，佩企科技矢志不渝地秉持“专业擎价值，科技启未来”的核心理念，坚定不移地推进创新驱动发展战略。构建以“数据+算法”为核心驱动力的新型业务经营管理模式，力求实现客户洞察的极致精准、经营管理的显著高效、劳动生产率的飞跃提升、服务水平的持续优化，以及客户感动度和满意度双高。在风险管控、客户营销、产品创新及管理决策等多个维度，佩企科技将持续探索并开创前沿的AI解决方案。依托场景化的深度构建，不断沉淀并优化能力体系与方法论，助力银行业客户在数字化浪潮中稳健前行，加速智慧银行建设的全面升级。
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