人工智能：AI大模型在银行领域的应用

　　作为人工智能运用的领先行业，银行业高度重视大模型技术的兴起，结合实际需求先行先试，积极挖掘新技术在金融业务中的应用场景，加速推动企业数字化转型和提升市场竞争能力。另一方面，以大模型为代表的新一代人工智能技术对于当前人工智能全技术栈带来革命式的影响，在基础设施、数据准备、算法调优、安全可信等方面均提出了新的挑战，需要商业银行持续探索和优化建设路径，形成金融大模型的最佳实践。

大模型技术带来的变革

1. 人机交互形态：大模型技术解锁图、文、音的多模态综合交互能力，可以通过多轮次的虚拟沟通，基于上下文深入理解用户任务诉求，为用户提供个人助理式的信息和任务处理范式，将极大提升用户体验和服务效率。

2. 通用能力：大模型一专多能的通用能力，助力低成本地适配具体场景的任务，极大地提高人工智能技术的规模化应用能力，释放数据要素的乘数效应和倍增效应。

3. 数据处理引擎：大模型（对商业银行而言，尤其是大语言模型）的生成式能力已成为数据处理的新引擎，在信息的处理、搜索以及创作方面进一步释放生产力，为数字银行发展注入全新动能。

大模型场景实践

　　金融业大模型应用场景当前存在较大的同质性，场景分布以通用工具、前台业务提升、中台精益管理、后台经营决策四大领域进行区分。相比2024年初，各领域应用进一步细分与完善。以下是典型实践：

• 通用工具类：一般为机构首个建并推广的大模型应用场景，由于审慎原则，此类工具更多聚焦内部工作流程的嵌入。
• 前台业务提升类、中台精益管理类：由于可解释性与ROI，多为实验室场景，少部分试点以传统AI为主、人机协同形态部署。
• 后台开发能力：大模型深度融入后台开发能力，全面提升数据治理、代码管理等领域能力；在部分头部机构，代码类应用成为首个颠覆式创新场景。
• 知识图谱/知识库+大模型：当前主要投产技术路线，单Agent已有小规模试点，基于流程编排类的多Agent协同仍处于实验阶段。Agentic AI将成为下一代AI应用的主体承载形式。

大模型在银行业务中的应用

1. 客户服务：基于大模型技术，可根据客户需求、基本情况等学习更多知识，并结合语境智能判断生成高质量易于客户理解的话术，给出准确的专业解答，提高解决率与客户满意度。不过鉴于目前大模型在生成内容可控性方面的问题，存在科技伦理等风险，因此短期内不建议直接对客户使用，而是作为一线客服人员的助手形式，人机协同提升服务质量和效率。

2. 智能办公：大模型技术的崛起为办公空间带来了变革的契机。“智慧办公”将逐步改变传统的办公习惯。利用NLP大模型的文本生成、问答能力，全面升级办公模式，提供邮件、会议等智能办公助手，实现数据资源高效使用，加强安全保障精细化管理，高效提升内部管理效率。

3. 金融市场咨询分析：针对金融市场业务，全面应用大模型的核心信息提取、智能文本生成、上下文联想等能力，塑造金融市场投资、融资、资金交易的全价值流。在咨询分析方面，利用大模型的文本生成能力实现投研等金融市场各类报告的自动生成。

总结

　　银行业围绕大模型核心能力借鉴业界先进经验基于金融业务实际需求和运用实践创新打造适配金融业的“1+X”大模型应用范式融合感知、记忆、决策、执行、反馈五项功能于一体的低门槛智能体运行框架沉淀可共享复用的范式能力包含多模态知识检索对话式数据分析智能化文档编写等多项金融即插即用的工程化解决方案大幅提升大模型在全行业规模化应用的效率和质量。