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AI应用迎来爆发期,银行如何跑上大模型?

栏目:互联   发布时间:2024-08-07 13:39  来源:中国网    阅读量:7675    

随着3D智能交互数字员工的上岗、AI贷前调查报告的快速生成,以及债券智能助手在提升运营效率上的卓越表现,金融行业正迎来大模型应用的爆发期。国家政策更是为银行业保险业的数字化转型指明了方向,旨在到2025年实现金融产品和服务方式的广泛普及和金融创新的有序实践。

然而,银行业“跑上大模型”的道路上并非一帆风顺。技术的快速迭代要求银行不断更新系统和培养人才,同时,数据安全和隐私保护问题也成为智能化过程中不可忽视的挑战。这些焦虑的源头,正是银行业在追求创新与保障安全之间的微妙平衡。

在刚刚过去的2024京东云峰会上,来自金融行业专家以及金融机构的技术负责人,分享了他们对于银行与大模型技术结合的见解。上海金融实验室主任、首席专家曾刚预测, 未来有相当数量的金融岗位可能会被人工智能所替代掉,银行应该尽快构建新核心能力,实现高质量发展。

曾刚认为,不同类型的银行应选择适合自己的数字化路径。国有大行可能更注重安全性和技术要求,而中小型银行则需要在资源有限的情况下追赶数字化浪潮。此外,银行与科技企业的合作变得尤为关键,尤其是与像京东云这样的头部科技公司合作,可以为银行提供技术输出和业务场景。

AI与场景的碰撞

现实的确如此。AI在金融行业潜力巨大,麦肯锡2023年报告显示,全球银行业使用大模型可使其每年营收提高2.8-4.7%。所以,与在特定场景有落地经验的公司联合,有助于银行避免不必要的试错,直接从成熟的技术应用中受益。

比如,交通银行与京东云推动大数据合作,后者不仅拥有丰富的场景落地经验,还具备金融业务的深厚背景。交通银行总行网金数据应用部副高级经理杨晓春在2024京东云峰会上发表主题演讲时表示,通过分享京东云的高频客户行为偏好信息研究成果,利用联邦建模技术,交通银行成功圈选出具有高金融意向的客群,为客户提供更加有针对性的金融服务,凸显普惠金融的普适性和精准性。

另外,以上提到的某全国性股份制商业银行总行还采取了小步快跑、快速迭代的方法,通过AB测试和数据监测,实现了精细化运营和客户高效转化。短短5个月内,该银行的线上运营能力显著提升,MAU和AUM转化能力得到加强,彰显了数字化转型在提升银行竞争力中的关键作用。

江南农商银行CIO杨凯在2024京东云峰会上介绍了京东云言犀数字人如何助力远程银行发展。他说,面对远程银行客服培训周期长、服务标准不一致的挑战,江南农商银行与京东云合作,引入AI数字人,借助言犀平台,实现了3D数字人客服,简化了用户交互流程。自2018年起,银行柜员数量从1200减至400,业务量和资产规模却翻倍增长,显著提升了运营效率。这一转型不仅减轻了客服工作量,还促进了网点功能转变,释放了人力资源,投入到更高价值的营销和服务工作中,展现了数字化转型在金融服务革新中的巨大潜力。

智能化的机会与挑战

作为对信息技术依赖度最高的行业之一,银行的日常运营、风险管理、客户服务都需要依托底层IT系统。但银行自身IT资产较重,做大规模系统升级较难。为了适应人工智能的发展,银行业就需要通过引入先进技术帮助IT系统降本增效,更好支撑上层业务的数字化转型。

以某大型银行为例,该银行原先依赖于IOE架构,但这种架构难以支撑海量用户通过多种线上渠道使用服务,且每月需支付高达两三千万的系统维护费用。银行核心系统上云之后,不仅系统成本大幅降低至原来的十分之一,系统的每秒交易峰值也从之前的7800笔上升至3万笔。如今新系统足以支持十亿级客户规模,客户体验及服务质量提升很大。

招商银行在面对自身庞大的IT资产和系统升级挑战时,就采取了一种创新的成本效益策略。通过京东云提供的离在线混部技术,招商银行能够在相同的物理或虚拟资源上,高效地并行运行“离线”业务和“在线”业务(如网上银行和交易平台),显著提高了GPU利用率,达到了50%的提升。

另外,大模型训练过程中,面临着数据难题。由于训练文件数量达到百亿级别,传统的存储系统在可扩展性和对多种文件类型及数据格式的支持,显得力不从心。为了解决这一问题,中国建设银行与京东云合作,采用了高性能的存算分离技术,不仅满足了大模型训练的高性能存储需求,还成功降低了30%的存储成本。

随着AI逐渐深入场景,银行业的未来充满了无限可能。正如曾刚所言,30%的金融行业岗位可能会被AI替代,但这并不意味着银行业的衰退,而是一次质的飞跃。银行与科技企业的紧密合作,不仅能够释放数字化转型的焦虑,更能够开启金融行业的新篇章。在这个过程中,金融行业也更加期待看到更多的创新实践,更多的技术突破,以及更多的价值创造。

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