大中型上市银行加码金融大模型研发,场景广泛应用尚待时日

竞逐金融大模型

年报显示,工商银行在2023年度建立了行业内首个全面自主研发且具有千亿参数级别的AI大模型技术体系,并在多元金融业务场景中实现了创新性应用。

具体来看,工商银行、建设银行、农业银行、中国银行、交通银行、邮储银行在2023年的科技投入分别为272.46亿元、250.24亿元、248.50亿元、223.97亿元、120.27亿元和112.78亿元,同比分别增长3.90%、7.45%、7.06%、3.97%、3.41%和5.88%。

2024年会成为大模型深度应用于金融领域的元年吗?解答这个问题,或许可以从上市银行2023年年报里一探究竟。

年报显示,多家大中型上市银行继续加码科技投入,特别是加快大模型技术研发和实际业务应用的步伐。

IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰分析,从规划到实际落地应用,金融行业的大模型项目可能会经历一个相对漫长且审慎的周期,包括前期的计算能力准备、概念验证测试及必要的算力资源购置等多个阶段。

竞逐金融大模型

年报显示,工商银行在2023年度建立了行业内首个全面自主研发且具有千亿参数级别的AI大模型技术体系,并在多元金融业务场景中实现了创新性应用。

工商银行董事长廖林在该行2023年度业绩发布会上表示,工商银行在深化“数字工行”(D-ICBC)战略过程中,充分利用人工智能及大模型等前沿技术手段,有效促进了工商银行数字化生产能力和效率的提升。

建设银行年报显示,该行加强“三大中台”基础架构建设,并启动“方舟计划”,推动金融大模型的建设和实际应用,建立常态化的数字化经营管理模式。

农业银行在年报中透露,该行通过成立人工智能创新实验室加快推进大模型技术的研究和培育工作。

中国银行则在年报中展示了其在智慧安全防护、网点运营等方面的计算机视觉技术应用,并开始试验大模型技术在内部知识服务、自动化编程辅助等场景的可行性。

邮储银行年报显示,紧随大模型在金融领域的应用潮流,该行正在研发测试、运营管理、客户市场营销、智能风险控制等多个层面积极开展大模型技术的探索与实践。

部分上市银行大模型研发、应用进展情况

来源:上市银行年报

年报显示,大中型银行正在不断加大科技投入。六家国有大型商业银行的信息科技总投入已连续三年超过千亿元,其中2021年为1074.93亿元;2022年为1165.49亿元;2023年为1228.22亿元,较2022年增长5.38%。

具体来看,工商银行、建设银行、农业银行、中国银行、交通银行、邮储银行在2023年的科技投入分别为272.46亿元、250.24亿元、248.50亿元、223.97亿元、120.27亿元和112.78亿元,同比分别增长3.90%、7.45%、7.06%、3.97%、3.41%和5.88%。

在全国性股份制银行中,招商银行和中信银行在2023年的科技投入超过了交通银行和邮储银行。其中,中信银行的2023年信息科技投入为121.53亿元,同比增长38.90%,占营业收入的5.90%。

招商银行、平安银行和光大银行在2023年的科技投入比上年有所下降。其中,平安银行的科技投入已经自2021年以来连续三年出现下降。年报显示,该行2021年IT 资本性支出及费用投入为73.83亿元,2022年IT资本性支出及费用投入为69.29亿元,2023年IT资本性支出及费用投入为63.43亿元。

数据来源:上市银行年报

萨摩耶云科技集团创始人、董事长兼首席执行官林建明表示,大模型的出现为银行数字化转型注入了强大且更为直接的新动能,但目前金融大模型的应用能力仍处于初级阶段。

该集团是国内独立云服务科技解决方案提供商。林建明称,从银行2023年年报披露的信息来看,近年来大多数银行都在加大科技投入,其中金融大模型成为科技投入的重点之一。对于大多数金融机构而言,自建大模型并不现实,调用通用大模型叠加金融专业领域的数据,可以使模型更加符合金融行业的特点和要求,提高模型在金融领域的适应性和准确性。

离广泛应用还有多远

当前金融大模型主要应用于一系列内部业务环节,如知识检索与智能答疑、编程辅助、客户服务热线智能化、自动化文档编写、复杂数据分析、精准营销材料自动生成等试点项目。

网商银行高级工程师方珂认为,金融行业对安全、风险要求极为严苛,大模型应用仍然有很多问题需要解决。尤其是大模型会出现“幻觉”,如果错判了客户的经营情况,带来的将是真金白银的损失。因此,在网商银行大雁系统实际应用中,大模型绘制的产业链图谱会向风控系统提供客户识别、经营评分和画像,但最终小微经营者获得的贷款额度,仍然是风控系统多维度交叉验证的结果。

微众银行数字金融发展部负责人姚辉亚表示,从技术和应用层面来看,生成式AI优势在于创造力,但副产品是不可避免地带来幻觉现象,而金融行业的大多数场景往往需要追求准确性和可解释性,比如要求能对风险进行精准定价与管理,向客户推荐适当的产品,并明确揭示风险。基于两者特性的交集,适配的应用场景是让大模型和生成式AI成为员工的助理,在赋能员工提高效率和创造力的同时做好兜底判断,而非直接让大模型直面客户提供服务。

姚辉亚认为,当前国内金融机构在大模型领域的核心竞争力集中在应用层,通常是基于内部的专有数据,选择合适的基础大模型基座进行精调,形成垂直行业场景的大模型应用。由于基础大模型的技术迭代较快、不同场景适用不同路线的基础大模型、硬件的国产化兼容性不足等挑战,目前较缺乏能支持一站式工作、模型可插拔的工程化平台。微众银行正在集中力量,打造全行统一的AI工程化平台,构建AI原生科技能力,期望实现模型可插拔、成效可度量、模型生命周期可管理、运算资源可调配、编程可视化(低代码)等特性,赋能内部各业务团队在应用层百花齐放,提升自动化与智能化水平。

林建明判断,如果将大模型的能力放在金融行业中去处理原有的任务,会对很多工作产生颠覆性的影响。相比现有的AI技术,大模型技术有望在金融风险管理、量化交易、个性化投资建议、金融欺诈检测和预防和智能客户服务等场景具有广泛的应用潜力和影响力。尽管大模型技术在许多领域展现出巨大的潜力,但在金融领域的应用仍处于起步探索阶段。

林建明认为,金融行业是数据密集型行业,涉及海量的金融数据和复杂的金融业务。金融数据包含敏感的个人和机构信息,而大模型需要大量的数据进行训练和应用。因此,确保数据隐私和安全成为一个重要的挑战。另外,金融行业是一个对于模型的可解释性和鲁棒性(系统或算法在面对不同的环境和条件时,仍能保持稳定和可靠的能力)等要求非常高的行业,而大语言模型当下输出结果的可解释性目前是相对封闭、不透明的,同时,其稳定性也仍然受到数据、算法、训练等方面的干扰,表现出非鲁棒性的特征。

武连峰说,尽管金融行业在大模型领域的投资强度显著增加,但由于金融业对合规性和风险管理的极高要求,在部署这类先进技术时必须确保与所有现行监管政策相符。

本文来自微信公众号:经济观察报 (ID:eeo-com-cn),作者:胡群

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