珺牛策略招商银行信息技术部俞吴杰：AI技术对银行业的改变是全方位的

珺牛策略来源：掌心策略网站：点金盒配资日期：2025-04-21 16:24:05 查看：80

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　　人工智能技术正在席卷各行各业。

　　手握海量数据（603138）的银行业，也在大踏步进入AI时代。当前，银行业如何看待这场由大模型带来的AI变革？AI能否重塑金融服务方式？有哪些探索路径？

　　近期，招商银行（600036）信息技术部副总经理俞吴杰接受了上海证券报记者专访。俞吴杰表示，AI技术对银行业的改变将是全方位的，总体来看已融入银行日常的营销、服务、经营等方面，能够解决大部分重复性的、流程化的工作，“未来招行要借助AI和大语言模型向智能化迈进”。

　　投入巨大建立“智算平台”

　　银行是典型的信息密集型行业，前端涉及万千客户的体验，中后端事关效率和安全。尤其是移动互联网时代，一些大中型银行手机银行App用户数量达到亿级。去年末，招行App用户数超过2亿。

　　这样的用户量级，对银行而言有着相当高的技术和能力要求，诸如硬件方面的存储、计算、网络等云底盘。俞吴杰介绍，目前招行信息投入主要分为两大方向，其中一个就是软硬件。“以云平台为例，2022年底我们完成了系统全面上云，现在业务都已经在云上运行了”。

　　招行有金融交易云和原生云平台“两朵云”。前者重“稳态”珺牛策略，后者重“敏态”，是招行面向未来的数字化新基建。

　　另一大投入方向就是当下炙手可热的新一代AI技术——大语言模型。

　　今年初，招行开始建立与大模型相关的“智算平台”。“我们做了很多准备工作，如知识储备、人才储备。”俞吴杰说，招行引入了业界一流的训练平台。不过，招行的重点不在搭建通用模型，而是搭建金融行业的领域模型。“在比较好的通用模型基础上，把招行几十年来经营积累的专业领域语料‘喂’给大模型。专业领域的数据和知识，必须做得深”。

　　推动上述两大方向发展，需要巨大投入，于招行而言均是亿元级别。“‘两朵云’加起来需要数万台服务器，再加上软件投入、维保费、人力等，费用相当大。”俞吴杰说。另外，算力对于未来的大模型应用是刚性需求，因为没有算力服务，场景就很难扩展。往后看，招行还要继续加强智算平台建设。

　　容许试错加大场景投入

　　今年，招行多措并举推动“线上招行”转向“智慧招行”。上述搭建与大模型相关的“智算平台”，只是这一计划的其中一步。能否发挥出价值，关键在于如何将其落地应用至银行的具体业务场景。因此，加大场景投入，鼓励员工创新，容许试错，是该行未来的重要工作。

　　“拥有通用大模型或者领域大模型只是开始，要全方位打造‘智慧招行’，就需要更多应用场景。”俞吴杰表示。

　　招行选择钱多、人多、耗时多的场景，在这些场景应用AI产生的价值会更大。

　　在俞吴杰看来，谈及大语言模型，并不是说在银行的某一个点或者某一块业务方面产生价值，而是全方位的。就银行业务而言，首先要做营销，有客户以后开始做服务，服务中就会延伸咨询、风险管理，以及后续的经营、客户关系维护（CRM）相关的一系列工作，“在这些工作上，大语言模型都有很明显的价值”。

　　以输出营销文案为例，原先需要人工生成的内容，现在大语言模型就能直接生成。“不过，招行还是会有审核人员把关，确保相关内容正确合规。”俞吴杰说。

　　在推进大模型应用中，还有一个关键是鼓励创新的容错机制。创新技术落地场景应用，是有试错成本的。经历了银行电子信息化、金融科技时代的招行自然深谙此道，为了鼓励创新技术落地应用，该行在机制上进行了相应调整。由总行数字金融发展办公室“掌管”的FinTech基金，就是招行专门为创新应用提供容错成本的机制。

　　俞吴杰表示，对于大语言模型的基础设施建设和应用，总行是全力支持，基本上都能通过FinTech基金走绿色通道。

　　祛魅AI技术拒绝盲目跟风

　　经历过金融科技时代，现在银行业对于创新应用态度更为理性。招行在推进AI落地应用的同时，也高度重视算法模型的合规性。

　　从目前行业的共识来看——AI技术不可避免地会伴生风险。以大语言模型为例，存在“AI幻觉”、消耗大量资源、泄露数据隐私、对答案生成的可解释性比较弱等问题。

　　“例如答案生成这个问题，给我们的应用带来了一些挑战，它对场景有选择和要求。一笔贷款发放审批，最终是同意还是不同意，其实要有明确解释。不能说客户申请后，算法评测不同意，却不知道原因。”俞吴杰解释称。

　　另外，在大模型高速发展的同时，小模型的概念随之出现。小模型是针对某一特定场景开发的模型，更好地适配针对性场景。对招行而言，当前的思路是加强大模型与小模型的协同以及平衡AI和人的协作，在提升银行工作效率的同时，使客户随时联系到专业的服务人员。俞吴杰表示，从行业角度来讲，AI技术是一项持续的、大规模的投资。包括建集群、招聘人才等，且资源比较稀缺，这也就意味着并不是每一家银行都适合大规模投入。

　　俞吴杰认为，中小银行机构只要跟进即可，不建议盲目跟风，“首先珺牛策略，中小银行不需要大规模的算法、数据和人才。其次，银行业的交流非常多，中小银行机构可以复用其他银行经验，学习技术应用场景”。

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