同花顺-圈子

在半导体、媒体等领域慢慢出现人工智能应用之际，银行业的AIGC（生成式人工智能）应用也顺势而生。

在11月30日召开的“2023长三角金融科技节”上，神州信息新动力数字金融研究院副院长薛春雨透露，神州信息有两款AIGC应用专门面向金融行业，这两大应用能帮助银行降本增效、提升运营效率，为银行数智化进程按下加速键。

神州信息新动力数字金融研究院副院长薛春雨

目前不少银行在行业净息差持续收窄的情况下，面临着业绩成长压力。同时，在全面、精准、开放、智慧的“数智化”浪潮中，银行数字化转型也异常迫切。而解决这两大难题的答案或许正是AIGC。

破解银行业绩增长和数字化转型难题

AIGC提供新路径

最近披露的2023年三季度末商业银行主要监管指标情况显示，今年第三季度，商业银行净息差为1.73%，较今年一季度、二季度均略降0.01%。到今年四季度，商业银行净息差预计维持下行趋势。据了解，银行70%的收入来自利息收入，在当前净息差处于历史低位的情况下，银行业绩增长将承压，这也将对银行降本增效、加速数字化应用产生重大影响。

事实上，上市银行普遍推动数字化转型。特别是在2022年初原中国银保监会印发《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》以来，银行在风险控制、交易场景和生活场景等方面推出各种金融科技产品。不过，这些应用主打科技赋能，距离智能化仍遥远。

在业绩成长压力、数字化转型迫切等环境下，银行为何谨慎对待人工智能应用？薛春雨就此指出，AIGC能显著提升银行业的效率，但银行业也确实有一定的特殊性。“首先，银行业高度重视数据安全，不适合直接使用外部的大模型，所以需要进行私有化部署。其次，算力瓶颈。如果要成规模的使用，对算力上要求比较高，至少在千万级的投入。面对这样的投入，中小银行肯定会考虑投入和产出比的问题。最后，就是算法瓶颈，特别是人才和技术问题。银行的科技人员，尤其是中小银行的科技人员几乎没有人工智能方面的人员储备。”

神州信息关于大模型金融行业落地模式的思考

也正是基于以上考虑，薛春雨提出，需要通用大模型厂商及金融机构的客户及提供商共同参与，探索出一条符合银行行业数字化转型需求的切实有效的道路。

AIGC带来的不仅仅是降本增效

“五阶”迈进“AIBank时代”

对于AIGC将如何改变金融业的问题，在11月30日召开的“2023长三角金融科技节”上，薛春雨在以题为《AIGC在金融行业的探索及实践》的演讲中分享了银行实现数智化的“五阶”方案。

图为神州信息AIGC五步走战略

据薛春雨介绍，通过AIGC降本增效、知识问答类赋能和多种AI技术在业务场景中的融合，基本实现AIBank的战略目标。之后通过持续往过程自动化和高阶智能化发展，最终达成金融行业的全面智能化。

薛春雨指出，目前，神州信息有两款面向金融的AI应用——CodeMaster和FinancialMaster。

图为CodeMaster产品概述

CodeMaster包括由设计文档生成代码、由代码生成单元测试代码，以及由代码生成/补全设计文档三部分，并且这三部分可以形成完整的闭环，再加上过程中的人机交互，进行修正以及配合的数据标注，逐步形成正向循环，不断提升整体的生成质量。

从目前的使用效果来看，①②部分相对传统开发模式，在工作耗时方面基本有40%左右的降低，③部分有75%左右的降低，整体来看效果还是非常明显。另外，CodeMaster还在进行“代码问答”方面能力的补充，以进一步提升开发人员的工作效率。

FinanicalMaster产品概述

从FinancialMaster来说，其定位在金融企业内部知识问答领域。FinancialMaster综合了金融场景模型、Prompt构建、大模型微调、大模型持续训练等适配技术，实现金融专有知识的业务应用，并结合金融机构内部的相关信息，以及提供的各类业务系统的功能，改善用户体验，提供高效的资料查询与信息提炼能力。FinancialMaster已经在神州信息公司内网及相关业务条线产品中进行落地验证。

顺应金融数智化趋势

打开银行增长新空间

通过Wind公司公告搜索“人工智能”关键词会发现，截至11月28日，A股市场共有85条相关搜索结果，这些公司公告覆盖人工智能发明专利申请获得授权、人工智能产业园建设和人工智能投资基金设立等内容，相关公司主要是IT和软件类公司。该信息显示，自去年11月以ChatGPT为代表的AIGC（生成式人工智能）带火人工智能开发热潮后，人工智能产业化和应用落地正快速展开。

值得一提的是，银行业转向人工智能提升效率已经起步。据世界经济论坛发布的《2023年未来就业报告》显示，涉及银行的智能客服、智能投顾、智能推荐等岗位，将借助AIGC变得更加智能和高效。

神州信息董事长郭为曾指出，金融是现代经济的核心，同时金融业还是工业时代信息化建设的引领者。数字时代，银行的数字化转型不仅很大程度上影响国民经济的数字化转型升级，更为重要的是银行的数字化转型将对各个行业带来引领示范和带动效应。

金融业作为数字化需求强烈的数据密集型行业，已成为AIGC大模型率先落地发力的最优场景之一。数字化推动银行为个人、小微客户提供全在线的普惠信贷服务，随着大模型的出现，未来几年银行的人工智能应用将无处不在。

薛春雨介绍的适应银行多场景的AIGC应用，揭开了银行业人工智能浪潮的序幕，也顺应了银行业数智化转型趋势。有理由相信，伴随神州信息金融大模型从认知走向实践，将有力地推动银行业乃至金融业的高质量发展。

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