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在國(guó)內(nèi)，2023年初，已有銀行展現(xiàn)出對(duì)大模型和生成式人工智能的興趣，并嘗試用來(lái)寫(xiě)文章、代碼等。一年多以來(lái)，多家銀行對(duì)此進(jìn)行布局。理論上，大模型和生成式AI在銀行業(yè)有不少應(yīng)用場(chǎng)景。那么，目前銀行業(yè)究竟在哪些場(chǎng)景進(jìn)行探索、應(yīng)用？
作者對(duì)6大國(guó)有銀行、12家股份制銀行、部分城農(nóng)商行和民營(yíng)銀行透露的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了整理，數(shù)據(jù)來(lái)源于各家銀行2023半年報(bào)、年報(bào)及網(wǎng)上公開(kāi)資料。
這些場(chǎng)景，或是銀行目前應(yīng)用相關(guān)技術(shù)的主要場(chǎng)景
據(jù)作者了解，銀行已在多個(gè)場(chǎng)景落地大模型、生成式AI技術(shù)應(yīng)用或進(jìn)行相關(guān)探索，包括網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)、客服、遠(yuǎn)程銀行、數(shù)字人、元宇宙、消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)、研發(fā)、代碼、智慧辦公、營(yíng)銷、風(fēng)控、合規(guī)、反洗錢(qián)、研報(bào)、企業(yè)金融等。
網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)方面。工行基于大模型的網(wǎng)點(diǎn)員工智能助手已上線，為一線員工提供多方面支持，提升網(wǎng)點(diǎn)效能，2023年運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域智能處理業(yè)務(wù)量3.2億筆，比上年增長(zhǎng)14%。郵儲(chǔ)銀行賦能運(yùn)營(yíng)管理上線柜面“小郵助手”，為柜員提供在線業(yè)務(wù)知識(shí)問(wèn)答，提升業(yè)務(wù)辦理效率。
客服、遠(yuǎn)程銀行方面。工行實(shí)現(xiàn)大模型技術(shù)在座席助手等場(chǎng)景落地，并推進(jìn)大模型在數(shù)字客服領(lǐng)域應(yīng)用，不斷完善“未問(wèn)先答+多輪場(chǎng)景+線上圖文”智能服務(wù)模式。農(nóng)行基于大模型，在客服知識(shí)庫(kù)上線答案推薦、知識(shí)庫(kù)輔助搜索等功能。基于大模型，建行智能客服工單生成每單平均節(jié)約客服工作時(shí)間15-20秒，可用率達(dá)82%，一致性達(dá)80%。興業(yè)銀行客服坐席助手可自動(dòng)擴(kuò)展相似問(wèn)并輔助生成進(jìn)線案例小結(jié)等，提升遠(yuǎn)程銀行營(yíng)銷水平及智能運(yùn)營(yíng)效率。微眾銀行通過(guò)大模型AI Agent技術(shù)對(duì)客戶對(duì)話內(nèi)容進(jìn)行小結(jié)，助力坐席快速定位用戶問(wèn)題；通過(guò)大語(yǔ)言模型完成直通理財(cái)知識(shí)庫(kù)相似問(wèn)題推薦，較傳統(tǒng)人工的處理效率提升兩倍以上。
數(shù)字人方面。交行于2023世界人工智能大會(huì)上展示數(shù)字員工“嬌嬌”，其基于通用大模型技術(shù)驅(qū)動(dòng)。平安銀行虛擬數(shù)字人產(chǎn)品通過(guò)大模型等技術(shù)，提升功能效果。上海銀行升級(jí)AI數(shù)字員工，通過(guò)大模型訓(xùn)練，提升服務(wù)體驗(yàn)。微眾銀行基于AIGC模型打造數(shù)字人形象制作、音色克隆、唇形匹配、動(dòng)作庫(kù)等功能，大幅減少數(shù)字人的制作時(shí)間。
元宇宙方面。上海銀行發(fā)布的可交易元宇宙銀行基于AIGC等技術(shù)研發(fā)。微眾銀行以該行大廈為原型，完善其3D數(shù)字孿生體，也集成了生成式人工智能等技術(shù)。
消保方面。工行將生成式AI、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)應(yīng)用于投訴處置和管理主要環(huán)節(jié)，提高監(jiān)測(cè)分析智能化水平，推動(dòng)投訴治理取得更大成效。郵儲(chǔ)銀行研發(fā)基于大模型的投訴問(wèn)題分類智能模型，實(shí)現(xiàn)消保投訴管理自動(dòng)統(tǒng)計(jì)分析和智能監(jiān)測(cè)。微眾銀行基于大模型技術(shù)打造的消保廣告視頻審核系統(tǒng)平均準(zhǔn)確率達(dá)95%，節(jié)約90%的人工審核時(shí)間。
研發(fā)、代碼方面。工行利用大模型代碼生成、代碼識(shí)別與檢測(cè)、代碼轉(zhuǎn)自然語(yǔ)言等領(lǐng)域的能力，構(gòu)建基于大模型的智能研發(fā)體系。郵儲(chǔ)銀行聚焦研發(fā)測(cè)試孵化“研發(fā)助手”，輔助需求分析、UI設(shè)計(jì)、代碼生成、系統(tǒng)測(cè)試等研發(fā)全流程，促進(jìn)端到端研發(fā)效率提升。興業(yè)銀行代碼生成助手輔助集團(tuán)研發(fā)人員提升研發(fā)效能。
智慧辦公方面。工行利用大模型的文本生成、問(wèn)答能力，圍繞郵件、文檔、會(huì)議、員工日常事務(wù)等，優(yōu)化行內(nèi)辦公工具的交互體驗(yàn)，提升員工的辦公效率。
營(yíng)銷方面。郵儲(chǔ)銀行推出情感模型會(huì)話洞察與“靈動(dòng)智庫(kù)”服務(wù)增強(qiáng)企業(yè)微信運(yùn)營(yíng)功能，提升基層精細(xì)化客戶洞察能力。微眾銀行探索通過(guò)大模型素材系統(tǒng)生成營(yíng)銷素材，并自動(dòng)完成內(nèi)容審核及打分；升級(jí)AI Agent智能營(yíng)銷解決方案，基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)與大模型技術(shù)，在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)不出本行的情況下，聯(lián)合廣告平臺(tái)、第三方數(shù)據(jù)源等進(jìn)行聯(lián)邦建模，完成客戶定位和精準(zhǔn)投放。
風(fēng)控、合規(guī)方面。郵儲(chǔ)銀行打造智能風(fēng)控“智能審查助手”，輔助法審工作合規(guī)高效。寧波銀行在信用風(fēng)險(xiǎn)管理上，升級(jí)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，結(jié)合生成式AI等技術(shù)，擴(kuò)展風(fēng)控覆蓋面，提升平臺(tái)易用性和智能化水平，提高風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、判斷和分析效率。上海農(nóng)商行也將大語(yǔ)言模型及人工智能技術(shù)應(yīng)用到合規(guī)內(nèi)控領(lǐng)域。
反洗錢(qián)方面。興業(yè)銀行探索引入大模型等技術(shù)提升反洗錢(qián)數(shù)字化管理水平。
研報(bào)方面。工行打造創(chuàng)新投研助手，實(shí)現(xiàn)金融市場(chǎng)投研報(bào)告的分鐘級(jí)智能生成。興業(yè)銀行研報(bào)摘要助手每年可增效54人。
企業(yè)金融方面。興業(yè)銀行企金產(chǎn)品助手知識(shí)問(wèn)答準(zhǔn)確率達(dá)90%。江蘇銀行基于大模型，推出“智能文檔助手”，自動(dòng)歸納企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況，結(jié)合實(shí)時(shí)輿情信息，生成授信調(diào)查報(bào)告，工作效率提升42%，預(yù)計(jì)每年節(jié)省客戶經(jīng)理1.5萬(wàn)工時(shí)。微眾銀行打造小微企業(yè)百億參數(shù)大模型2.0，對(duì)比大模型1.0效率加速152倍，其已將該大模型應(yīng)用到企業(yè)金融，實(shí)現(xiàn)數(shù)字精準(zhǔn)化觸達(dá)和數(shù)字化精細(xì)運(yùn)營(yíng)。網(wǎng)商銀行升級(jí)“大雁系統(tǒng)”，將大模型的能力應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)鏈金融，作為風(fēng)控系統(tǒng)“助手”，幫助金融機(jī)構(gòu)識(shí)別小微企業(yè)。
更多銀行探索，涉更多場(chǎng)景應(yīng)用
以上是部分銀行在部分場(chǎng)景應(yīng)用大模型、生成式AI技術(shù)時(shí)相對(duì)具體一點(diǎn)的介紹。另外，還有一些銀行也提及了應(yīng)用場(chǎng)景，只是未進(jìn)一步介紹。
比如國(guó)有銀行方面。中行探索大模型技術(shù)在內(nèi)部知識(shí)服務(wù)、輔助編碼等場(chǎng)景的應(yīng)用。建行此前透露，金融大模型應(yīng)用范圍已覆蓋智能客服工單生成、對(duì)公客戶客調(diào)報(bào)告等36項(xiàng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景。交行探索大模型在辦公助手、客服問(wèn)答等場(chǎng)景的應(yīng)用。
股份制銀行方面。招行將大模型應(yīng)用于智能財(cái)富助理等零售場(chǎng)景、數(shù)字產(chǎn)品經(jīng)理等批發(fā)場(chǎng)景、FinGPT等中后臺(tái)場(chǎng)景。平安銀行將大模型技術(shù)用于零售貸款審批、運(yùn)營(yíng)管理數(shù)智化升級(jí)、消保降訴、汽車(chē)金融AI驗(yàn)車(chē)等場(chǎng)景。民生銀行推進(jìn)大模型建設(shè)，在知識(shí)問(wèn)答、代碼輔助、客服坐席、辦公寫(xiě)作、數(shù)據(jù)分析、營(yíng)銷文案等內(nèi)部場(chǎng)景展開(kāi)應(yīng)用試點(diǎn)。浦發(fā)銀行完成企業(yè)智能風(fēng)險(xiǎn)分析、審計(jì)制度問(wèn)答等10個(gè)大模型應(yīng)用場(chǎng)景上線運(yùn)行。
城商行方面。北京銀行形成宣傳文案、智能周報(bào)、文章翻譯、工作總結(jié)、會(huì)議紀(jì)要、通知撰寫(xiě)、代碼生成、代碼注釋等基礎(chǔ)應(yīng)用場(chǎng)景；面向理財(cái)經(jīng)理、大堂經(jīng)理、客戶經(jīng)理、綜合柜員、遠(yuǎn)程客服等崗位，部署“北銀投顧”“財(cái)報(bào)助手”“運(yùn)營(yíng)助手”“智能客服”“京客圖譜”“數(shù)幣銀行”“京行研究”等問(wèn)答機(jī)器人，提升員工工作效能。中原銀行建設(shè)上線“生成式對(duì)話助手”，并在合規(guī)、人力、餐飲、流程、報(bào)表分析等5類場(chǎng)景落地，初步打通了大模型場(chǎng)景應(yīng)用的落地路徑。
民營(yíng)銀行方面。網(wǎng)商銀行已在客戶經(jīng)營(yíng)認(rèn)知、產(chǎn)業(yè)鏈認(rèn)知、理財(cái)客戶挖掘、人工智能外包等多個(gè)場(chǎng)景實(shí)際測(cè)試大模型的落地應(yīng)用。
從上述應(yīng)用場(chǎng)景可看出，目前，大模型、生成式AI在銀行業(yè)的應(yīng)用以對(duì)內(nèi)為主，而非面客。
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