每經(jīng)記者 李玉雯    每經(jīng)編輯 馬子卿    

2023年的中央金融工作會議提出，“做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融五篇大文章。”其中，數(shù)字金融為數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展提供了重要動能。

隨著數(shù)字技術(shù)與金融業(yè)務深度融合，當前銀行業(yè)在服務模式、產(chǎn)品創(chuàng)新等方面有哪些顯著的變化？相較大行，城商行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中處于什么階段，會面臨哪些痛點？隨著ChatGPT等AIGC應用持續(xù)火爆，生成式AI正成為各行各業(yè)的新寵，其在銀行業(yè)務領域的應用前景如何？當下又面臨怎樣的障礙或短板，可能會帶來哪些風險或監(jiān)管方面的問題？

對此，《每日經(jīng)濟新聞》（以下簡稱“NBD”）近期專訪了廈門國際銀行信息副總監(jiān)張宏。

廈門國際銀行信息副總監(jiān) 張宏 圖片來源：受訪者

數(shù)字金融是銀行業(yè)對公獲客、服務普惠的核心力量

NBD：從你的觀察來看，數(shù)字金融的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢如何？當前銀行業(yè)在服務模式、產(chǎn)品創(chuàng)新等方面有哪些顯著的變化？

張宏：“數(shù)字金融”是數(shù)字經(jīng)濟時代下數(shù)字技術(shù)與金融業(yè)務不斷融合創(chuàng)新的主流金融形態(tài)，國家金融監(jiān)督管理總局印發(fā)的《關于銀行業(yè)保險業(yè)做好金融“五篇大文章”的指導意見》中提出，銀行業(yè)發(fā)展數(shù)字金融的主要目標有兩方面：一是要基本建成數(shù)字化經(jīng)營管理體系；二是以廣泛普及數(shù)字化服務助力數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。這也代表了數(shù)字金融的整體后續(xù)發(fā)展方向。

隨著數(shù)字技術(shù)與金融業(yè)務不斷深度融合，銀行業(yè)能夠破解過往長期存在的信息不對稱難題，使得風險評估與管理變得更加高效精準，還顯著提升了金融服務的便捷性，滿足客戶日益增長的個性化需求。

一方面，數(shù)字金融成為銀行業(yè)對公獲客、服務普惠和實現(xiàn)分散化的核心力量。通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，銀行不斷創(chuàng)新服務實體的新途徑、新模式，例如數(shù)字供應鏈金融服務產(chǎn)品，突破了傳統(tǒng)供應鏈依賴核心企業(yè)確權(quán)的瓶頸，通過數(shù)字技術(shù)利用交易數(shù)據(jù)、發(fā)票數(shù)據(jù)、鎖定回款來源等方式來確定交易真實性以及控制風險，讓數(shù)據(jù)多跑路，讓客戶少跑路，為中小微企業(yè)提供便捷的融資服務。

另一方面，通過數(shù)字金融相關技術(shù)應用，創(chuàng)新場景金融，實現(xiàn)信貸資產(chǎn)小額分散，從而可觸達以往傳統(tǒng)銀行無法服務的長尾客戶，同時研發(fā)一系列利用數(shù)據(jù)進行風險授信的線上化、自動化、數(shù)字化信貸產(chǎn)品，解決小微企業(yè)融資難、融資貴問題。

此外，數(shù)字金融改變了傳統(tǒng)價格與額度競爭手段及關系營銷模式，通過智慧化手段和能力推進風險控制、業(yè)務決策以及營銷獲客轉(zhuǎn)型升級，在提升經(jīng)營管理效能的同時，構(gòu)建契合客戶需求的差異化優(yōu)勢。

NBD：銀行業(yè)內(nèi)認為數(shù)字化是金融服務升級的重要推動力，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是大勢所趨，而不同銀行的轉(zhuǎn)型路徑各不相同。相較大行，你認為城商行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中處于什么階段？面臨怎樣的挑戰(zhàn)？

張宏：隨著央行金融科技創(chuàng)新監(jiān)管、數(shù)字貨幣試點等穩(wěn)步實施，監(jiān)管規(guī)則體系和監(jiān)管框架不斷健全；銀行業(yè)等金融機構(gòu)在人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等技術(shù)金融應用成效顯著，物聯(lián)網(wǎng)、5G、IPv6、SDN等新網(wǎng)絡、新技術(shù)加速普及，綠色智能的云計算、大數(shù)據(jù)中心相繼建成，金融基礎設施也日臻完善。

城商行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中也處在積極探索與實踐的階段。許多城商行意識到了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于提升公司治理、穩(wěn)健經(jīng)營、高效服務和風險防控的重要性，尤其是在數(shù)字技術(shù)快速發(fā)展的背景下，這成為塑造競爭優(yōu)勢的關鍵，城商行紛紛開始在系統(tǒng)建設、數(shù)據(jù)利用、業(yè)務創(chuàng)新和場景拓展等方面積極布局，并取得了一定成效。

然而，部分城商行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中也遭遇了一些共性難題，一是業(yè)務與技術(shù)戰(zhàn)略融合不足，現(xiàn)有金融科技組織架構(gòu)難以支撐數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求，科技投入與傳統(tǒng)業(yè)務支持之間分配不均，科技隊伍建設滯后，科技與業(yè)務融合度不高，需要優(yōu)化科技資源配置，提高科技投入的效率和效果，加強金融科技人才的引進和培養(yǎng)，推動業(yè)技融合；二是技術(shù)水平與數(shù)據(jù)治理能力相較大型銀行仍存在較大差距，仍需夯實數(shù)據(jù)底座，構(gòu)建全面數(shù)字技術(shù)應用能力，以支持業(yè)務決策及風險管理；三是開放生態(tài)構(gòu)建困難，合作機制不健全，跨界融合經(jīng)驗不足，需深化外部合作，拓展生態(tài)邊界，增強協(xié)同創(chuàng)新能力。

生成式AI可有效解決銀行業(yè)面臨的諸多痛點

NBD：隨著ChatGPT等AIGC應用持續(xù)火爆，生成式AI正成為各行各業(yè)的新寵。你如何看待生成式AI在銀行業(yè)務領域的應用前景？能解決哪些痛點？

張宏：生成式AI自2022年底快速崛起，已成為各行各業(yè)矚目的焦點。它正以其強大的變革能力，推動銀行業(yè)邁向全新的數(shù)字化篇章。其不僅在產(chǎn)品創(chuàng)新、內(nèi)部運營效率、營銷策略升級以及系統(tǒng)運維等關鍵領域顯著增強銀行的綜合實力，更能通過前沿的技術(shù)革新，有效解決銀行業(yè)當前面臨的諸多痛點。

在輔助貸款產(chǎn)品開發(fā)與優(yōu)化方面，通過分析市場趨勢、客戶需求及競爭對手策略，生成式AI能夠為銀行提供定制化的產(chǎn)品設計建議，加速新產(chǎn)品上市周期，同時優(yōu)化現(xiàn)有貸款產(chǎn)品的條款與條件，以更好地滿足市場需求。

在智能辦公助手提升內(nèi)部效率方面，在日常辦公場景中，生成式AI充當智能助手角色，協(xié)助完成會議紀要撰寫、報告生成、郵件回復等重復性工作，釋放員工時間，讓他們專注于更具創(chuàng)造性和戰(zhàn)略意義的任務。

在內(nèi)容生成與營銷支持方面，對于銀行的市場推廣與客戶教育活動，生成式AI能夠根據(jù)目標受眾偏好，自動生成高質(zhì)量的營銷文案、教育資料或個性化推薦，增強品牌影響力，提升客戶參與度。

在智能運維保障系統(tǒng)穩(wěn)定性方面，在IT運維領域，生成式AI通過實時監(jiān)測系統(tǒng)狀態(tài)，智能診斷潛在故障，甚至預測未來可能出現(xiàn)的問題，提前采取措施，有效降低系統(tǒng)宕機風險，保障銀行業(yè)務連續(xù)性。

這些應用場景不僅體現(xiàn)了生成式AI在提升銀行業(yè)務效率、優(yōu)化客戶體驗方面的潛力，也反映了其在推動銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、增強競爭力過程中的重要角色。隨著技術(shù)的不斷成熟與應用場景的拓展，生成式AI將在銀行業(yè)發(fā)揮更加深遠的影響力。

NBD：廈門國際銀行在生成式AI及應用場景方面是否有研究及嘗試？

張宏：OpenAI發(fā)布ChatGPT后，我們隨即啟動了生成式AI的探索和研究，于2023年10月推出自主研發(fā)的大模型應用——ChatXIB，自發(fā)布以來已歷經(jīng)十多次版本迭代。截至今年8月，ChatXIB已整合超過6000份銀行內(nèi)部文檔，預計至年底將突破萬份，覆蓋賬戶管理、外匯業(yè)務、操作指南、內(nèi)外部產(chǎn)品咨詢以及規(guī)章制度解讀等多個領域，已為行內(nèi)人員解決問題超過10萬個，員工用戶覆蓋率超過60%。

除了通用問答助手功能外，ChatXIB還融合檢索增強和提示工程技術(shù)構(gòu)建了針對人民幣賬戶、外匯、黨務知識、數(shù)字金融、測試管理等垂直領域的專用問答助手。截至目前，ChatXIB已推出了近30款不同的智能助手，這些助手廣泛涵蓋了六大類應用場景：寫作輔助、辦公效率提升、數(shù)據(jù)查詢處理、代碼開發(fā)輔助、方案創(chuàng)作、運維領域等。

例如，在數(shù)據(jù)查詢處理場景，該類智能助手運用先進的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和算法，能夠快速檢索和處理大量數(shù)據(jù)，提供精準的數(shù)據(jù)查詢服務。無論是復雜的財務報表分析，還是市場趨勢預測，或是客戶行為模式挖掘，智能助手都能迅速響應，提供詳盡的數(shù)據(jù)洞察和決策支持，極大提升了數(shù)據(jù)處理的效率和準確性，助力銀行在數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定上更加高效和科學。

借助行內(nèi)的大模型應用平臺，我們在多個關鍵領域?qū)崿F(xiàn)了顯著的效能提升和創(chuàng)新突破，日常運營中極大地減輕了人力負擔，釋放了員工潛能，使其能夠更專注于核心業(yè)務與客戶體驗的優(yōu)化。

生成式AI仍需克服知識邊界模糊、算力短缺等挑戰(zhàn)

NBD：你如何看待生成式AI在銀行業(yè)務場景應用中可能面臨的障礙或短板？可能會帶來哪些風險或監(jiān)管方面的問題？

張宏：生成式AI在銀行業(yè)務場景中的應用，盡管潛力巨大，但也面臨著多重挑戰(zhàn)和風險，尤其是從技術(shù)和監(jiān)管兩個維度來看。

模型知識邊界的模糊性是一大難題。無論是商用還是開源的生成式AI模型，其知識庫的廣度和深度難以精確評估。這使得在部署前，我們難以確切知道模型是否具備處理特定業(yè)務場景所需的知識，增加了應用的不確定性。

生成式AI技術(shù)的快速迭代，也給應用落地帶來了挑戰(zhàn)。技術(shù)更新速度之快，使得方案設計和實施過程充滿變數(shù)，需要持續(xù)跟進最新進展，確保應用方案的時效性和有效性。

算力短缺的問題，包括高計算資源需求導致的成本上升與能耗增加、實時處理能力受限可能影響業(yè)務效率、資源分配與管理的復雜性以及技術(shù)更新與兼容性帶來的持續(xù)投入壓力，這些問題共同構(gòu)成了銀行在部署和運行生成式AI模型時必須克服的重大障礙。

人才短缺的問題，表現(xiàn)為專業(yè)AI技能與金融行業(yè)知識相結(jié)合的復合型人才短缺，以及現(xiàn)有員工在AI技術(shù)快速迭代背景下持續(xù)教育與培訓需求的緊迫性，這兩方面共同構(gòu)成了銀行業(yè)在推進AI技術(shù)應用時面臨的人才挑戰(zhàn)。

此外，倫理問題也需要正視，包括確保算法公平性以避免社會偏見的加劇、尊重并保護客戶隱私、明確責任歸屬以增強決策透明度、考慮技術(shù)對員工職業(yè)路徑的影響并保障其權(quán)益，以及在追求創(chuàng)新的同時承擔起促進社會可持續(xù)發(fā)展的社會責任，這些都是確保生成式AI在銀行業(yè)中健康、有序發(fā)展的關鍵要素。

總而言之，生成式AI在銀行業(yè)務場景的應用前景廣闊，但需克服知識邊界模糊、數(shù)據(jù)隱私保護、版權(quán)風險及技術(shù)迭代快等挑戰(zhàn)。面對這些挑戰(zhàn)，監(jiān)管政策需適時調(diào)整，以促進技術(shù)的良性發(fā)展。建議監(jiān)管部門制定適應性強、具有前瞻性的政策框架，既要鼓勵技術(shù)創(chuàng)新，又要確保合規(guī)性和安全性。平衡創(chuàng)新與風險，引導生成式AI技術(shù)在銀行業(yè)健康、有序發(fā)展，是當前的重要課題。

NBD：你提到算力問題是挑戰(zhàn)之一，銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷深入意味著對算力提出了更高的要求，這也是當前行業(yè)面臨的短板。你認為銀行業(yè)可以采取哪些方式著手應對？廈門國際銀行對此有哪些嘗試？

張宏：面對銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型中對算力提出的高要求，我們采取了一系列綜合性策略，旨在解決算力資源不足與算力安全兩大核心問題，促進數(shù)字化轉(zhuǎn)型順利進行。

首先，緊跟AI技術(shù)的前沿動態(tài)，特別是在生成式AI領域，面對早期推理速度緩慢的挑戰(zhàn)，我們敏銳捕捉到了大模型推理加速框架的出現(xiàn)，迅速采納并兼容這一技術(shù)，實現(xiàn)了在同等硬件條件下推理速度的顯著提升，達到原速度的兩到三倍，有效緩解了算力資源的壓力，同時也節(jié)省了后續(xù)算力采購的成本。此外，銀行還積極探索模型剪枝、模型小型化等技術(shù)，通過降低模型復雜度，在保證應用效果的同時，進一步優(yōu)化算力使用效率。

其次，考慮到算力安全的重要性，我們進行了多元化算力儲備的工作，在服務器算力國產(chǎn)化方面取得了實質(zhì)進展，還積極與國內(nèi)顯卡芯片廠商合作，進行大規(guī)模的測試，旨在構(gòu)建一個安全、可靠且多樣化的算力環(huán)境。這種前瞻性布局不僅增強了銀行的算力安全性，也為未來技術(shù)迭代預留了空間。

最后，著眼于算力資源共享機制的創(chuàng)新，關注政府或監(jiān)管部門牽頭的算力基礎設施服務，探索將算力作為一種公共服務的可能性，以期通過機制創(chuàng)新進一步優(yōu)化算力配置，提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效率和安全性。

NBD：數(shù)字金融的發(fā)展也需要監(jiān)管政策的支持和引導，你對此有哪些政策期許？

張宏：從城商行的視角出發(fā)，我們對數(shù)字金融領域的監(jiān)管政策抱有以下期許。

一方面，完善數(shù)據(jù)要素共享應用。數(shù)字化轉(zhuǎn)型需以豐富的外部數(shù)據(jù)作為支撐，目前大多數(shù)中小銀行外部數(shù)據(jù)在獲得面、共享化、標準化方面與國有大行仍存在差距。期待監(jiān)管部門能夠加強頂層設計，進一步建設完善外部數(shù)據(jù)服務清單目錄及發(fā)布機制，建立統(tǒng)一、標準化的數(shù)據(jù)服務技術(shù)規(guī)范，并開放更多公共性的大數(shù)據(jù)基礎設施及數(shù)據(jù)源，指導金融機構(gòu)高效、合規(guī)地引入和應用數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效整合與協(xié)同，降低數(shù)據(jù)獲取成本，提升金融服務效率。同時在隱私計算領域，呼吁監(jiān)管部門加快推動建立統(tǒng)一的軟件與數(shù)據(jù)服務標準，以減少因技術(shù)不兼容帶來的運維復雜性和數(shù)據(jù)治理成本，促進技術(shù)的規(guī)?；瘧煤蛣?chuàng)新。

另一方面，培育數(shù)字金融合作生態(tài)。建議監(jiān)管部門通過政策引導和激勵機制促進銀行同業(yè)間的合作與交流，鼓勵各機構(gòu)在數(shù)字金融領域共享資源、技術(shù)和經(jīng)驗，共同提升服務效率和風險管理能力，共同推進銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升整體金融服務水平和競爭力。同時在全球化的背景下，建議監(jiān)管機構(gòu)加大鼓勵國內(nèi)銀行業(yè)參與國際金融科技合作，參與國際規(guī)則的制定和交流，有助于引入先進的技術(shù)和管理經(jīng)驗，也有利于國內(nèi)銀行業(yè)金融機構(gòu)打造金融科技品牌和擴大影響力。

封面圖片來源：受訪者