对话俞吴杰:近观招商银行如何修炼数字“内功”

事实上,在AI及数据化布局上,招行早有行动。2017年招行率先成立了AI实验室;2023年3月,招行宣布完成全面上云,即“金融交易云”和“原生云平台”的建设,并将所有应用系统、数据等全部迁移至云上,进入到全面数据化阶段。

此外,目前国内的智算平台还处于起步阶段,性能方面也需要持续提升。俞吴杰表示,招行在国内智算平台建设方面走在前列,但因目前尚无成熟的智算平台可以借鉴,在进一步提升算力效能方面仍面临诸多挑战。

新一代AI将对银行业务带来全面变化

在俞吴杰看来,银行有三个重要的“密集型”特征,一是数据密集,包括客户数据、行业数据、产业数据等;二是知识密集,银行业有着大量的政策、法规、条款,同时还包括银行内部的合规要求、管理等;三是人力密集,银行业存在大量的运营工作,无论是网点还是审核团队,大量的人力都集中在业务运营中。

因为这三个特征的存在,大语言模型能够产生的价值面非常广。“其实今天我们谈及大语言模型的应用,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。”俞吴杰表示。

如在服务质检方面,目前只需要借助语音识别技术将通话转化为文本,再交由大语言模型处理,并按照银行要求整理归类即可处理,以前人工可能需要5分钟,现在效率已经达到“秒”级。

在风控方面,招行强大的AI水平可以集中体现在“天秤”风控平台上。目前,“天秤”风控平台已经可以通过神经网络算法,识别客户的异常风险行为并进行风险前置提示。

俞吴杰表示,“总体来看,AI已经融入银行日常营销、服务、经营的各个方面。虽然目前更深层次的AI使用还有待论证,但实际上我们日常工作中存在很多重复性的、简单的流程化工作,而这恰巧是大语言模型能够发挥作用的地方。”

聚焦“三个场景”打造“智慧招行”

即使拥有领域大模型,相对“智慧招行”建设来说也只是“万里长征走完了第一步”,要全方位打造智慧招行,需要更丰富多样的应用场景。

“在应用场景的选择方面我们也有比较全面的思考。”俞吴杰表示,场景选择标准有“三多”:一是“钱投入多”、二是“人投入多”、三是“耗时多”,“这些场景用AI产生的价值会更大,对于招行而言,我们的创新一般两条腿走路——自下而上和自上而下。”

自上而下是指招行会基于对大模型应用的整体规划来投入资源,目前该行的规划是按照业务条线,如零售、批发、中后台业务,以及按照业务形态来划分的营销、运营、合规、风控等领域,来进行资源投入。

自下而上则是运用FinTech(金融科技)基金、创新竞赛等机制设立和资金引导等方式,鼓励一线员工发掘创新应用场景,引导广大员工把大语言模型应用到日常工作场景中去。

聚力有温度、有效率的“人+AI”服务

第二个阶段,即使用数字化手段提高效率。在该阶段,部分银行通过自研或采买的自然语言处理小模型解答客户疑问,但存在“答非所问”和“不知所云”等一系列问题,第二阶段因技术的不成熟及人工的“失位”可能造成不好的用户体验。

俞吴杰表示,在既要有温度、又要有效率,同时又能够让真正有需要的客户随时触达到服务人员等方面,目前招行已经探索出一套行之有效的“招行方案”,未来还会在人机协同方面继续发展,为客户提供更高质量的服务。

如何规避AI逻辑“黑盒”?

新生业态往往伴随着新生风险。纵观银行业乃至整个金融业,信息安全都是绕不开的重点论题。“数据隐私是人工智能在金融领域方面非常大的考量。”俞吴杰表示,目前招行涉及训练数据的准备上非常谨慎。

“尤其是在训练环节,一定不能使用客户敏感信息训练模型,否则大模型可能会记住,并把信息泄漏出去。”俞吴杰强调。

此外,在大语言模型对于答案的可解释性问题方面,俞吴杰表示目前该领域有很多的“黑盒子”。

“我们给大模型输入,大模型给出一个输出,但是为什么会给到这个输出,还无法完全掌握,很多神经网络分析的逻辑是黑盒子。落地到具体的金融业务场景,比如要做一个贷款发放审批,机器判断这位客户不通过,但无法判断原因,就没有办法使用,必须得让其解释清楚。”俞吴杰表示。

值得注意的是,在银行传统信息科技应用中,也有相较于目前“大模型”的“小模型”,如信贷决策模型、评分卡模型等,“小模型”技术拥有更好的解释性,它是专门针对银行业务某一个场景开发的,能更好的适配该场景。

在“大模型”与“小模型”配合方面,俞吴杰表示未来二者一定会长期并存,“大模型覆盖的领域会越来越广泛,但在可解释性方面‘小模型’有很好的针对性,特别是在算数方面,比如给客户的授信额度如何评测,小模型表现会更好,我们会持续地用下去。”

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