来源：中国城乡金融报

■赵浩翔

近日，以ChatGPT和“文心一言”为代表的大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）火爆出圈，掀起了人工智能应用的新一轮浪潮。大型语言模型，即通过大量的文本数据学习，构建出一个能够理解人类语言并生成高质量自然语言文本的模型，已在多个领域中展现出巨大的潜力与应用价值。

基于此技术，工商银行联合鹏城实验室、清华大学、中国科学院、国内头部科技企业等，在国内同业中率先研制投产自主可操控的首套人工智能金融行业通用模型，推动人工智能技术在金融领域进行更大规模、更深层次的探索和应用，引领金融行业新变革。

据悉，该通用模型具有大算力、大数据、大网络结构等技术特点，具有更丰富的通用知识、更强的学习与推理能力以及海量的金融专业知识，可实现不同业务场景的快速适配和应用，已率先在客户服务、风险防控、运营管理等领域应用落地，并取得出色表现。在客户服务领域，工商银行应用该模型支撑智能客服接听客户来电，显著提升了对客户来电诉求和情绪识别准确率，能够更精准有效地响应客户需求，并且可以大幅缩减维护成本；在风险防控领域，实现了对工业工程融资项目建设的进度监测，监测精准度提升约10%，研发周期缩短约60%；在运营管理领域，能帮助智能提取期限、利率等信贷审批书核心要素，提升了信贷审批效率。

无独有偶，邮储银行、兴业银行、中信银行、苏州银行等多家银行近日纷纷宣布接入百度大型语言数据模型“文心一言”（ERNIE Bot）。可以预见的是，各商业银行将从智能客服着手，借助大语言模型，进一步优化升级智能识别、智能网点、智能营销、智能理财、智能风控等金融场景，加快人工智能赋能银行建设。

从客户的需求出发，大型语言模型可以凭借着海量的专业知识库和强大的算法能力，为客户提供24小时在线服务和专业的金融支持，相较于之前的智能客服更能贴近客户意图。从数字营销的角度来看，模型可以细化识别客户的真实需求和偏好，并精准匹配个性化营销产品与话术，使客户经理更加专注于销售过程本身，有利于赋能营业网点提升客户服务体验。从经营管理层面来讲，基于思维链推理能力，可辅助做一些复杂的脑力劳动、创造性工作。比如：授信报告、审批报告、贷后管理等强格式性案头工作，从而提高运营效率，降低经营成本，加速金融机构的智能化转型。

毫无疑问，大型语言模型在金融领域的广泛应用，是一项“金融+人工智能”完美融合的过程，但同时也面临着风险和挑战。一方面，大型语言模型是基于巨大的数据集聚产生的，它在回答客户问题时，可能存在知识盲区、偏见与错误，如果把不正确的答案，特别是涉及投资理财方案的答案提供给客户使用，将使风险转嫁给银行，造成一系列负面影响。另一方面，电子数据存在泄露的可能性。大型语言模型依托海量数据库信息而存在，在使用的过程中，会涉及大量用户数据的传递和处理，这些数据一旦泄露，将会对客户隐私、财产安全造成严重威胁，也会对商业银行声誉造成严重影响。

由此可见，商业银行在创新应用大型语言模型进行数字化转型时，要通过制度完善和技术提升，合法合规地引导大型语言模型朝着可靠可控、安全实用的方向健康发展，在AI银行建设的赛道上阔步向前、行稳致远。