人工智能重塑银行业：招商银行聚焦智算平台与大模型应用

随着人工智能（AI）的迅猛发展，银行业正在经历前所未有的变革。在这一过程中，招商银行积极探索AI技术，特别是在智算和大模型应用领域，力求将先进的技术落地到实际业务中。德勤今年发布的一份报告指出，AI有潜力解决很多传统银行业面临的挑战，极大提升运营效率，降低人力成本。这一转变不仅表现为技术的提升，更在于整体环境和规则的重构。

招商银行信息技术部副总经理俞吴杰在媒体采访中指出，银行的日常工作中有很多简单、重复的流程，这正是大语言模型可以大显身手的地方。他详细描述了招商银行在AI领域的布局，尤其是在智算的建设方面，该涵盖了银行的训练和推理功能，从而为AI的迅速应用打下了坚实基础。

招商银行在大模型研发方面并不寻求建立通用模型，而是专注于金融行业的垂直领域。就像俞吴杰所说，AI技术特别契合银行业，它具备数据密集、知识密集以及人力密集的特点，能够在这些领域带来显著的价值。

目前，招商银行已在多个业务场景中应用大语言模型，包括营销自动化、服务质检及风险控制等。俞吴杰强调，AI技术的应用不仅提高了工作效率，还提升了客户体验。比如，在营销方面，大语言模型能够快速生成符合合规要求的营销文案，减少了人力资源的消耗。而在风险控制方面，招商银行的“天秤”风控运用大量神经网络算法，有效区分客户的正常和风险行为，从而更好地保护客户资金的安全。

值得注意的是，尽管大模型表现突出，小模型仍然占有自己的重要地位。俞吴杰指出，大模型具有更好的复用性和较低的边际成本，但小模型在具体应用中，如信贷额度评测等领域，通常能够提供更为精准的结果，因此双方将长期共存。

AI技术的普及使得银行业面临新的竞争格局。在面对AI+趋势时，俞吴杰给中小银行提出了切实可行的建议：在进行AI投资时要量力而行，避免盲目跟风。大语言模型的开发和应用需要持续投入，而这并不是所有银行都能负担得起的。同时中小银行还可以通过同行业的经验分享来提升自身的应用能力。

招商银行于2017年成立了AI实验室，经过几年的摸索与革新，在2024年初建立了智算。俞吴杰强调，算力是推动大模型应用的关键，没足够的算力基础，AI技术的应用会受到很大限制。银行将继续致力于提升推理集群和训练集群的算力效能，从而实现更广泛的应用。

尽管招商银行在AI应用方面成效显著，但俞吴杰也认识到AI开发和应用中面临的挑战和风险。例如，大模型可能会出现幻觉现象，即输出错误或不切实际的结果。因此，保持人工审核和应用检索增强生成技术至关重要，以确保AI应用的安全和有效性。

除了性能和准确性，数据隐私也是招商银行在AI应用中必须严格把控的问题。俞吴杰指出，在训练模型时，绝不能使用客户的敏感信息，确保数据管理的严密和合规性。

在客户体验方面，招商银行推行人机结合的服务模式。此模式既能实现规模效应，提高运营效率，又能确保客户在享受服务时获得满意的体验。俞吴杰明确表示，人与数字化的有效结合将是招商银行未来客户服务的重点。

招商银行在人工智能的迅速发展中积极布局，通过智算和大模型等创新手段走在了行业前列。随着技术的不断进步，银行业新一轮的变革势在必行，而招商银行正以敏锐的洞察力和务实的态度，抢占了未来的发展机遇。同时，银行业应在不断探索与实践中实现智能化转型，保持高效、灵活和安全的运营能力，最终推动客户体验的提升。