“商业银行数智化转型之‘AI 大数据’创新应用”主题论坛在京成功举办

在银行业数字化转型步入深化期的当下，挖掘数据价值、释放数据潜能，发挥数据作为核心生产要素的创新引擎作用，对于银行业金融机构抢抓数字经济红利，推进数字化转型战略顺利实施至关重要。与此同时，领先的数据基础设施、海量的高质量数据，以及丰富的应用场景，为AI及其各类衍生技术的深度融合提供了良好的基础条件，使得银行业成为AI创新应用的前沿阵地。因此，随着人工智能技术的迅猛发展，以机器学习、深度学习、AI大模型等为代表的AI创新应用模式持续涌现，并不断加快向金融领域的融合渗透。

当前，“AI+大数据”已成为银行数智化转型的核心驱动力，商业银行纷纷从战略高度和战术深度融合AI深挖数据资源价值，从客户行为分析、差异化营销、差别定价以及产品设计、风险实时监测和预警等诸多领域获得AI和大数据的支持，并取得了显著成效。

为促进行业交流，分享成功实践，共磋发展方略，2023年11月17日，在中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）主办的“2023（第六届）金融科技产业大会”上，由BanTech智库承办、深信服科技协办的“商业银行数智化转型之‘AI+大数据’创新应用”专题研讨会在京成功举办。本次研讨会邀请到了来自国家开发银行、工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、邮储银行、光大银行、中信银行、华夏银行、兴业银行、北京银行、百信银行、微众银行等金融机构的AI、大数据负责领导、专家及技术骨干等参加。与会领导、专家通过主题分享及圆桌研讨，一同分享各自在AI、大数据领域的布局现状、远景规划，以及在借助AI、大数据等技术深挖数据资源价值，驱动数智化转型过程中的有益经验；探讨目前行业所面临的共性问题及解决方案；探索面向未来的数智化转型策略及“AI+大数据”创新应用图景。 

中国信通院云计算和大数据研究所金融科技部主任 何阳

会上，中国信通院云计算和大数据研究所金融科技部主任何阳向与会嘉宾作欢迎致辞。何阳提到，当前，在“数字化”“新基建”等国家战略的政策驱动下，人工智能正快速渗透至经济社会的各个领域，并催生出了形态多样的智能化应用。尤其以大模型为代表的AI创新应用正在成为各行各业在未来一段时间生产力升级的重要方向。而金融行业等垂直领域则为AI大模型提供了最为成熟且最具前景的应用场景。

此外，何阳强调，任何一种新兴技术发展到一定程度一定会形成生态化的体系，对于金融行业来说，要想推进AI大模型的深入、广泛应用，更好赋能金融数字化转型，离不开数据、算法、算力的协同完善，以及产业端各方的共同努力。

最后，何阳表示，作为工信部直属的事业单位，中国信通院云计算和大数据研究所始终重视金融科技的应用和研究，支撑金融与科技双向跨领域的政策监管、标准制定、咨询研究、生态构建等工作，着重推进金融信创、产融合作、金融安全、智能物联网金融等领域的研究实践，未来希望与行业一同推动金融AI等新技术在“新时代”的数字基建中落地生根。 

中国工商银行大数据和人工智能实验室资深经理 胡国强

会上，工商银行大数据和人工智能实验室资深经理胡国强结合当前金融行业AI应用趋势，着重分享了AI技术在工商银行的应用实践。胡国强提到，正如iPhone在2007年开创了移动互联网时代，ChatGPT在2023年开启了人工智能时代，实现了AI从小模型向大模型的跨越，开启了人工智能工业化开发、场景化调优的2.0时代。金融行业遵循商业和人工智能技术发展规律，从业务场景智能化加速向业务领域智能化和金融企业智能化演进，迈向了AI 2.0的智慧金融新时代。

据分享，工商银行自2017年开始，启动了企业级人工智能平台“工银图灵”的建设，“工银图灵”以“用最领先的AI技术高质量、规模化赋能数字工行发展”为使命，快速融合吸收AI领域前沿技术成果，实现了从1.0向3.0的跨越发展，工商银行亦从AI 1.0（小模型）加快迈向AI 2.0（大模型）智慧金融新时代。

大模型时代，工商银行聚焦科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五大领域，优先挖掘业务价值大、员工感知度高的共性需求，探索形成大模型规模化应用方法论，推动人工智能规模化应用。据介绍，目前工商银行已在网点员工助手，远程银行，智能研发和数据分析助手，数据要素安全合规流通等领域实现人工智能高效赋能，且引入卫星遥感技术实现科技助农、金融惠农，以及提供风电、光伏、重大工程建设的精准识别服务，实现金融高质量服务绿色产业、助推一带一路高质量发展。

此外，工商银行积极把握智能金融新生态、新机遇，加快推进通用人工智能时代的智能生产力平台建设，夯实“理解、生成、推理、记忆、仿真、学习、调控”七大能力，做强一个生态。通过建设工商银行AI应用市场，连接每个人、每个团队、每个机构，实现AI全行共享共建的生态体系，赋能数字工行，更高质量地服务于金融强国、数字中国建设。 

中国银行软件中心数据服务研发部主管 张明威

会上，中国银行软件中心数据服务研发部主管张明威结合当前数据智能快速成长的趋势，分享了数据智能驱动中国银行数智化转型的相关实践。张明威提到，数字化转型发展驱动下，数据智能开始迅速成长，且技术已迈入相对成熟阶段。数据智能将进一步融合AI，在实现智能化升级的同时，赋予企业洞察力和决策能力。“因此，有了数据之后，如何定义和管理数据，最大化地发挥数据价值，才是驱动各行各业高质量发展的关键所在。”张明威强调。

据介绍，中国银行深入贯彻落实党中央决策部署，把握数字经济发展趋势和规律，构建“数字中银+”新发展格局。依托大数据和人工智能，以“支撑、加速、提效”为导向，积极构建企业级大数据平台，加载人工智能技术，推动数据智能建设，为业务提供全面、高效的能力支撑。

2019年10月，中国银行启动企业级数据平台建设，历经全行两年多的努力，平台落地建成。现已全面覆盖集团境内总分行，并逐步向海外分行、综合经营公司推广。具体来讲，通过“一个体系、三个统一和双轮驱动”实现大数据平台的安全自主可控，其中：

“一个体系”指业界首创“三横两纵一线”数据治理体系。“三横”构成“数据+分析+展现”三层结构的集团统一数据平台。促进数据资产共享、分析应用与价值创造等；“两纵”为集团统一数据字典和标准质量全流程管控机制，规范和定义全行各类数据资产；“一线”为一条数据红线，严肃数据纪律，建设良好的数据文化。

“三个统一”指通过构筑贯标、协同、管理、应用、展现、运营等六大能力，实现数据、架构、生态的统一。

“双轮驱动”指自主可控的新技术应用架构和敏捷高效的大数据技术平台。

通过近几年的持续努力，中国银行已建成了一套以大数据平台为基础，以人工智能技术为手段，以服务客户为目标，以风险防控为底线的数据智能体系，重塑生产经营管理模式，为中国银行高质量运营降本增效，为行内的科技和业务条线精准赋能，助推整体数字化转型。 

华夏银行信息科技部副总经理 王彦博

会上，华夏银行信息科技部副总经理王彦博针对数据智能在金融应用中的探索及思考同与会嘉宾进行了分享。王彦博提到，近年来，随着数据的海量增长，机器智能（Machine Intelligence）的价值、效能被大规模激发出来，从而衍生出机器智能的一个重要分支“数据智能（Data Intelligence）”。

王彦博强调，大数据的灵魂在于数据挖掘，挖掘那些存在于数据之中、隐藏的规律和知识；算法则可以激活数据要素，将沉睡的数据唤醒，让其产生巨大的价值。因此，面向业务应用场景，应探索将多种数据挖掘模型和算法组合汇融，以充分激发数据潜力，实现应用价值的最大化。

对此，王彦博一是从组合数据智能的角度，分享了其在分类与聚类融合，以及基于K-means聚类结果的决策树优化等方面的工作实践及探索思考；二是从关联规则挖掘的视角，详细介绍了经典数据挖掘算法以及一系列相关新兴算法模型应用；三是围绕量子科技融合数据挖掘、机器学习创新，分享了华夏银行最新探索实践，据介绍，在当前量子科技上升至国家战略高度的背景下，华夏银行进一步加强了量子学习的相关研究，积极推进运用量子计算来强化量子数据挖掘、量子机器学习，更好地实现数据智能；四是聚焦量子自然语言处理，分享了其对量子NLP算法以及量子LSTM算法等方面的研究与探索。王彦博认为在金融科技未来发展中，量子科技与人工智能相结合将会是颇具前景的应用研究方向。 

中国光大银行科技研发中心处长 张洁

会上，光大银行科技研发中心处长张洁针对光大智能总体规划、平台实践，以及智能明星场景实例等同与会嘉宾进行了分享。张洁强调“人工智能的发展离不开总体IT规划的战略支撑。”据其介绍，在经济社会发展强烈需求的驱动下，人工智能加速发展，与各领域各行业进行深度融合。新形势下，光大银行加快金融科技战略部署，以科技创新为核心提升银行竞争力，提出“123+N”数字光大发展体系，该体系包括一个智慧金融大脑，两大技术平台“云计算和大数据”，三项服务能力“移动化、开放化、生态化”。其中，一个智慧金融大脑又分为左脑与右脑，左脑负责思维，右脑负责感知。

光大银行“123+N”数字银行发展体系中，人工智能技术中台作为智慧金融大脑的重要支撑，将AI能力的建设、开发与运营一体化，通过中台思维将标准化、规模化、精细化的智能能力应用于各个业务场景。

此外，张洁在对光大银行人工智能的整体能力图谱进行介绍时表示，智慧金融右脑“人工智能通用能力”是为赋能前台业务AI应用场景而生的通用技术支持型底层服务。作为底层服务，通用能力发挥模型标准化以及支持场景快速定制化功能，是赋能业务的“发动机”。通过“业务场景+中台系统化场景+感知模型能力”的联合创新，将业务场景与自动化、智能化功能进行组合，共研流程、共同孵化场景化能力工具，并对工具持续迭代升级，形成场景工具圈层孵化的模式。

基于体系支撑及AI发展优势，光大银行近年来积极探索推进人工智能落地业务应用，目前已在智能客服、智能双录、生物识别技术安全加固、智能托管、智能运营——票据上收、零售与信用卡客诉工单跟进、智能文档、智慧办公等诸多领域获得特色应用成效。

最后，对于未来银行业AI的建设思路，张洁建议道：“首先，AI只有用起来，解决规模化问题，才能发挥其最大价值；其次，要以‘中台思维’指导智能能力管理与业务的深度融合。” 

百信银行首席架构师 周竣涛

会上，百信银行首席架构师周竣涛向与会嘉宾分享了作为AI BANK，该行近年来在数字化和智能化建设方面的特色化实践及思考。周竣涛提到，百信银行在成立之初即希望可以将自身建设成为面向未来的数字化、无网点的直销银行，因此，“开放”和“智能”成为百信银行的两大显著特征。“未来，开放智能仍将是数字化的一个必然趋势，而开放智能的核心则是数据驱动，开放银行的本质实际上是数据驱动的价值交换，智能则是激发数据价值的有效工具。”周竣涛强调。

据介绍，百信银行在成立之初即制定“科技与数据双轮驱动”的金融科技发展战略：

首先，在数据驱动方面，着力打造一是智能营销，以数据驱动数字化营销，有效认知客户行为及客群，并为其提供高效需求决策，从而完成客户营销能力闭环构建；二是智能运营，数智结合，驱动业务流程实现革新再造，提升业务运营效率，改善客户体验；三是智能风控，通过创新算法框架、拓宽数据边界，在助力业务创新的同时，有效降低风险及新增不良生成率；四是管理决策，数据分专业、分层级、分维度、分频次地支撑全行的专业管理决策，同时注重实用性和高效性。

其次，在智能技术运用方面，周竣涛表示，大模型是人工智能新的发展代际，必将大幅加速金融行业的智能化进程。目前百信银行已将大模型应用在财富投教、研发助手、行内知识问答、数字人等领域，并将尝试应用在个性化卡面定制等精准营销领域。

此外，对于金融行业大模型的落地路径，周竣涛建议道，“金融机构要根据自身禀赋、应用场景、成本等方面综合考量建设方式；在特定非敏感场景，保证安全合规的情况下，可以采用模型即服务（MaaS）模式。”

未来，“数字化”将全面升级为“数智化”，而超大数据决定了必须实现跨机构的数据合规共享，超大模型将助力银行突破现有能力边界，虚拟交互及复杂决策亦将在数字营业厅获得更大舞台。对此，百信银行将数字银行经验产品化，打造开箱即用、合规安全、服务增长的数智化SaaS，服务金融行业数字化转型。 

深信服科技副总裁、云计算研发总裁 张建华

在时下百模大战的激烈竞争趋势下，如何构筑简单、安全、好用的AI大模型，以切实赋能金融企业的数智转型至关重要。对此，会上深信服科技副总裁、云计算研发总裁张建华从AI基础设施建设、深信服AI能力布局，以及深信服以安全大模型为突破口的全生态解决方案等角度向与会嘉宾做了主题分享。

当前， AI已在风险评估与管理、舆情和市场情绪分析、保险与理赔、欺诈、客户服务、投资组合优化等诸多金融场景获得大量应用，并取得实际赋能效果。但AI在金融行业的广泛深入应用依然面临高性能和可靠性保障不足、人才和服务缺失、数据隐私保护有待完善、算力成本高等多重挑战。

面对上述挑战，据张建华介绍，深信服即将推出面向AIGC的基础设施平台，旨在面向AIGC应用的全生命周期承载，为企业用户构建隐私、高效、简单的AI训练和应用环境：一是基于自身经验积累输出特色化解决方案及服务，基于深信服自身AIGC业务的开发经验，结合广泛的软硬件生态，输出Sangfor AI Kit解决方案及服务，帮助用户打通数据准备、模型选择、微调、部署、迭代的全生命周期流程，构建真正可用的AIGC应用；二是针对数据和模型隐私的挑战，通过内置的数据安全机制，确保私有数据的存、取、用过程的安全可控；三是融入创新的大模型加密方案，防止模型泄露或滥用；四是与广泛的算力芯片进行软硬件协同优化，针对不同用户AIGC的应用特征，平台自动匹配提供最优的算力资源，提高整体基础设施ROI。从而为广泛的企业用户提供“用得上的AI”。

基于对AI的长期持续深耕及持之以恒的技术研发，深信服于今年年初在国内首家发布安全大模型，并以“模型即服务”的核心，助力金融机构更好地训练及推理其自身的大模型产品。具体来讲，深信服面向AIGC的高性能平台具备以下特点：

一是成本优化，通过内置分布式优化、并行化、稀疏等训练优化技术，为用户打通训练环节降低成本；在模型推理环节，保证不损失模型精度效果的情况下支持对模型进行压缩量化，大大降低模型部署对显存的需求。

二是高性能，通过批量并行推理大幅优化单个推理实例的性能，提供智能负载感知调度，提升多个推理实例的整体性能线性扩展，同时底层网络使用DPU将eRDMA协议卸载到硬件中，包括封装、解封装，以及拥塞控制算法等，进一步提升性能降低开销。

三是隐私和安全，通过提供模型动态加密功能，确保模型无法被窃取，结合模型水印保障模型版权可追溯，同时内置内容过滤保障生成数据的安全。

张建华强调，未来深信服将继续秉承“AI First”理念，持续强化AI技术研发及融合创新，广泛应用于网络安全、云计算等领域，并以安全GPT为突破口，通过面向AIGC应用的高性能平台助力重构金融企业的整个业务、价值链，并持续加强与产业端各领先机构的协同合作，不断完善AI创新生态。 

在“圆桌研讨”深度交流时间，与会领导、专家基于AI大模型在商业银行的技术建设路径、落地场景、AI及大数据布局现状，以及目前各自在AI、大数据创新方面所遇到的难点及挑战等行业关注的热点话题进行了一场释疑解惑、启发前瞻思考的深度头脑风暴。通过专家们的智慧碰撞，在深度研讨、释疑解惑的同时，亦启发了更多对于AI及大数据未来创新应用的前瞻思考。 

-END-

前期精彩原创推荐（点击图片进入阅读）：

这是科技创新最好的时代，这是属于我们每个人最好的时代，关注“BanTech智库”，专注银行科技发展，探索无界金融生态！