今年以來，ChatGPT引爆了生成式人工智能（AIGC或生成式AI）的熱浪，而自帶海量數據資源的銀行業，被認為是生成式AI可規模化落地應用的領域之一。

近期，上市銀行2023年半年財務報告陸續披露。值得注意的是，一些銀行在其報告中的 “數字化”、“智能化”板塊提及布局生成式AI，或是表示緊跟前沿科技，加緊研究人工智能在相關場景的應用。

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盡管生成式AI應用前景廣闊已為共識，但如何安全、合規的應用仍需要長期的試水。新技術在銀行落地，涉及數據應用、隱私保護、風控機制、合規性等諸多問題，都需銀行在實踐中慢慢摸索。

銀行積極布局AIGC

對于生成式AI在銀行業的應用場景，波士頓咨詢公司（BCG）于近期發布的《銀行業生成式AI應用報告（2023）》認為生成式AI可貫穿前中后臺各個環節，包括市場和銷售、渠道和運營、產品開發、投顧服務、客戶服務以及風險合規等方面。銀行的每條業務線、每個職能，都有可能找到生成式AI的應用場景。若能在銀行業實現規模化應用，有望帶來可觀的降本增效收益。

在這項可謂最前沿技術探索方面，不少上市銀行已展開行動。

“積極探索 AIGC 前沿技術，制定生成式人工智能建設規劃，組建 GPT 大模型專項研究團隊，為體系化、規模化應用奠定基礎。”交通銀行在其2023年半年報中表示。

交通銀行表示要：著力打造交行人工智能新名片，積極布局 AIGC 前沿技術，加大人工智能在各類業務場景的應用深度和廣度。

在具體業務方面，交通銀行披露，要加大人工智能應用深度和廣度，試點上線對公賬戶管理流程自動化場景、反洗錢可疑事件排序場景、零售客戶興趣偏好場景，壓降人力投入，提升風險分析質效，賦能客戶精細化經營。

中信銀行在其2023年半年報中表示，要不斷強化金融科技創新，深度應用 AIGC技術，推出 3D 數字營業廳“零度空間”。

寧波銀行在其半年報中表示，該行依托大數據分析平臺，結合關聯圖譜、生成式AI等新技術，持續擴展風控覆蓋面，提高風險識別、判斷和分析效率。

今年以來，不少銀行積極探索人工智能為代表的新技術應用實施，其中已有銀行嘗試探索基于ChatGPT+AIGC技術的虛擬“數字人”。農業銀行也推出金融AI大模型應用ChatABC，中信銀行、興業銀行和蘇州銀行接入“文心一言”打造生成式人工智能生態服務。

生成式AI帶來的顛覆性影響

實際上，在商業銀行線上化、數據化、智能化轉型背景下，人工智能已在客服、營銷、風控、信貸審核、貸后管理等方面已經進入應用落地的“深水期”。

在智能客服方面，幾乎主流商業銀行多已利用人工智能客戶。例如，工商銀行推出的“工小智”、招商銀行推出的“AI小招”、浦發銀行的智能員工“小浦”、寧波銀行AI機器人“小寧”。

在應用成效方面，已大大提升了業務效率。

在2023年半年報中，招商銀行表示，該行上半年“AI小招”服務用戶1172.88萬戶，同比增長140.84%。平安銀行表示，截至2023年6月末，該行虛擬數字人已上線包括理財陪伴、活動推薦、問答提醒、AI 視頻外呼等在內的33個場景；AI客戶經理累計上線超2000 個場景，上半年服務客戶超1800萬戶；該行客服一次性問題解決率、非人工服務占比均超 90%。

除了客服、營銷等領域，在其他業務方面諸如交易員、洗錢監測、員工培訓等方面亦有AI人工交互方面的應用。

梳理2023年半年報可以觀察到，在金融市場債券做市業務自動化方面，建設銀行推廣可以智能詢報價的貨幣市場“AI 交易員”，持續向中小金融機構提供流動性支持。上海銀行上線貴金屬量化交易平臺，拓展了AI外匯交易員應用場景，深化債券交易自動化報價策略應用。

此外，中信銀行在洗錢風險監測方面，打造了“洗錢線索AI 智能監測”項目，實現風險線索精準鎖定和智能報告。該行還在“普惠智慧營銷”專區，上線“AI智能陪練”功能，提升基層服務專業水平。

在智能運營方面，上海銀行建立了數字員工管理體系，截至今年6月末，該行累計上線200多個數字員工，提升運營效率；成立生成式語言大模型研究小組，探索代碼輔助場景并進行試點應用，輔助開發人員提升開發質量和效率。

“近些年，在智能客服、智慧營銷、智能風控等領域都取得了不錯成績。但是，生成式AI是人工智能領域的一次范式轉變，開辟了新的賽道，大家重新站在了賽道起點。”交通銀行黨委委員、副行長錢斌在今年7月份舉辦的2023世界人工智能大會上，發表了自己對生成式AI技術的看法，他認為人工智能發展迎來新拐點。

錢斌表示，最近十年，人工逐步取得一些突破，然而這些產品距離真正的通用人工智能還相差甚遠，基本還停留在大算力和專用能力。但ChatGPT的出現，讓所有人真切地感受到新賽道的顛覆性威力。當下，因為生成式AI的突破式進展，人類的知識體系將被構建到大模型中。人工智能從固定任務場景觸發，逐步進化為通過自然語言接受指令、理解人類意圖并不斷迭代，由簡單的“人力替代”向“人機協同”轉變，實現人工智能從交互中學習，與人共同完成知識創造。而且，伴隨數據和參數的規模提升，生成式AI擁有了學習和成長的基因，表現出的學習能力、理解能力已接近人類表現。

“以ChatGPT為代表的生成式AI將在賦能商業銀行營銷、風控、運營、客服等業務智能化、數字化的過程中，扮演不可或缺的角色。”建信金融科技有限責任公司曾撰文，認為生成式AI技術將有望改寫現有銀行的業務運營范式，實現大范圍降本增效。

在降本方面，BCG曾以一家擁有約兩萬名員工的區域性國際銀行為例，初步梳理了該銀行前中后臺相關部門應用生成式AI的潛力和效益，預計在首年即可為該銀行節省約1.5億美元的成本，占整體薪酬總包的7%左右。

在增效方面，目前大多數的智能客服的機械化、重復化的表達，是很多客戶體驗不佳的原因。平安證券銀行業分析師袁喆奇認為，以ChatGPT為代表的大型語言模型為用戶交互體驗大幅提升提供可能性。

袁喆奇認為，在融入了以ChatGPT為代表的大型語言模型之后的客服交互則有望通過增加與用戶的對話時長來積累用戶數據并進行分析，形成用戶畫像，從而為綜合化的金融服務提供更為廣泛的數據支持。特別是針對零售客戶、機構客戶等不同類別客戶均有競爭力。此外，因為語言類的大模型特殊的“觀點修復”能力，使得能夠在較短時間內完成所需信息的精簡或者錯誤信息的更正，極大地提高了用戶交互的效率。

探索階段仍需謹慎

上述BCG《銀行業生成式AI應用報告（2023）》也指出，生成式AI在銀行業規模化應用的落地是一個體系性工程，技術之外還需要業務與組織的轉型配合，包括人才培訓體系、人才晉升路徑和標準也都需要相應改變。對于生成式AI的探索，銀行要有長遠的眼光，開展體系化的頂層規劃，并協同相關業務和科技部門，推動規模化應用分步落地。

同時，對于強監管的銀行業而言，在追求金融科技創新的同時，其數據資源的合理使用，客戶隱私安全以及風險防控顯得更為重要。

袁喆奇認為，建立健全的隱私保護機制和風險防控體系、確保用戶數據的安全和合規性，確立新技術的業務邊界都將成為銀行的重要任務。

“由于銀行行業的數據具有特殊性，這決定了銀行在應用第三方技術時必須持謹慎態度。”袁喆奇認為，尤其是對于大型模型訓練所需的海量數據來源，銀行需要做好數據的篩選和閉環管理，確保數據的質量和隱私安全。除此之外，人工智能快速發展所帶來的科技倫理問題，以及對大型模型計算的過度依賴所引發的信用風險等問題，都值得整個行業的廣泛關注。

面對新技術，制度法規的跟進也很及時。8月15日，由國家互聯網信息辦公室等七部門聯合發布的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》（下稱《辦法》）正式施行，這是我國首個針對生成式人工智能產業的規范性政策。

《辦法》在明確對生成式人工智能相關創新進行規范的同時，也在多個方面鼓勵在生成式人工智能方面展開創新研究。

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