今年全國兩會期間，代表委員圍繞大模型產(chǎn)業(yè)化落地、縮小與先進水平的差距、中小企業(yè)如何更好地抓住大模型浪潮等話題提出建議。
在數(shù)字經(jīng)濟蓬勃興起的時代背景下，大模型技術以其強大的智能化數(shù)據(jù)處理和自適應學習能力，正深刻改變著金融業(yè)的生態(tài)格局。大模型技術不僅具備對海量數(shù)據(jù)進行快速處理的能力，還能夠通過深度學習和多層次數(shù)據(jù)挖掘，捕捉到傳統(tǒng)分析手段難以發(fā)現(xiàn)的內(nèi)在規(guī)律。這使得銀行在面對復雜的金融市場時，可以提前識別潛在風險，優(yōu)化資產(chǎn)配置，并為客戶提供更為精準的金融產(chǎn)品與服務。
大模型技術在金融領域的應用并非一蹴而就，而是一條從概念驗證到實際落地，再到不斷迭代創(chuàng)新的曲折探索之路。在初步探索階段，銀行借助概念驗證和小規(guī)模試點項目，對大模型技術的基本原理和潛在應用場景進行深入研究。在應用實踐階段，銀行開始將大模型技術逐步推廣至內(nèi)部各個業(yè)務部門，并根據(jù)實際運營需求進行深度定制與優(yōu)化。隨著應用實踐的深入，大模型技術的持續(xù)創(chuàng)新逐漸成為銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力。為應對不斷變化的市場環(huán)境和客戶需求，銀行不斷加大在技術研發(fā)和應用創(chuàng)新方面的投入，力求在模型準確率、運行效率和安全性上實現(xiàn)突破。
在這一過程中，銀行與高校、科研機構以及技術供應商展開廣泛合作，共同探索大模型在金融領域的前沿應用。跨界合作不僅為大模型技術注入了新鮮的創(chuàng)新動力，也為金融場景定制提供了更多實戰(zhàn)經(jīng)驗。隨著行業(yè)標準和最佳實踐的不斷成熟，銀行逐步形成了以數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能決策為核心的發(fā)展模式，為未來進一步推進智能化轉(zhuǎn)型打下堅實基礎。
在實際落地過程中，大模型技術為銀行帶來了多樣化的業(yè)務應用場景，全面提升了業(yè)務智能化水平和綜合競爭力。首先，在智能風控與風險管理體系的構建上，大模型技術通過對海量歷史數(shù)據(jù)與實時動態(tài)數(shù)據(jù)的深度學習，實現(xiàn)了對風險指標的精準捕捉和預警。其次，在客戶營銷與服務體驗的智能化升級方面，大模型技術通過構建精準的客戶畫像和行為模型，為銀行提供了個性化服務和智能營銷的強大支持。最后，在內(nèi)部流程優(yōu)化與運營效率提升方面，大模型技術有效促進了銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)的整合與業(yè)務流程的智能化改造，通過構建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺和智能決策系統(tǒng)，銀行能夠?qū)崿F(xiàn)各部門間信息的無縫共享，打破“信息孤島”，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的協(xié)同工作機制。
在金融行業(yè)大模型技術的研發(fā)和應用過程中，技術創(chuàng)新與安全保障始終并重，既要不斷突破核心算法和模型協(xié)同能力，又要構建全方位的數(shù)據(jù)安全和隱私保護體系，確保技術落地的同時保持穩(wěn)健與合規(guī)。首先，通過模型協(xié)同與算法優(yōu)化，技術團隊不斷追求技術突破和系統(tǒng)性能提升。利用集成學習、遷移學習及強化學習等先進算法，各類模型在共同協(xié)作下，不僅提升了預測和決策的準確率，還大大優(yōu)化了資源使用效率。其次，數(shù)據(jù)安全與隱私保護始終是大模型技術應用中的重中之重。銀行在構建數(shù)據(jù)驅(qū)動型智能決策體系的過程中，必須面對海量敏感數(shù)據(jù)的采集、存儲和問題處理。因此，綜合策略的制定尤為關鍵。最后，全方位安全管控與合規(guī)管理機制為大模型平臺的穩(wěn)定運行提供了有力保障。為了應對潛在的網(wǎng)絡攻擊、系統(tǒng)漏洞和不合規(guī)風險，銀行構建了從底層硬件到上層應用全鏈路的安全防護體系。同時，結(jié)合行業(yè)標準和監(jiān)管要求，建立嚴格的合規(guī)管理流程和內(nèi)部審計機制，確保各項安全措施落實到位。
未來，隨著大模型技術不斷成熟與應用場景的持續(xù)拓展，銀行業(yè)將迎來全新的發(fā)展機遇。
來源：中國銀行保險報
掃一掃分享本頁
