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银行是信息化、数字化、智能化水平较高的行业,人工智能技术也一直在应用探索中,营销、风控、运营都有大量实践。chatgpt爆火以来,国内银行都在积极探索,根据行业报告、会议论坛、专利信息等对国内银行业大模型项目信息进行了整理,筛选标准为“有名有姓”,仅将提到具体银行名称的信息进行了纳入。
对大模型项目进行了简单分类:
大模型的三要素:算力、数据、算法(LLM),金融行业基础大模型对这三者的要求都很高,所以目前看到的只有头部银行在实践,最早发布的有农行「ChatABC」、工行「金融行业通用模型」。
后续发布的有:平安银行「BankGPT」、浦发「浦发-百度·文心大模型」、兴业「ChatCIB」。
银行对数据安全是十分敏感的,基本都要求大模型的私有化部署,通过大模型应用平台整合管理GPU算力、银行私域数据、LLM,再在平台上探索构建大模型应用,已有所实践的银行有: 建行「大模型应用低代码开发平台」,招行「智慧应用平台」,平安「大模型应用平台」,中信「AI+一站式平台」,北京银行「AIB金融智能应用平台」,江苏银行「大语言模型平台“智慧小苏”」 。
对内办公、业务辅助的问答助手,可以说是最常见的应用场景,收集到的信息有
| 名称 | 助手类型 |
|---|---|
| 工行 | 信贷助手 ,网点助手,客服助手 |
| 农行 | 办公OA助手 |
| 中行 | 客服助手 |
| 交行 | 办公OA助手 |
| 邮储 | “小邮助手” |
| 光大 | 客服助手,办公OA助手、合规助手 |
| 民生 | 客服助手 |
| 兴业 | 客服助手、研报阅读助手 |
| 华夏 | 合规助手 |
| 北京银行 | 客服助手,运营助手 |
| 上海银行 | 客服助手,办公助手 |
| 苏宁银行 | 催收助手 |
智能问答助手信息并不完善,在各行的实践中,对外的披露可能包含在应用平台、智能知识库等项目中,可以称之为最容易的实践,智能问答也能对单独文本的智能问答,实现阅读辅助。
对内提效的辅助应用容易上线,但对外就需要十分谨慎了,大模型“胡说八道”面客会给银行带来风险,目前只看到在数字人领域已深耕多年的浦发「小浦」、招行财富助手「小招」,利用大模型技术进行了能力提升。
对话内容生成和专业领域文本生成是有区别的,需要进行优化,模型微调、提示词优化、固定结构分段生成等方法业内都在尝试,实践有:工行「金融研报生成」,平安「运营文案生成」,民生「营销文案生成」。
银行的研发体系十分庞大,如何构建智能研发体系,一直是银行在思考的问题,各位大佬也都有程序员夕阳产业的言论,工行、农行、民生、兴业、上海银行都进行了代码生成、代码分析的实践。
基于数仓的BI系统,是现在企业进行数据分析的主要工具,通过数据指标计算查询验证业务的运行情况,但将业务分析逻辑转换成数据计算的SQL还是有门槛的,通过LLM降低业务人员直接进行数据分析的难度,也成为银行的大模型应用方向,平安「ChatBI」、中信「金融数据查询」、百信银行「智能报表」都是相关探索。
大模型落地探索仍处于初级阶段,由于大模型的技术缺陷,场景主要还是对内员工的赋能提效,具体业务量化指标未体现;
RAG得到了银行的广泛认可,由于数据安全问题,先搭建RAG架构的大模型应用平台来管理算力、私域数据、大模型私有化部署,再进行应用场景探索,各种助手应用也是依赖RAG。
刚好在跟进银行客户,就做了相关数据收集整理,欢迎各路大佬一起交流
参考文献:
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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