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        生成式AI開啟生產(chǎn)力新范式

        2023-04-23 19:34:33趙志宏
        銀行家 2023年4期
        關(guān)鍵詞:人工智能客戶算法

        趙志宏

        近來,文本、圖片、視頻以及3D內(nèi)容等領(lǐng)域的AIGC突飛猛進(jìn),十年前的電影《Her》對生成式AI的科幻式預(yù)見正在迅速成為現(xiàn)實(shí)。

        OpenAI在2022年12月基于GPT-3.5推出的ChatGPT,憑借其劃時代的智能體驗(yàn),在兩個月之內(nèi)突破1億用戶,成為人類歷史上用戶數(shù)自然增長最快的應(yīng)用。緊接著,OpenAI又在2023年3月推出更為強(qiáng)大的GPT-4。微軟在一份長達(dá)154頁的詳細(xì)評測報告中做出判定,認(rèn)為GPT-4已經(jīng)算得上人工通用智能(AGI)系統(tǒng)的早期(但仍不完整)版本。而微軟、Alphabet更是幾乎在GPT-4發(fā)布的同時便將相應(yīng)技術(shù)全面整合進(jìn)了各自的搜索引擎和全系列辦公軟件中,拉開了數(shù)字化應(yīng)用自然交互范式的時代大幕。其他廠商如Amazon、Meta、百度等也動作不斷,AI技術(shù)的競爭與推進(jìn)正趨于白熱化,生成式AI生產(chǎn)力的商業(yè)化正在以前所未有的速度向各行各業(yè)擴(kuò)散。

        ChatGPT觸發(fā)新一輪生產(chǎn)力革命

        對于人工智能行業(yè)來說,ChatGPT的出現(xiàn)是弱人工智能向強(qiáng)人工智能躍遷過程中的標(biāo)志性事件,人工智能的應(yīng)用范式從以對數(shù)據(jù)的分析、判斷、預(yù)測為目標(biāo)的決策式AI拓展到對海量的知識(百科網(wǎng)站、學(xué)術(shù)論文、開源代碼等)學(xué)習(xí)歸納后演繹推理生成全新內(nèi)容的生成式AI。從微軟發(fā)布的研究報告看,最新的GPT-4實(shí)現(xiàn)了更多的通用智能,在應(yīng)對數(shù)學(xué)、編程、視覺、醫(yī)學(xué)、法律、心理學(xué)等領(lǐng)域任務(wù)時的表現(xiàn)接近人類水平,已經(jīng)可以視為人工通用智能(AGI)系統(tǒng)的早期版本。

        生成式AI技術(shù)的快速發(fā)展帶來各領(lǐng)域的生產(chǎn)力快速提升的機(jī)會,應(yīng)該可以和蒸汽機(jī)發(fā)明帶來第一次工業(yè)革命類比,有機(jī)會引領(lǐng)下一代信息技術(shù)革命,為現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)技術(shù)帶來顛覆性創(chuàng)新機(jī)會。像安卓/IOS作為移動應(yīng)用操作系統(tǒng)創(chuàng)造移動互聯(lián)應(yīng)用的繁榮,成就微信、抖音等超級App一樣,類GPT技術(shù)將打造AI操作系統(tǒng)及全新技術(shù)創(chuàng)新生態(tài),通過支持第三方插件實(shí)現(xiàn)特定領(lǐng)域的專業(yè)增強(qiáng)能力,加速各類應(yīng)用創(chuàng)新場景落地,OpenAI剛推出的ChatGPT插件技術(shù)被視為iPhone的AppStore,推出了生鮮電商、旅游搜索和餐廳預(yù)訂等應(yīng)用的智能升級版。

        類GPT技術(shù)的持續(xù)進(jìn)化,也對人工智能行業(yè)自身的發(fā)展格局造成沖擊。一是對于AI原有技術(shù)生態(tài)的影響,ChatGPT基于大型語言模型(LLM)、基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)、思維鏈(CoT)等已有技術(shù)方法的融合創(chuàng)新,展現(xiàn)出抽象、理解、演繹推理等跨領(lǐng)域的通用智能能力,盡管前期訓(xùn)練成本非常高昂,但后期應(yīng)用的邊際收益非常可觀,對包括自然語言處理(NLP)、計(jì)算機(jī)視覺(CV)等細(xì)分領(lǐng)域的多樣化技術(shù)路線形成碾壓,有些學(xué)科與技術(shù)方向投入短期內(nèi)會大幅萎縮,從而影響技術(shù)生態(tài)多樣性。二是推動模型即服務(wù)(MaaS,Model as a Service)商業(yè)模式加速落地,云計(jì)算廠商將從提供基礎(chǔ)設(shè)施算力服務(wù)轉(zhuǎn)向提供知識圖譜、圖像語義理解等更高層次的智能服務(wù)。三是改變AI軟件服務(wù)公司的業(yè)務(wù)形態(tài),例如,原有從事智能客服、數(shù)字機(jī)器人的公司將改變基于獨(dú)立定制化開發(fā)的高成本模式,轉(zhuǎn)而與百度等提供大模型服務(wù)的平臺公司合作,結(jié)合領(lǐng)域行業(yè)知識和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行行業(yè)模型精調(diào),實(shí)現(xiàn)混合智能云協(xié)同計(jì)算模式的行業(yè)智能解決方案。

        生成式AI技術(shù)所帶來的美好愿景引發(fā)了新一輪社會投資熱潮,軟件開發(fā)、營銷文案編寫、數(shù)據(jù)分析處理等方面的人工替代、人機(jī)協(xié)同所帶來的降本增效利益驅(qū)動,將推動整個信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)投入向人工智能領(lǐng)域加速傾斜,為人工智能行業(yè)帶來持續(xù)的發(fā)展紅利。

        以銀行為例展望生成式AI的行業(yè)應(yīng)用

        生成式AI技術(shù)與更多應(yīng)用領(lǐng)域結(jié)合,還會產(chǎn)生諸多新的化學(xué)反應(yīng)。在銀行業(yè),生成式AI大模型的應(yīng)用需要結(jié)合金融業(yè)務(wù)知識進(jìn)行模型精調(diào)或者協(xié)助快速蒸餾出各個問題域的小模型,同時也要考慮與銀行現(xiàn)有知識圖譜、各類資產(chǎn)元數(shù)據(jù)做融合,低成本整合領(lǐng)域已驗(yàn)證的基礎(chǔ)能力。

        在銀行客戶服務(wù)方面,生成式AI帶來的直接影響是金融數(shù)字機(jī)器人、智能客服的技術(shù)升級,支持多輪流暢對話,提升用戶需求理解能力,變得更加擬人化和廣聞博見,結(jié)合持續(xù)學(xué)習(xí)和智能代理技術(shù),可構(gòu)建比客戶經(jīng)理更懂客戶,成為客戶全旅程專屬陪伴成長的金融服務(wù)數(shù)字助手;銀行可通過“知識解析+主動學(xué)習(xí)”,建立“高比例自動回復(fù)+人工兜底”的智能客服數(shù)字化運(yùn)營模式,根據(jù)呼入人業(yè)務(wù)屬性和實(shí)際意圖,提供千人千面服務(wù),邁向各業(yè)務(wù)場景渠道大一統(tǒng);伴隨AIGC技術(shù)持續(xù)進(jìn)化,在財(cái)富管理業(yè)務(wù)方向可加快推動元宇宙場景落地,個性化和高度擬人化的數(shù)字機(jī)器人可能會率先成為新一代財(cái)富新貴的專屬理財(cái)顧問,隨著VR/AR設(shè)備的進(jìn)化和可穿戴皮膚技術(shù)的不斷成熟,銀行將逐步為各年齡段高端客戶提供隨時隨地的沉浸式財(cái)富顧問服務(wù);在信貸業(yè)務(wù)場景,結(jié)合遠(yuǎn)程銀行技術(shù)構(gòu)建信貸數(shù)字員工,可以實(shí)現(xiàn)對授信客戶的部分貸前盡職調(diào)查和貸后風(fēng)險檢查任務(wù)。

        在銀行內(nèi)部運(yùn)營方面,生成式AI的應(yīng)用和影響體現(xiàn)在:一是優(yōu)化用戶交互模式,從以往繁雜的多級菜單網(wǎng)頁逐步過渡到語音或文本多輪對話交互,基于對人類意圖的理解推出系統(tǒng)功能和數(shù)據(jù)資源;二是業(yè)務(wù)決策場景,機(jī)器可在理解業(yè)務(wù)需求后直接在后臺組織和發(fā)起智能處理任務(wù),自動提供決策依據(jù)和建議;三是自動化提煉上市公司年報、投研報告的核心觀點(diǎn)、事件、關(guān)系數(shù)據(jù),用于輔助信貸業(yè)務(wù)決策;四是自動整合行內(nèi)外數(shù)據(jù)資源,自動生成客戶信貸評審報告初稿或行業(yè)風(fēng)險分析報告;五是自主學(xué)習(xí)各類行內(nèi)外規(guī)則制度和產(chǎn)品管理手冊等,推動內(nèi)控合規(guī)領(lǐng)域的外規(guī)內(nèi)化,輔助生成各類業(yè)務(wù)流程的合規(guī)檢查程序部件,特別是滿足“授信三查”等監(jiān)管要求,自動識別業(yè)務(wù)人員的違規(guī)行為。

        在金融科技研發(fā)方面,生成式AI的應(yīng)用和影響體現(xiàn)在:一是利用大模型既有能力,可以自動生成與業(yè)務(wù)無關(guān)的技術(shù)類代碼研發(fā)(如常用算法),自動生成代碼注釋和單元測試代碼;二是建立高頻業(yè)務(wù)應(yīng)用場景的典型代碼庫并與需求描述文本關(guān)聯(lián)標(biāo)記,精調(diào)出各分類場景的小模型,實(shí)現(xiàn)從需求文本直接生成業(yè)務(wù)功能代碼,或在業(yè)務(wù)領(lǐng)域上下文用最小的提示語生成精確的執(zhí)行代碼;三是低代碼開發(fā)模式將進(jìn)一步升級為面向業(yè)務(wù)意圖理解編程模式,在銀行產(chǎn)品數(shù)字化工廠,業(yè)務(wù)人員和技術(shù)人員通過多輪對話,引導(dǎo)大模型編織業(yè)務(wù)組件實(shí)現(xiàn)新產(chǎn)品裝配工藝,設(shè)置產(chǎn)品運(yùn)行策略參數(shù)在數(shù)字仿真環(huán)境運(yùn)行時自動化完成測試驗(yàn)證;四是在欺詐監(jiān)測、信用風(fēng)險建模等場景中利用合成數(shù)據(jù)相關(guān)AIGC技術(shù)為銀行提供測試用例生成支持,有助于解決銀行機(jī)構(gòu)因缺乏數(shù)據(jù)樣本或數(shù)據(jù)樣例多樣性不夠而難以實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)精準(zhǔn)建模等問題。

        當(dāng)然,銀行業(yè)務(wù)場景不同于ChatGPT提供的消費(fèi)級對話場景,一旦大模型出現(xiàn)推理錯誤和產(chǎn)生幻覺,輕則影響客戶體驗(yàn),重則影響金融系統(tǒng)安全,需要采取審慎態(tài)度。一是將大模型應(yīng)用限制在非交易類場景,問題域相對明確并且建立嚴(yán)格的并行驗(yàn)證測試機(jī)制;二是增強(qiáng)大模型輸出結(jié)果的錯誤檢測和過濾機(jī)制,并建立用戶反饋和人工質(zhì)檢機(jī)制,提升迭代優(yōu)化和容錯設(shè)計(jì)能力;三是將大模型作為生產(chǎn)率提升的工具助手,通過有效的人機(jī)協(xié)同,提升邏輯可解釋性,強(qiáng)化決策行動的人工審核把關(guān),對于自動化生成的報告和程序代碼同樣實(shí)施人工審核和調(diào)整優(yōu)化。此外,即便是GPT-4這樣最為先進(jìn)的AI大模型,也仍然存在不可解釋性問題,存在語料尤其是提示語料集所帶來的偏見等隱患;而當(dāng)前大模型研發(fā)、訓(xùn)練門檻極高,國內(nèi)相關(guān)技術(shù)發(fā)展存在較大差距,銀行短期內(nèi)恐怕還不太有機(jī)會實(shí)現(xiàn)大模型的私有化部署,在相關(guān)應(yīng)用方面的探索暫時主要依賴于對第三方底層大模型公網(wǎng)API的調(diào)用,這將存在數(shù)據(jù)泄露的安全風(fēng)險。

        銀行應(yīng)堅(jiān)持全局化地發(fā)展“人工智能技術(shù)+金融”

        從更長期、更整體的視角來看,ChatGPT及GPT-4等LLM是人工智能技術(shù)發(fā)展的階段性成果;它們預(yù)示了人工智能技術(shù)的發(fā)展正在進(jìn)入新一輪噴發(fā)期。銀行除了要重視加強(qiáng)對生成式AI等熱點(diǎn)技術(shù)的觀察、研判和推進(jìn),還需要繼續(xù)堅(jiān)持全局化發(fā)展“人工智能技術(shù)+金融”的思維,在日趨加速的AI技術(shù)變革中行穩(wěn)致遠(yuǎn)。

        金融一向是人工智能技術(shù)應(yīng)用的重點(diǎn)行業(yè),比如AI在銀行的客戶營銷、風(fēng)險管理、業(yè)務(wù)運(yùn)營、經(jīng)營管理等方面的應(yīng)用,發(fā)揮著實(shí)現(xiàn)客戶精準(zhǔn)營銷和個性化服務(wù)、有效防控各類金融風(fēng)險、優(yōu)化內(nèi)部運(yùn)營效率和資源使用效能、提升業(yè)務(wù)精細(xì)化管理能力與決策科學(xué)性等核心作用。

        在客戶營銷方面,銀行可基于AI技術(shù),有效整合內(nèi)外部數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)分析客戶消費(fèi)偏好、交易行為、渠道偏好、產(chǎn)品偏好等信息,形成豐富的客戶畫像,構(gòu)建千人千面的客戶營銷與服務(wù)能力。一是通過決策樹、聚類算法識別高凈值客戶群體,融合關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、邏輯回歸、XGBoost等構(gòu)建交叉銷售模型,基于事件式營銷和場景化營銷機(jī)制,在合適的時機(jī)通過合適的渠道觸達(dá)客戶,推薦客戶需要的產(chǎn)品服務(wù),持續(xù)提升客戶黏度和產(chǎn)品豐富度。二是借助關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法和遷移學(xué)習(xí)方法,識別長尾客戶中的潛在價值客戶,構(gòu)建各類營銷響應(yīng)模型,激活客戶金融需求。三是結(jié)合邏輯回歸、隨機(jī)森林、XGBoost算法,構(gòu)建客戶流失預(yù)測模型,分析客戶產(chǎn)品服務(wù)方面中存在的問題,及時實(shí)施客戶關(guān)懷,延續(xù)客戶生命周期價值。四是結(jié)合語音識別、自然語言處理、金融知識圖譜等技術(shù),構(gòu)建智能客服機(jī)器人,為客戶提供隨時隨地的陪伴式服務(wù),提升普惠金融的可獲得性。五是使用蒙特卡洛算法結(jié)合資產(chǎn)組合模型,結(jié)合客戶人生階段、風(fēng)險成熟度、現(xiàn)金流需求等,提供智能財(cái)富規(guī)劃服務(wù)。

        在風(fēng)險管理方面,銀行可整合各類內(nèi)外部數(shù)據(jù),運(yùn)用大數(shù)據(jù)與AI技術(shù),構(gòu)建風(fēng)險視圖,開展各類風(fēng)險計(jì)量、監(jiān)控、評估與預(yù)測,提供嵌入業(yè)務(wù)流程的一體化風(fēng)險防控能力。

        在信用風(fēng)險管理領(lǐng)域,銀行對AI技術(shù)的應(yīng)用可包括:一是組合運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法、文本分析技術(shù)、圖像語義識別技術(shù)、圖網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù),構(gòu)建多源融合的客戶信用風(fēng)險預(yù)警體系;二是使用圖模式匹配等相關(guān)圖算法,識別檢測12種監(jiān)控異常賬戶行為、24種異常資金交易模式,識別阻斷各類信用欺詐風(fēng)險,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈、平臺項(xiàng)目、重點(diǎn)客群的組合風(fēng)險分析與預(yù)警能力;三是基于客戶關(guān)系圖譜和產(chǎn)業(yè)知識圖譜,運(yùn)用客戶還款行為模型、風(fēng)險社群分析等算法模型,實(shí)現(xiàn)信用風(fēng)險違約預(yù)測以及重大風(fēng)險的關(guān)聯(lián)傳導(dǎo)分析能力;四是研發(fā)基于深度優(yōu)先遍歷算法的擔(dān)保圈識別模型,構(gòu)建擔(dān)保圈指標(biāo)評價體系,通過無監(jiān)督聚類算法對擔(dān)保圈風(fēng)險進(jìn)行分類評估并及時預(yù)警,量化評估擔(dān)保圈潛在風(fēng)險損失,推動信貸監(jiān)控部門實(shí)行分類管理、因圈施策,及時化解擔(dān)保圈風(fēng)險;五是使用圖像識別與深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建財(cái)報OCR識別算法模型,有效減少一線員工的財(cái)務(wù)報表數(shù)據(jù)錄入工作量,基于專家規(guī)則模型結(jié)合聚類算法、孤立森林算法構(gòu)建客戶財(cái)報反粉飾模型,識別虛假財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息,識別企業(yè)異常經(jīng)營狀況,降低企業(yè)信用欺詐風(fēng)險。

        在交易風(fēng)險管理領(lǐng)域,銀行可運(yùn)用XGBoost集成學(xué)習(xí)框架結(jié)合孤立森林、社群發(fā)現(xiàn)算法,對信用卡套現(xiàn)、商戶欺詐、電信欺詐、洗錢風(fēng)險等風(fēng)險場景進(jìn)行特征建模,實(shí)現(xiàn)全渠道交易風(fēng)險的實(shí)時監(jiān)測與防控。

        在內(nèi)控合規(guī)風(fēng)險管理領(lǐng)域,銀行可運(yùn)用異常檢測算法、知識圖譜、社交網(wǎng)絡(luò)分析等AI技術(shù),監(jiān)控與防范業(yè)務(wù)合規(guī)經(jīng)營風(fēng)險、員工異常行為與道德風(fēng)險,在海量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中及時發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)違規(guī)行為、識別員工異常行為,在票據(jù)中介團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)、信貸資金違規(guī)使用、非法資金歸集與非法投資、業(yè)務(wù)飛單、非法出借個人賬戶等眾多場景獲得落地,違規(guī)線索核實(shí)率達(dá)到先進(jìn)水平,極大提升內(nèi)控合規(guī)部門的工作效率,對違規(guī)行為和內(nèi)部員工職務(wù)犯罪起到極大震懾作用。大模型和知識圖譜技術(shù)相結(jié)合,將提升銀行制度體系“外規(guī)內(nèi)化”能力,增強(qiáng)業(yè)務(wù)合規(guī)監(jiān)測規(guī)則代碼的自動化生成能力,實(shí)現(xiàn)銀行開展授信業(yè)務(wù)“貸前、貸中、貸后”的數(shù)字化審查工作的實(shí)時全覆蓋,提升銀行及時發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)運(yùn)營過程中員工異常行為的能力。

        比如,渤海銀行近年來積極推進(jìn)AI技術(shù)在銀行業(yè)務(wù)場景的落地應(yīng)用,在客戶精準(zhǔn)營銷、智能信貸風(fēng)控產(chǎn)品設(shè)計(jì)、智慧業(yè)務(wù)運(yùn)營等方面取得顯著效益;積極跟進(jìn)AI技術(shù)前沿發(fā)展趨勢,與國內(nèi)多所知名院校和技術(shù)領(lǐng)先企業(yè)建立聯(lián)合技術(shù)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室機(jī)制,開展AI技術(shù)產(chǎn)學(xué)研一體化創(chuàng)新應(yīng)用,積極探索知識圖譜、生成式AI技術(shù)在銀行領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐;在數(shù)據(jù)安全合規(guī)的前提下,利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)探索多方數(shù)據(jù)資源合作建模,提升普惠金融業(yè)務(wù)和產(chǎn)業(yè)金融服務(wù)水平;重視AI工程化能力建設(shè)和AI技術(shù)風(fēng)險管理,研發(fā)智能模型工廠,實(shí)現(xiàn)AI模型的全生命周期管理能力,提升MLOps敏捷研發(fā)部署一體化能力,積極探索算法可解釋性和算法公平性等前沿課題;重視外部AI技術(shù)高端人才引進(jìn)與行內(nèi)應(yīng)用人才培養(yǎng),新引進(jìn)的AI技術(shù)背景人才占比達(dá)20%以上,通過大數(shù)據(jù)學(xué)苑等體系化培訓(xùn)行內(nèi)業(yè)務(wù)人員的大數(shù)據(jù)與AI算法實(shí)戰(zhàn)能力,利用AI社群機(jī)制加強(qiáng)業(yè)技融合人才培養(yǎng),自主孵化多個AI技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用成果。

        此外,渤海銀行還積極探索研究生成式AI、因果推理、人機(jī)物融合群智計(jì)算等AI新技術(shù)的落地前景。

        一是探索利用生成式AI技術(shù)提升數(shù)字機(jī)器人的多輪對話、客戶需求理解、產(chǎn)品服務(wù)智能推薦能力;強(qiáng)化投研報告、信貸報告等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的文本摘要標(biāo)簽生成、事件關(guān)系和業(yè)務(wù)規(guī)則抽取、表格數(shù)據(jù)提取等數(shù)據(jù)精煉能力;輔助營銷內(nèi)容文案生成,提升客群數(shù)字化經(jīng)營能力;結(jié)合金融科技需求場景和領(lǐng)域編程規(guī)范精煉大模型能力,實(shí)現(xiàn)基于業(yè)務(wù)需求文本的代碼自動化生成、自動化測試能力;探索在業(yè)務(wù)數(shù)字化工廠模式下,利用提示工程方法,業(yè)務(wù)人員與科技人員通過多輪語言交互,自動化編織業(yè)務(wù)組件加快業(yè)務(wù)產(chǎn)品創(chuàng)新效率。

        二是探索增強(qiáng)型分析技術(shù)、因果推理技術(shù)結(jié)合大模型能力,在銀行經(jīng)營分析場景的深度應(yīng)用,通過AI算法感知業(yè)務(wù)經(jīng)營動態(tài),基于推理鏈識別發(fā)現(xiàn)影響業(yè)務(wù)變化的關(guān)鍵因子和事件發(fā)生的因果關(guān)系,自動化生成動態(tài)業(yè)務(wù)分析報告并給出業(yè)務(wù)應(yīng)變決策建議。

        三是積極關(guān)注工業(yè)4.0、智慧農(nóng)業(yè)相關(guān)產(chǎn)業(yè)升級技術(shù)進(jìn)展,包括人機(jī)物融合群智計(jì)算等構(gòu)建未來無人工廠、無人農(nóng)場的關(guān)鍵技術(shù),在理解產(chǎn)業(yè)技術(shù)升級脈絡(luò)的基礎(chǔ)上,積極探索利用數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用的虛實(shí)共生、信息物理數(shù)字映射等有利技術(shù)條件,構(gòu)建開放共享的智慧產(chǎn)業(yè)金融生態(tài)應(yīng)用,推動產(chǎn)業(yè)各方資源整合、系統(tǒng)互聯(lián)、信息協(xié)同,促進(jìn)金融資源精準(zhǔn)滴灌和強(qiáng)化風(fēng)險防范能力,AI算法驅(qū)動智慧生態(tài)場景應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)的降本增效,推動AI技術(shù)融合領(lǐng)域?qū)I(yè)知識、數(shù)據(jù)要素資源在產(chǎn)業(yè)價值鏈重塑過程中發(fā)揮關(guān)鍵作用。

        在業(yè)務(wù)運(yùn)營方面,渤海銀行基于多目標(biāo)決策優(yōu)化算法,構(gòu)建網(wǎng)點(diǎn)智能選址、客服智能排班、業(yè)務(wù)流程優(yōu)化等業(yè)務(wù)模型。在經(jīng)營管理方面,構(gòu)建多維盈利分析模型,利用主成分分析算法識別影響成本收益變化的關(guān)鍵業(yè)務(wù)因子,提升資源投入的邊際效益。

        銀行生產(chǎn)力的智能化符合國家政策指向

        黨的二十大報告提出,推動戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融合集群發(fā)展,構(gòu)建新一代信息技術(shù)、人工智能等一批新的增長引擎??萍疾康攘块T在2022年印發(fā)的《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》(以下簡稱《指導(dǎo)意見》),圍繞如何加快人工智能場景應(yīng)用,推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,提出了系統(tǒng)意見。

        2023年,新組建的中央科技委員會承擔(dān)“統(tǒng)籌解決科技領(lǐng)域戰(zhàn)略性、方向性、全局性重大問題,研究確定國家戰(zhàn)略科技任務(wù)和重大科研項(xiàng)目”的職責(zé),為通過新型舉國機(jī)制最終解決芯片等卡脖子問題提供了組織保障;國家近年力推的數(shù)字新基建和“東數(shù)西算”工程也為發(fā)展新一代信息技術(shù)和人工智能產(chǎn)業(yè)提供了算力、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)資源保障。

        具體落實(shí)到產(chǎn)業(yè)人工智能場景應(yīng)用,在《指導(dǎo)意見》中已經(jīng)指明“圍繞高端高效智能經(jīng)濟(jì)培育打造場景應(yīng)用”的具體內(nèi)容,基本對應(yīng)中國式現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的具體建設(shè)內(nèi)容。統(tǒng)籌發(fā)展加快人工智能場景應(yīng)用落地,應(yīng)抓住“創(chuàng)新引領(lǐng)”和“開放融合”兩個關(guān)鍵詞。一是因地制宜打造開放共享的智慧產(chǎn)業(yè)生態(tài),通過AI技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展;二是金融機(jī)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)生態(tài)各方基于業(yè)務(wù)場景創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)生態(tài)金融服務(wù),引入金融資源活水促進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)智化升級,“圍繞場景創(chuàng)新加快資本、人才、技術(shù)、數(shù)據(jù)、算力等要素匯聚,促進(jìn)人工智能創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈深度融合”。

        在生態(tài)金融業(yè)務(wù)背景下,商業(yè)銀行的角色將由“信用中介”向“信息中介”“服務(wù)中介”轉(zhuǎn)變,從傳統(tǒng)模式向生態(tài)開放模式、繼而向數(shù)字銀行模式轉(zhuǎn)型。渤海銀行“四五”規(guī)劃提出“聚焦生態(tài)、共生共贏、專業(yè)賦能、無感泛在、智慧引擎”五大戰(zhàn)略能力方向,從全生態(tài)、全產(chǎn)業(yè)鏈、全客戶經(jīng)營視角統(tǒng)籌謀篇布局,提升產(chǎn)業(yè)資源整合、客戶資源共享、商業(yè)交易機(jī)會撮合、金融資源精準(zhǔn)滴灌、商業(yè)價值共創(chuàng)共生能力;以數(shù)、智、云敏捷賦能合作伙伴,以無縫銜接的協(xié)作融合打造生態(tài)應(yīng)用系統(tǒng)和生態(tài)級產(chǎn)品服務(wù)體系,圍繞用戶全方位需求實(shí)現(xiàn)無感、泛在、浸潤式服務(wù);以深度理解產(chǎn)業(yè)運(yùn)行發(fā)展邏輯、高效適配產(chǎn)業(yè)客戶金融與非金融需求為目標(biāo),打造數(shù)智化生態(tài)應(yīng)用平臺能力,持續(xù)賦能產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展,“伴跑式”培育產(chǎn)業(yè)優(yōu)質(zhì)成長型客戶。比如,為貫徹金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的政策方針,渤海銀行致力打造“共生共贏、專業(yè)賦能、無感泛在”的生態(tài)銀行服務(wù)體系,密切關(guān)注現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)中的AI、大數(shù)據(jù)等技術(shù)元素運(yùn)用,推動智慧產(chǎn)業(yè)金融生態(tài)體系建設(shè)。

        在數(shù)字化生態(tài)進(jìn)化的過程中,渤海銀行積極與合作伙伴協(xié)同創(chuàng)新,以生態(tài)金融服務(wù)助力產(chǎn)業(yè)數(shù)智化場景落地。通過核心服務(wù)進(jìn)行模塊化設(shè)計(jì)封裝,打造開放銀行API服務(wù),與其他生活、交易場景平臺方融合,結(jié)合健康醫(yī)療、跨境物流、住房物業(yè)等產(chǎn)業(yè)鏈條打造適應(yīng)數(shù)字化時代的金融服務(wù)生態(tài),目前個人及企業(yè)的API場景已達(dá)300多個。

        以農(nóng)村普惠數(shù)字化生態(tài)為例,渤海銀行與地方政府結(jié)合數(shù)字化農(nóng)業(yè)服務(wù)平臺,集成農(nóng)戶土地收益權(quán)數(shù)據(jù),通過“北斗”衛(wèi)星定位技術(shù),劃定土地地塊邊界,同時將土地質(zhì)押權(quán)證進(jìn)行數(shù)字化,聯(lián)合打造線上一站式“渤農(nóng)貸”產(chǎn)品,為農(nóng)戶提供土地收益權(quán)保證貸款,將普惠金融送到了“田間地頭”。

        銀行業(yè)者需練就駕馭AI的工作能力

        每一次技術(shù)革命帶來的都是“科技平權(quán)”和“技術(shù)扶貧”的機(jī)會,類ChatGPT應(yīng)用的興起,推動AI技術(shù)普惠化,普通民眾通過簡單對話可以實(shí)現(xiàn)以往只有專業(yè)技術(shù)人員才能做到的事,AI算法成為普通人也能使用的生產(chǎn)力工具之一。

        包括大模型在內(nèi)的AI技術(shù)廣泛應(yīng)用,能有效提升各類智能機(jī)器人的自主進(jìn)化能力,提升現(xiàn)代化工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)的自動化、智能化水平,提高各行業(yè)生產(chǎn)力水平并實(shí)現(xiàn)降本增效,產(chǎn)業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)型升級的過程中也逐漸減少重復(fù)性體力和腦力工作。與此同時,新的更有創(chuàng)造性價值和技術(shù)含量的工作機(jī)會也會應(yīng)運(yùn)而生,比如,數(shù)智新基建帶來的信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)配套基礎(chǔ)建設(shè)工程,會帶來更多相關(guān)工作崗位;大模型技術(shù)持續(xù)進(jìn)化,無監(jiān)督訓(xùn)練正在成為主流,傳統(tǒng)AI訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)標(biāo)注需求及相關(guān)工作崗位面臨萎縮挑戰(zhàn);相對簡單的程序開發(fā)工作也將被生成式AI技術(shù)替代;此外,創(chuàng)新軟件研發(fā)圍繞大模型開展,需要大量訓(xùn)練有素的提示工程師(prompt engineer);工業(yè)4.0和智慧農(nóng)業(yè)等現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)發(fā)展,也將誕生智能設(shè)備操作員、數(shù)字化運(yùn)營管理員等新崗位;隨著元宇宙技術(shù)的逐漸成熟,未來在元宇宙空間還將誕生元宇宙建造師、虛擬活動策劃師、虛擬形象設(shè)計(jì)師等創(chuàng)意性和個性化十足的新工作崗位。

        以銀行業(yè)務(wù)領(lǐng)域?yàn)槔?,大量的?shù)據(jù)收集整理和報告編制基礎(chǔ)工作將被機(jī)器替代,員工將有更多時間投入到客戶營銷創(chuàng)意、風(fēng)險發(fā)現(xiàn)和處置、創(chuàng)新產(chǎn)品設(shè)計(jì)、細(xì)分客群數(shù)字化運(yùn)營、業(yè)務(wù)規(guī)劃與決策等高價值工作中;借助AI模型驅(qū)動的代碼自動化生成能力,金融科技人員將減少大量模式固定的重復(fù)性代碼開發(fā)、測試工作,能騰出精力參與業(yè)務(wù)需求提煉抽象、技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)、算法模型研發(fā)、公共組件開發(fā)、領(lǐng)域大模型精煉等更高價值的軟件研發(fā)工作,極大提升軟件交付能力。

        總之,不但原有簡單、低效和低技術(shù)含量的工作機(jī)會必然會被機(jī)器智能逐步替代,越來越多的跡象表明,AI也正在以同樣的速度和程度顛覆著很多在傳統(tǒng)觀念中被認(rèn)為是“安全無憂”的高知識、高技術(shù)含量工種。當(dāng)然,更多新的工作機(jī)會將伴隨生產(chǎn)范式的變化而產(chǎn)生,各行業(yè)的從業(yè)者需要從第一性原理出發(fā),重新思考價值定位,主動適應(yīng)變化,順應(yīng)AI技術(shù)進(jìn)步趨勢,理解AI、駕馭AI,積極投身新崗位,同時政府應(yīng)引導(dǎo)職業(yè)教育和大學(xué)學(xué)科教育面向新職業(yè)崗位需要,設(shè)計(jì)針對性課程,幫助大學(xué)生和社會從業(yè)者提高技術(shù)素養(yǎng),適應(yīng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)革命和新的職業(yè)分工需要。

        科技以人為本,生成式AI為代表的新一代信息技術(shù)推動的智慧產(chǎn)業(yè)革命將帶來生產(chǎn)力的巨大提升,人機(jī)協(xié)同、虛實(shí)共生的未來產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)形態(tài)將賦予個人更大的價值創(chuàng)造空間,擁抱變化、加強(qiáng)學(xué)習(xí),每個人都將成為智能時代數(shù)字生產(chǎn)力躍遷的受益者,美好生活未來可期。

        同時,電影《Her》所預(yù)測的多重分身等強(qiáng)人工智能所引發(fā)的倫理問題已然成為人們的現(xiàn)實(shí)擔(dān)憂;3月28日,包括馬斯克、Bengio(圖靈獎得主,深度學(xué)習(xí)技術(shù)三大代表人物之一)在內(nèi)的上千位知名人士共同簽署公開信,呼吁暫停超強(qiáng)AI訓(xùn)練、盡快建立人工智能技術(shù)的安全共享協(xié)議。國家網(wǎng)信辦4月11日就《生成式人工智能服務(wù)管理辦法(征求意見稿)》(下稱“《管理辦法》”)公開征求意見,對基于生成式AI技術(shù)提供產(chǎn)品或服務(wù)做出要求;該《管理辦法》的推出非常及時、敏捷,體現(xiàn)了國家對支持相關(guān)技術(shù)健康發(fā)展的高度重視。銀行作為經(jīng)營風(fēng)險的特殊企業(yè),對風(fēng)險高度敏感,且天然具有社會公共服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施的屬性,對新技術(shù)的感知和推進(jìn)向來既敏銳又審慎,未來應(yīng)該遵循國家相關(guān)規(guī)定,在推進(jìn)人工智能技術(shù)安全賦能人類美好生活方面發(fā)揮更多作用。

        責(zé)任編輯:孫 爽

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