• <samp id="kc0km"></samp>
    <ul id="kc0km"></ul>
    <strike id="kc0km"></strike>
    <strike id="kc0km"></strike>
  • <kbd id="kc0km"><acronym id="kc0km"></acronym></kbd>
    <code id="kc0km"></code>
    <noframes id="kc0km"></noframes>
  • AI應用迎來爆發期,銀行如何跑上大模型?

    2024-08-07 10:39:56

    20240806164252117-67-9ad3b.png

    隨著3D智能交互數字員工的上崗、AI貸前調查報告的快速生成,以及債券智能助手在提升運營效率上的卓越表現,金融行業正迎來大模型應用的爆發期。國家政策更是為銀行業保險業的數字化轉型指明了方向,旨在到2025年實現金融產品和服務方式的廣泛普及和金融創新的有序實踐。

    然而,銀行業“跑上大模型”的道路上并非一帆風順。技術的快速迭代要求銀行不斷更新系統和培養人才,同時,數據安全和隱私保護問題也成為智能化過程中不可忽視的挑戰。這些焦慮的源頭,正是銀行業在追求創新與保障安全之間的微妙平衡。

    在剛剛過去的2024京東云峰會上,來自金融行業專家以及金融機構的技術負責人,分享了他們對于銀行與大模型技術結合的見解。上海金融實驗室主任、首席專家曾剛預測, 未來有相當數量的金融崗位可能會被人工智能所替代掉,銀行應該盡快構建新核心能力,實現高質量發展。

    曾剛認為,不同類型的銀行應選擇適合自己的數字化路徑。國有大行可能更注重安全性和技術要求,而中小型銀行則需要在資源有限的情況下追趕數字化浪潮。此外,銀行與科技企業的合作變得尤為關鍵,尤其是與像京東云這樣的頭部科技公司合作,可以為銀行提供技術輸出和業務場景。

    AI與場景的碰撞

    現實的確如此。AI在金融行業潛力巨大,麥肯錫2023年報告顯示,全球銀行業使用大模型可使其每年營收提高2.8-4.7%。所以,與在特定場景有落地經驗的公司聯合,有助于銀行避免不必要的試錯,直接從成熟的技術應用中受益。

    比如,交通銀行與京東云推動大數據合作,后者不僅擁有豐富的場景落地經驗,還具備金融業務的深厚背景。交通銀行總行網金數據應用部副高級經理楊曉春在2024京東云峰會上發表主題演講時表示,通過分享京東云的高頻客戶行為偏好信息研究成果,利用聯邦建模技術,交通銀行成功圈選出具有高金融意向的客群,為客戶提供更加有針對性的金融服務,凸顯普惠金融的普適性和精準性。

    面對線上運營和MAU增長的雙重挑戰,某全國性股份制商業銀行總行網絡金融運營項目負責人表示,該銀行攜手京東云通過數據驅動、技術創新和用戶為中心的策略,重構了數字化運營模式。銀行突破傳統渠道限制,利用手機銀行、微信、網上銀行等多渠道觸達客戶,實現了從“產品為中心”到“用戶為中心”的轉變。

    另外,以上提到的某全國性股份制商業銀行總行還采取了小步快跑、快速迭代的方法,通過AB測試和數據監測,實現了精細化運營和客戶高效轉化。短短5個月內,該銀行的線上運營能力顯著提升,MAU和AUM轉化能力得到加強,彰顯了數字化轉型在提升銀行競爭力中的關鍵作用。

    江南農商銀行CIO楊凱在2024京東云峰會上介紹了京東云言犀數字人如何助力遠程銀行發展。他說,面對遠程銀行客服培訓周期長、服務標準不一致的挑戰,江南農商銀行與京東云合作,引入AI數字人,借助言犀平臺,實現了3D數字人客服,簡化了用戶交互流程。自2018年起,銀行柜員數量從1200減至400,業務量和資產規模卻翻倍增長,顯著提升了運營效率。這一轉型不僅減輕了客服工作量,還促進了網點功能轉變,釋放了人力資源,投入到更高價值的營銷和服務工作中,展現了數字化轉型在金融服務革新中的巨大潛力。

    智能化的機會與挑戰

    作為對信息技術依賴度最高的行業之一,銀行的日常運營、風險管理、客戶服務都需要依托底層IT系統。但銀行自身IT資產較重,做大規模系統升級較難。為了適應人工智能的發展,銀行業就需要通過引入先進技術幫助IT系統降本增效,更好支撐上層業務的數字化轉型。

    以某大型銀行為例,該銀行原先依賴于IOE架構,但這種架構難以支撐海量用戶通過多種線上渠道使用服務,且每月需支付高達兩三千萬的系統維護費用。銀行核心系統上云之后,不僅系統成本大幅降低至原來的十分之一,系統的每秒交易峰值也從之前的7800筆上升至3萬筆。如今新系統足以支持十億級客戶規模,客戶體驗及服務質量提升很大。

    招商銀行在面對自身龐大的IT資產和系統升級挑戰時,就采取了一種創新的成本效益策略。通過京東云提供的離在線混部技術,招商銀行能夠在相同的物理或虛擬資源上,高效地并行運行“離線”業務(如數據分析和報告生成)和“在線”業務(如網上銀行和交易平臺),顯著提高了GPU利用率,達到了50%的提升。

    另外,大模型訓練過程中,面臨著數據難題。由于訓練文件數量達到百億級別,傳統的存儲系統在可擴展性和對多種文件類型及數據格式的支持,顯得力不從心。為了解決這一問題,中國建設銀行與京東云合作,采用了高性能的存算分離技術,不僅滿足了大模型訓練的高性能存儲需求,還成功降低了30%的存儲成本。

    隨著AI逐漸深入場景,銀行業的未來充滿了無限可能。正如曾剛所言,30%的金融行業崗位可能會被AI替代,但這并不意味著銀行業的衰退,而是一次質的飛躍。銀行與科技企業的緊密合作,不僅能夠釋放數字化轉型的焦慮,更能夠開啟金融行業的新篇章。在這個過程中,金融行業也更加期待看到更多的創新實踐,更多的技術突破,以及更多的價值創造。

    (來源:金融界資訊)

    責任編輯:龐淳

    掃一掃分享本頁
    国产成人精品999在线观看| 精品成人A区在线观看| 在线精品免费视频| 精品久久久久久中文字幕| 日韩精品视频观看| 99久久综合精品国产| 久久久久无码国产精品不卡| 亚洲精品无码一区二区| 无码人妻精品一区二区三区66 | 国产丝袜在线精品丝袜| 国产精品民宅偷窥盗摄| 老司机亚洲精品影院| 91麻豆精品视频| 国产精品伦理一二三区伦理| 精品国际久久久久999波多野| 精品精品国产理论在线观看| 777亚洲精品乱码久久久久久| 国产精品亚洲αv天堂无码| 国产精品无码一区二区三区不卡 | 日韩精品在线观看| 国拍在线精品视频免费观看| 久久精品国产一区二区三区日韩| 国产精品三级在线观看| 精品国产一区二区三区香蕉| 日韩精品无码久久久久久| 91麻豆精品国产| 国产成人亚洲精品91专区手机| 精品无人区麻豆乱码无限制 | 国产精品天堂avav在线| 95在线观看精品视频| 久久久久人妻精品一区| 亚洲AV永久青草无码精品| 精品国偷自产在线视频| 中日韩精品视频在线观看| 国产成人精品影院狼色在线| 久久蜜桃精品一区二区三区| 狠狠色香婷婷久久亚洲精品| 99热在线观看精品| 日韩精品久久无码人妻中文字幕 | 国产精品99精品无码视亚| 91在线视频精品|