文章主题：AI生成图片, 银行数据合规性, 大模型落地困境
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🌟银行数据合规与安全：AI技术的稳健之路🔍银行业，这个信息海洋的核心，对数据的严谨性要求极高。政府监管与行业自律共同筑起一道防线，确保数据合规、安全且准确无误。在此背景下，专为银行业定制的大模型技术，早已是成熟应用的产品。📊然而，有趣的是，尽管大模型在整体AI行业中已崭露头角，银行业在落地进程上似乎略显保守。孙洪军先生，来自软通动力的专家，曾预期金融领域会成为大模型技术的领头羊，但现实情况却出乎意料。💼相较于法律和招聘等行业的迅速采纳，金融业的步伐似乎慢了些许。这背后的原因可能是多方面的——行业特性、法规适应性，甚至是客户接受度的差异。但这并不意味着银行业对AI技术的拥抱有所减弱，反而可能预示着更深度的应用与创新即将来临。🚀让我们期待，随着技术和理解的不断深化，银行业的数据智能化之路将更加稳健，引领未来的金融服务。👩💻👨💼
🌟银行AI转型路上的挑战与对策💡在金融科技浪潮中，银行业的大模型应用正遭遇落地难题，这无疑给尚未涉足这一领域的金融机构敲响了警钟。面对潜在的”瓶颈”，明智之举是先深入了解并解决这些困境，而非盲目追逐技术热点。让我们一起探讨当前银行大模型面临的挑战，并寻找创新解决方案。1️⃣ 数据难题：数据质量和量级直接影响模型性能。银行需确保数据的全面性、准确性和隐私保护，这需要强大的数据治理能力。2️♀️ 技术选型：复杂的算法和高昂的成本可能让部分银行望而却步。选择适合自身业务场景且性价比高的技术至关重要。3️⃣ 模型解释性：透明的模型决策对于建立客户信任至关重要，但现有的大模型往往难以做到这一点。4️♂️ 人才短缺：培养具备AI技能的专业团队并非易事，银行需要投入资源进行人才培养和引进。5️ 法规适应：监管环境的变化要求金融机构在推进AI的同时，确保合规性不被忽视。面对这些问题，银行不应盲目跟风，而应制定战略，逐步稳健地推进大模型的落地。通过深度分析业务需求，选择合适的技术路径，以及持续优化内部流程，银行可以化挑战为机遇，引领行业创新。记住，稳健前行才是通往成功的稳健之道！🏆
🌟银行大模型发展面临五大挑战💡：首先，技术难题不言而喻，从研发初期的技术门槛到后续的人力成本，都是阻碍前进的绊脚石。💰其次，数据来源和质量直接影响模型效果，但如何确保数据安全且合规，是个头疼的问题。🛡️再者，海量计算与存储的需求，对系统的运维提出高要求。💻最后，透明度和客户信任是关键，如何让复杂的模型通俗易懂，消除内部疑虑至关重要。👥每一步都需要精心应对，而这五大挑战就像一道道关卡，等待我们去突破。🏆让我们共同努力，为银行大模型的发展扫清障碍，开启智能金融的新篇章！🌟
开发阶段的技术门槛、人员和成本问题
🌟银行大模型的秘密：高门槛与巨资的科技盛宴🔍💡 银行界的AI革命并非一蹴而就，而是需要长期的耐心和策略。🔥 从海量数据训练到复杂实验的持久打磨，这个”超级大脑”的研发过程就像一场马拉松，需要深思熟虑的规划和雄厚的资源支持。🏃♂️高性能设备、天文数字的算力，以及那些看不见的”无回报”前期投入，都是构建强大模型的基石。💰 专业团队的技艺更是关键，他们是驱动技术革新的引擎。👩💻公开数据显示，国有银行在金融科技领域的砸钱力度堪称业界典范，每家的投入都以百亿元计！🔍 股份制银行也不甘示弱，近年来他们的投资比例显著增长，显示出对这一领域未来的坚定信心。📈这场科技竞赛，准入门槛高，但回报同样丰厚。谁能在这场资本和技术的较量中脱颖而出，我们拭目以待。🏆#银行大模型 #金融科技 #战略发展规划
除了技术门槛高，成本高之外，最不确定的是人才的缺失，对于目前金融人工智能领域，不仅仅是技术人才的缺失，更多缺乏的是复合型人才。银行大模型人才不止需要拥有人工智能领域的知识储备，还需要具备所处垂直行业的知识，也可以说即使学了大模型知识但缺乏对于行业、业务流程、数据的认知也是无法称之为大模型人才。腾讯云副总裁胡利明表示，AI大模型的人才缺口非常之大，头部机构目前都在招一些AI专业相关人才，如算法博士等。
当然，银行虽然可以从大模型厂商处获得一定的技术支持，但落地到场景中还是需要银行具备一定内储人才，能够对整个大模型的场景应用进行构建、运营、规划以及创新，在内部使用中不断试验新参数、新场景，不断与外部厂商协作，共同调准、调优和调精大模型，不断拓展大模型应用的场景和效果。业内人员表示，“大模型是半生品，离成品还差得很远，必须是领域内的人一块努力才能做成成品。”大模型的应用可以解决传统效率上的问题，但是归根到底要使银行得到真正的提升还是得回归到打造一支既有技术又明白银行战略规划和需求的团队上。
数据来源、数据质量和隐私保护问题
🌟银行数据海洋💡：交易狂潮、客户隐私与风控密钥交织，绩效指标熠熠生辉。然而，海量的非结构化图片扫描数据犹如暗礁，占用资源且重复冗余，阻碍了效率的飞跃。🚀大模型虽能破浪前行，但训练需求如巨浪般汹涌。面对挑战，数据质量成为关键🌟——潜在的缺失、约束与安全风险如同潜流，可能在整合时搅动风云。银行的数据旅程并非一帆风顺，需要定期清理和优化，确保每一份信息都精确无误，每一条记录都安全可靠。只有这样，大模型的力量才能真正释放，驱动业务增长，提升整体运营效能。💪
一是数据遗漏，也可以称为数据缺失，它包括完全随机丢失、随即丢失和完全非随机丢失，造成数据缺失遗漏的原因可能是信息暂时无法获取，人为没有记录、遗漏或丢失，数据采集设备、存储介质等设备故障等，特别是年份越久远的数据越可能出现缺失。在这样缺失的数据库背景下，训练出来的大模型可能会产生“偏见”，失去部分有用信息和反馈，特别是对于特殊案例，由于数据量少，这个数据群体表现出显著的特殊性和不确定性，一旦数据产生缺失可能导致确定性成分再次降低，从而使得大模型输出的结果不准确。
二是数据约束。由于银行之间存在信息壁垒，仅仅依靠自家数据所训练的大模型可能存在“偏见”，例如有些银行对公部门强但零售较弱，就可能出现对公数据较全面但零售数据缺失的现象，因此训练来的零售大模型精准度存在一定偏差。金融大模型需要大量的数据，而目前银行业之间进行数据共享存在难度，这不仅仅是公司层面的“不愿意”，用户也会担心隐私信息泄露，因此目前大行的大模型准确度优于其他银行便是因为它占据了数据源更丰富的优势。
三是数据安全，能解决数据约束问题最好的方式就是数据融合和数据共享，但是这便面临着数据安全的问题。由于大模型的普世性较低，更多被理解为“暗箱”、“黑盒”，这也是许多LLM（大语言模型）的通病，而金融行业对于决策的容错性很低，一旦发生问题，后果则非常严重，会出现公司和客户隐私泄露、资金损失、金融欺诈等风险，因此这样“不可解释”的结果并不能给用户传递安全感，从而导致部分客户的抵制。
运行过程中的算力和存力配置问题
🌟🚀大模型革命！传统数月巨量文件处理瞬间压缩至一日，效能飞跃何止千万倍？🚀💼这堪称一场计算与存储能力的激增风暴，只需短短一天，就能实现数十亿级别的高效运算，大大减少了时间和资源的压力。🔍💻现代技术的神速进步，让数据处理不再是沉重负担，而是迈向智能未来的关键一步。🏆
首先是算力建设，对于大模型的研发来说，最大的挑战之一就是对庞大的算力基础设施的需求。训练大模型的算力平台并不是算力的简单累加，随着模型的规模的增大，低单卡算力也会被淘汰，因此伴随着大模型的升级以及算力的提升，硬件的成本也在持续上升。此外，算力平台的构建的难点在于服务器、存储、 网络等硬件设备的集成以及继承后训练设备软硬件兼容性和性能的know-how，要搭建最坚实算力平台的方法就是自建算力，但这也存在成本高昂的缺点，目前只适用于资金实力雄厚的大型银行机构。对于中小银行而言，由于投入成本和回报率原因，更多采用算力混合部署的方式，即在敏感数据不出域的情况下，接受从公有云上调用大模型服务接口，同时通过私有化部署的方式处理本地的数据服务，但这也存在安全性低的缺点。
其次是存力建设，存储平台实现数据的高效流动，从而衔接整个大模型的开发训练和应用，没有高性能的存力性能则无法支撑大规模数据的存储、读写和传输。大模型数据集要求加载的速度，这就需要有匹配的存力支持，以避免无法将数据及时加载到GPU中，造成昂贵算力空转。当数据和处理文件达到一定数量时，大模型要求存储系统具备强大的元数据管理能力，这包括数据加工处理、数据调度、数据异常处理等能力。此外，高存力能够保证模型训练中断后能快速回复训练，且尽可能不出现前后不一致的现象。
对客层面的可解释性和信任度问题
🌟💡 银行与数据信任难题：大模型决策透明度与内容准确性挑战 🤝🔍面对日益复杂的大模型决策过程，透明度成为关键议题。客户的疑惑源于模型难以解析的计算逻辑，这阻碍了数据的放心托付。而大模型在生成内容时可能出现的“幻觉”问题，如因训练不足导致事实错误，更是加深了对它们的质疑声浪。但这并非无法破解！🌟OpenAI等领先企业已开始行动，通过深化迁移学习和强化对抗训练，显著提升了模型的准确性和响应质量。数据显示，经过专业调教后的大模型回答误差减少了40%，这是一个积极的进步信号。🔍随着技术迭代与数据库的日益完善，我们有理由相信大模型的精确度将大幅提升。一旦在银行服务中，其准确率达到可信赖水平，客户信任问题就能迎刃而解。🚀让我们期待一个更加透明且精准的大模型时代，为金融行业的数字化转型奠定坚实基础！🏆
开发后所引发的内部员工“恐惧”问题
🎉金融行业迎来智能革命！随着🔥大模型技术的飞速发展，银行界正经历一场前所未有的”效能升级风暴”，这不仅革新了工作方式，也让人才结构面临重构的挑战。🌟招行金融科技精英透露，他们已经成功运用大模型，实现了文档信息的高度整合，大大提升了会议纪要的生成速度，甚至能创作出让人满意的汇报文案。🔍这些智能工具的有效应用，让日常工作的执行效率翻倍，以往需要实习生或初级员工处理的任务，如今都由AI代劳了。💼说到底，大模型正在逐步替代传统的辅助角色，开启了一种更高效、精准的工作模式。
🚀随着AI技术的飞速发展，曾经稳固的工作领域正面临翻天覆地的变化。从自动化代码到大模型的崛起，数据和编程相关职位无疑正在经历一场重构风暴。据钛媒体洞察，众多互联网和金融科技公司正悄悄进行裁员调整，大数据分析师、产品经理等岗位首当其冲，成为这场数字化转型中的“敏感肌”。而银行保险业，早已在这场职业洗牌中占得先机，裁员趋势明显，让不少职场人士心中忧虑不已。🚀
大模型设计的初衷是将本增效，虽然一定程度上会减少重复劳动力，但不代表完全替代人类劳动力。部分银行明确不希望大模型带来减员，如拥有20万网点员工的工行，它明确向华为提出，他们不希望员工被大模型取代，而应该是大模型带来新的机会，提升员工的服务质量和工作效率，同时也释放出部分员工，做更多高价值的事情。大模型发展是人员优化为目标而非人员缩减，这其中存在对公司员工和结构稳定性的考量，同时也因为银行仍存在很多机会和岗位人才缺口，这部分工作是大模型暂时无法取代的，因此这部分工作需要员工先进行开发。据钛媒体APP了解，重点发展金融科技银行的IT部门仍承担了很多工作和排期问题，存在“劳动力不足”的情况，因此大模型的出现是为了帮助员工将效率提高，更快实现需求的落地，而非裁员。
🌟人工智能教育：现状与未来趋势💡在AI领域的学术浪潮中，我们见证了专业知识的丰富和人才的涌现，但提到大模型课程的高等教育机构却相对稀少。🔍尽管有针对AI专业的学校排名，但对于那些引领技术革新的”巨轮模型”（大模型），信息仍然匮乏。首先，教育界尚未建立起全面的大模型专业体系，🎉这使得寻找专攻这一领域的学府成为挑战。其次，师资力量的短缺同样显著，老师们往往需要跨学科去理解和教授这些前沿技术，📚缺乏深度的专业知识和教学经验。此外，针对大模型的学习资料也相对稀缺，学生们在探索这个领域时可能会遇到导航困难。🚀然而，科技的进步正推动人才的多元化发展，传统计算机科学与技术背景的专家们正在成为行业的重要推手，他们的转型故事揭示了专业并非职业发展的唯一路径。未来，我们期待看到更多学校拥抱大模型教育，培养出适应AI时代需求的创新人才。📚💻一起见证这场知识革命的加速推进吧！🌟
银行大模型的稳定和成熟还需要时间
有业内人士认为，金融大模型的热度还可能持续一年至两年，到第三年在专业领域或许会大规模涌现成熟应用，第五年后开始进入高速增长期。一项新兴技术大致都需要经历快速涌现、试错发展、监管整治、理性发展四个阶段，对于现阶段的银行大模型，技术仍处于探索和试错阶段，因此要解决上述困境并不是技术上的不可达到，而是需要时间上的尝试和积累。（本文首发于钛媒体APP，作者｜李婧滢，编辑｜刘洋雪）
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