作者
中信银行信息技术管理部金融产品IT创新实验室科学家 张 然
零售金融业务作为银行业务的重要组成部分，直接关系到普通消费者的日常金融活动。随着科技的发展和消费者需求的日益多元化，银行零售金融业务正经历着前所未有的变革，从传统的面对面服务模式转变为更为便捷、个性化的数字服务模式。此外，数据驱动的产品创新和服务优化，也成为银行提高竞争力、满足客户需求的关键手段。在这一背景下，人工智能（AI）技术给银行零售金融业务带来革命性的影响。特别是AI大模型具备强大的数据处理能力和复杂模式识别能力，能够处理海量数据，提供精准的客户洞察，从而使银行能够更好地理解客户需求，并为其提供更为个性化的服务，为银行业务提供了前所未有的智能化解决方案。AI大模型在金融领域的应用，已经覆盖了从客户服务到风险管理的多个方面：在客户服务方面，通过智能聊天机器人和自动化的客户响应系统，银行能够提供7×24小时不间断的服务，同时大幅提升服务效率和用户体验。在产品推荐方面，基于AI的数据分析可以帮助银行更准确地识别客户需求，提供定制化的金融产品和服务。此外，AI大模型在风险管理中的应用，如信用评估和反洗钱等方面，也显著提高了银行的风险控制能力。然而，尽管AI大模型为银行零售金融业务的发展带来了诸多机遇，但也面临着一系列挑战，如技术的准确性、数据安全性、客户隐私保护等方面的问题。银行需要在创新与风险管理之间寻找平衡点，确保技术的安全可靠应用。
AI大模型的崛起标志着银行零售金融业务进入了一个新的发展阶段。通过应用先进技术，银行不仅能够提升服务质量和效率，更能够在竞争日益激烈的金融市场中保持领先地位。未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，AI大模型在银行零售金融业务中的作用将更加凸显，成为推动行业发展的重要力量。
一、AI大模型概述
AI大模型是指利用大规模的数据集来训练的人工智能模型，这些模型通常具有庞大的参数量和复杂的网络结构，核心特征包括强大的数据处理能力、复杂的模式识别能力以及自我学习和适应的能力。AI大模型能够处理和理解大量非结构化数据，如文本、图像和语音，提供深度的数据分析和预测能力。其发展可追溯至最初的简单神经网络，经过多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）的发展，逐渐演进到现今的高级模型，如生成式预训练变换器（GPT）和双向编码器表示变换器（BERT）。例如，GPT通过无监督学习的方式预训练语言模型，能够生成连贯且相关的文本，而BERT则通过深层双向网络结构提升了对上下文的理解能力。这些高级模型在自然语言处理、图像识别和语音理解等领域展现出卓越的性能。
传统金融技术通常依赖于规则驱动的系统和有限的历史数据分析，而AI大模型则能够学习和适应不断变化的数据模式和市场动态，在处理复杂问题和大量数据方面具有显著优势。例如，在信用评估方面，传统方法可能依赖于固定的信用评分模型，而AI大模型能够综合分析多源数据，提供更准确、动态的信用风险评估。
此外，AI大模型在金融服务的个性化和客户体验提升方面也显示出巨大潜力。例如，在投资管理领域，AI大模型能够根据客户的具体需求和市场变化，提供定制化的投资建议。而在传统模式下，这种服务通常需要高成本的人力资源。然而，AI大模型的应用也带来了一些挑战，如模型的解释性问题、对大量数据的依赖，以及潜在的偏见和隐私问题。这要求金融机构在采用这些技术时，不仅要注重技术的进步，更要考虑到技术治理和合规性问题。
AI大模型在银行零售金融业务中的应用，标志着金融服务向更高效、智能化和个性化的方向发展。随着技术的不断完善和应用的深入，预计未来这些技术将在金融领域扮演越来越重要的角色。
二、AI大模型在银行零售金融业务中的应用场景
AI大模型在银行零售金融业务中的应用，正成为推动该领域创新和效率提升的关键动力。以下是该技术在不同领域中的具体应用。
1.客户服务优化
一是智能对话系统。银行利用AI大模型开发的聊天机器人可以实现7×24小时的客户服务，提供即时响应和问题解决能力。该系统通过自然语言处理能力，能够理解和回应客户的查询请求，提升服务效率和客户满意度。二是自动化客户响应系统。该系统可以处理常见问题和请求，如账户余额查询、交易记录查看等，减轻客服团队的工作负担，同时提高响应速度和准确性。
2.数据驱动的产品推荐
通过分析客户的消费习惯、财务状况和偏好等数据信息，AI大模型能够为其推荐个性化的金融产品，其中包括适合个人投资偏好的金融产品、信用卡奖励方案等，从而提升客户体验和产品销售水平。
3.风险管理与合规
一是信用评估。AI大模型能够分析更广泛的数据集，其中包括传统信用报告以外的非结构化数据（如社交媒体行为等），由此提供更全面和精准的信用风险评估。二是反洗钱。AI大模型可以有效监控异常交易行为，快速识别潜在的洗钱活动，提升反洗钱工作的准确性和效率。三是合规监控。利用AI大模型对交易和通信进行监控，可确保业务活动符合监管要求，减少违规风险。
4.操作效率提升
在智能报告编制方面，自动化的报告生成工具能够快速整理和分析大量数据，生成财务报告、市场分析报告等，提高工作效率和报告质量。
AI大模型在银行零售金融业务中的应用正在彻底改变服务方式、产品推荐、风险管理和日常操作流程，不仅提升了银行业务的效率和效果，还为客户提供了更加个性化和便捷的金融服务体验。随着AI大模型的不断进步，未来银行业务的智能化和自动化程度将进一步提高，为银行和客户带来更多价值。
三、AI大模型在国内外银行的应用案例分析
1.国内外银行应用案例
AI大模型在银行业已经有多个成功的实践案例。美国某银行在交易、风险管理和客户服务中积极应用AI大模型，特别是在自动化交易策略和风险控制方面，通过AI进行市场分析和预测，以提高交易效率和风险管理能力，并通过与科技公司合作，开发了多种模型和应用，其中包括用于分析金融市场趋势的模型和用于提高客户服务效率的聊天机器人。这些应用不仅提高了交易决策的速度和准确性，还增强了该行的风险监测的能力，并改善了客户服务体验。欧洲某银行将AI大模型应用于防止欺诈和反洗钱方面。该行通过AI大模型来分析交易模式，识别异常行为，并利用大数据和机器学习技术，建立了一套复杂的交易监控系统，用于实时监控和评估潜在的风险。该系统有效提高了对欺诈和洗钱活动的识别能力，减少了非法交易的发生，同时提高了整体的合规水平。国内某银行利用AI大模型推出了智能客服系统，旨在提供7×24小时不间断的客户服务，并处理各类业务查询和交易。该行通过内部开发和外部合作，引入了基于AI的语音识别和自然语言处理技术，用于理解并响应客户的需求。该智能客服系统显著提高了响应速度和服务质量，减轻了传统客服中心的压力，并提升了客户满意度。
通过上述案例可以看出，不同银行根据自身的业务需求和技术能力，在AI大模型的应用上采取了不同的策略。无论是提升交易效率、优化客户服务还是强化风险管理，这些应用都显示出AI大模型在提高银行业务效率、减少成本以及增强竞争力方面的巨大潜力。随着技术的不断发展和成熟，预计将有更多的银行加入这一技术创新的行列中，进一步推动银行业的智能化转型。
2.中信银行应用案例
中信银行自2023年着手构建仓颉大模型平台，目前该平台集成了多模态生成能力、大模型训练微调能力及数据处理等多方面功能，致力于优化客户金融服务体验和提高银行各业务系统的效率。目前，仓颉大模型平台已在如下业务场景进行应用。
一是智能问答助手。仓颉大模型平台推出的智能问答助手能够处理自然语言提问，通过AI大模型检索相关文档，提供精准答案。该系统相较传统AI机器人在问题回答的范围、针对性和维护成本上均有显著优势。
二是智能操作助手。仓颉大模型平台在零售业务中引入智能操作助手，如网银系统，通过自然语言交互实现自动化业务操作，提升效率和服务质量，节省操作时间，尤其在复杂操作流程中效果显著。
三是代码生成。仓颉大模型平台支持代码生成、翻译、检测等功能，通过对存量代码的微调提高代码采纳率，提升开发人员工作效率，降低开发成本。
四、AI大模型在银行零售金融业务领域的应用挑战与应对策略
虽然AI大模型技术为银行零售金融业务带来了诸多优势，但在实际应用过程中也面临一系列挑战。
1.技术挑战：数据的个性化处理与实时响应
在银行零售业务中，个性化服务成为提高客户满意度和忠诚度的关键。因此，AI大模型需要处理和分析大量个性化数据，以提供定制化的服务和产品。此外，实时响应客户需求变得尤为重要。银行应加强对实时数据处理和分析的能力，通过构建高效的数据处理流程和强化实时交互能力来满足客户的即时需求。同时，建立专业团队监控模型性能，快速迭代更新以保持服务的个性化和实时性。
2.合规与安全性问题：增强个人数据保护和识别欺诈行为
在银行零售业务中，保护客户的个人信息尤为重要，同时需要有效识别和防范欺诈行为。银行需要实施严格的数据管理和隐私保护措施，遵循最新的法律法规，如GDPR或类似的本地数据保护法规。采用最新的加密技术和安全措施，如生物识别和行为分析技术，来增强系统的安全性，并有效预防欺诈行为。
3.用户接受度与教育：加强对AI辅助决策的信任建设
在银行零售业务中，客户对AI技术的接受度直接影响到其服务的使用率。银行需要采取措施增强客户对AI决策支持的信任。这可以通过教育客户了解AI技术如何工作，它是如何在保护隐私的同时提供个性化服务的。同时，确保AI系统的决策过程透明，让客户理解AI如何做出决策，以及如何处理他们的数据。此外，提供人工服务选项，确保客户在需要时可以选择与人工服务人员互动，从而增加对AI服务的信任和接受度。
通过上述策略的实施，银行不仅可以有效应对AI大模型在零售业务领域的应用挑战，同时也能够利用AI技术为客户提供更个性化、安全和便捷的服务，进而在竞争激烈的银行零售业务市场中脱颖而出。随着AI技术的不断进步和相关政策法规的完善，预计AI在该领域的应用将变得更加成熟和广泛。
五、未来展望与趋势分析
AI大模型在银行零售金融业务领域的应用正处于快速发展阶段，预计将在未来塑造银行业务的核心趋势和市场动态。
1.发展潜力
AI大模型在提高银行业务效率、降低成本、增强客户体验方面具有巨大潜力。随着技术的不断进步，这些模型将更加智能化，能够更准确地预测市场趋势、客户需求和风险，从而帮助银行做出更加精准的业务决策。银行将能够利用AI大模型提供更加个性化的服务，比如基于客户行为和偏好的定制化投资建议和金融产品。这不仅能提升客户满意度，还能为银行带来更高的客户忠诚度和收入增长。
2.创新应用与市场趋势
增强个性化服务。预计银行将更多利用AI大模型提供个性化金融建议和产品的应用，如使用机器学习模型来预测个人的财务需求和投资偏好，为客户提供量身定制的解决方案。
加强自动化和智能化风险管理。AI大模型在风险管理方面将发挥更大作用，如使用先进的预测模型来识别信用风险、市场风险和操作风险，帮助银行提前采取措施避免潜在损失。
增强合规和安全性。随着数据隐私和安全的重要性日益增强，预计AI大模型将在确保交易安全和合规性方面发挥关键作用，如通过自动化监控系统检测和预防欺诈行为。
创新客户界面。未来银行可以利用AI大模型开发更加先进的客户界面，如通过增强现实和虚拟现实技术提供沉浸式的金融服务体验。
AI大模型将继续作为银行零售金融创新的驱动力，优化现有服务，并创造新的业务模式和市场机遇。银行需要持续关注这一领域的技术发展，积极适应市场变化，以保持竞争优势并满足客户日益增长的需求。随着技术的成熟和应用的普及，未来的银行业务将更加智能化、个性化和客户导向化。
3.影响与建议分析
AI大模型正在银行零售业务中扮演着越来越重要的角色，对该领域产生了深远的影响。
一是提升效率和客户体验。AI大模型通过自动化处理和智能决策支持，显著提高了银行的服务效率。同时，通过个性化服务和智能客户互动，极大地提升了客户体验。
二是强化风险管理和合规能力。AI大模型在风险识别、评估和管理方面提供了更高的准确性和效率，帮助银行更好地应对信贷风险和市场风险，同时加强反欺诈和合规监控。
三是推动业务创新和发展。AI大模型的应用推动了金融产品和服务的创新，如基于深度学习的投资策略、个性化金融解决方案等，为银行业务开辟了新的业务增长点。
四是加大AI技术和人才领域投入力度。为有效利用AI大模型应对未来挑战，银行需要加大AI大模型的研发和应用力度，同时培养和吸引AI领域的专业人才，以保持在技术创新方面的竞争力。
五是加强数据管理和分析能力。银行应建立和完善数据管理框架，确保数据质量和安全性，同时利用先进的数据分析技术提供深度洞察和支持决策。
六是注重合规性问题。银行在应用AI大模型的同时，需高度重视数据隐私、用户权益问题，确保技术应用符合相关法律法规规范。
七是提高客户对AI大模型的接受度。银行应通过教育和透明的沟通，提升客户对AI服务的理解和信任，同时提供必要的人工服务选项，确保客户体验的全面性和多元性。
AI大模型对银行零售业务产生了革命性的影响，不仅改善了操作效率和客户体验，还提高了风险管理和合规能力，推动了业务创新。面对未来的挑战，银行需积极探索研究AI大模型，不断优化和完善技术应用策略，以确保在竞争激烈的金融市场中保持领先地位。随着技术的不断发展和成熟，预计银行业将继续见证更多创新应用的出现，进一步推动行业的转型和发展。
本文刊于《中国信用卡》2024年第4期
责任编辑：崔嘉桐
