在大模型推动下,金融领域究竟诞生了多少场景应用?图片来源于网络,如有侵权,请联系删除
多家上市银行在2024年年报中给出的数据是,行内应用场景已超过100个。
以大模型为代表的人工智能技术,无疑是当下金融数字化投入最为集中的热点。然而,成百甚至上千个应用场景中,大模型真正为机构、为员工带来了多大的作用,多大程度上提升了业务效率?近日,21世纪经济报道记者调研包括银行、信托、资管机构的科技部门高层与一线员工发现,虽然布局、应用大模型是不得不做的事,但金融机构也开始为大模型应用“挤水分”。
一方面,海内外基础模型不断演进,创新迭代的速度惊人,金融机构需要寻找“确定性”,让有限的资源最高效地投入到场景中,避免陷入“为了AI而AI”的技术陷阱;另一方面,当人工智能重塑业务流程,金融从业人员直面AI冲击,需要形成一套新机制,不仅实现应用落地,也要确保责任落地。
如今看来,一场技术与业务价值的深度校准正在展开。
布局大模型,要花多少钱?
长期以来金融机构的科技投入规模巨大,特别是近年来“AI+”已成为重要战略。四大国有银行近年来的科技投入金额始终在200亿元以上,就2024年来看,21世纪经济报道记者不完全统计数据显示,上市银行业科技投入总金额超过1800亿元。
战略性投入意味着大量的资金和时间投入,从获取长期、稳定的回报出发,而不是瞄准短期、快速的利润。然而,作为商业化运营主体,金融机构必须评估投入与产出的效能,因此,面对变化中的大模型应用,不同机构有不同考量。
大型金融机构的选择是大规模投入。建设银行原首席信息官金磐石在业绩发布会上透露,截至2024年底,该行先后适配了16个版本的通用大模型,进而形成了16个版本的金融大模型。“这种策略保证了随着金融大模型能力的快速迭代,我们业务场景的应用效果能够达到‘水涨船高’的效果。”
“不得不承认,布局大模型已经是一个必须完成的任务。‘用不用’暂且不论,前提首先是你得有这些大模型。”一家位于华东地区的股份行金融科技部中层坦言,特别是当其他机构都接入了某一家大模型,如果不及时跟上可能意味着“缺位”。
金融机构为了迎接大模型时代的到来要花多少钱?最大的投入在算力建设。
某股份行信息科技部副总告诉记者,这里的投入包括底层基础设施建设和AI人才引进两大方面。在大模型应用前,该行使用的服务器是“通算平台”,与大模型相关的平台是“智算平台”,智算平台既包括大语言模型训练,也包括推动大模型在金融领域应用的推理平台。“每台GPU需要8个芯片,单台价格接近200万元,如果要做一个集群至少需要布局五六百台。”按此计算,该行仅智算平台的算力投入就至少数亿元。
也有机构根据自身的实际业务情况选择了不同的部署路径。
“现在整个大模型市场是很开放的,不仅是DeepSeek,包括通义千问、腾讯混元等等,个人和机构都有机会自主选择部署、访问,关键在于你能投入多少硬件资源,或者购买多少云服务的调用数量。”华能贵诚信托副总经理赵明华向记者表示,算力成本依然是金融大模型训练的核心问题。
赵明华坦言,作为一家非银金融机构,公司能投入AI的资源是相对有限的,如果要建立起多个业务系统的全面部署,预估需要千万量级的投入。他指出,其中最核心的投入是硬件投入,从目前DeepSeek-R1模型的性能来看,如果要跑起671b的“满血版”,加上支持500人的并发访问量,需要投入1000多万的预算。
“就智能客服这个场景来看,此前ChatGPT展现出的能力让客服的智能化成为可能,但在我们公司直销规模不大,直接面向客户场景不够充分的情况下,花费数百万部署智能系统实现的效果或许还不如人工服务。”赵明华表示。
重估技术价值
“技术本身并不是目的,我们需要避免陷入到‘为AI而AI’的技术陷阱。这一方面要求商业银行间要从技术驱动向价值驱动转变,形成技术、场景、价值的闭环,另一方面要从碎片的应用转向流程的应用,推动人工智能和业务逻辑的深度融合。”近日,在国民财富发展研究合作平台“人工智能与金融未来”2025春季峰会上,浦发银行副行长丁蔚表示。
价值驱动意味着,金融机构也开始衡量,在如此高昂的技术投入后,大模型能带来多少业务价值?
记者咨询了多家金融机构的大模型项目立项评审标准,总结出两个方面。
第一是,行业内是否有成熟场景应用的案例,这对应了场景应用的确定性。“比如智能营销、客户服务、信贷审批、反洗钱报告、智能投研、合规内审这些其他银行都已经有成熟应用的工具,一般是可以过审的。”前述华东股份行金科人士表示。
第二是,该项应用落地后,在时间缩短、流程简化、客户体验等方面的量化数据评估,这对应了场景应用的价值。一位大行信审部的IT人士告诉记者,立项评审团队不仅包括科技部门领导,还涉及业务部门、内控部门、财会部门等,来综合评估科...