【高端訪(fǎng)談】“自動(dòng)化生成授信盡調(diào)報(bào)告，人機(jī)協(xié)同重構(gòu)銀行智慧內(nèi)核”——專(zhuān)訪(fǎng)中國(guó)光大銀行副行長(zhǎng)楊兵兵

新華財(cái)經(jīng)北京7月2日電（記者吳叢司）當(dāng)銀行客戶(hù)經(jīng)理寫(xiě)一份企業(yè)授信盡調(diào)報(bào)告從耗時(shí)7天壓縮至3分鐘，當(dāng)政策問(wèn)答平均響應(yīng)時(shí)間縮短至20秒，銀行與大模型的化學(xué)反應(yīng)正悄然顛覆傳統(tǒng)金融作業(yè)模式。近日，新華財(cái)經(jīng)獨(dú)家對(duì)話(huà)中國(guó)光大銀行副行長(zhǎng)楊兵兵，深入探討大模型在銀行核心場(chǎng)景的深度實(shí)踐，用好大模型的關(guān)鍵資源以及與技術(shù)紅利如影隨形的AI幻覺(jué)應(yīng)對(duì)之策等話(huà)題。

場(chǎng)景深耕：3分鐘生成授信盡調(diào)報(bào)告，20秒實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)問(wèn)答

走進(jìn)銀行的業(yè)務(wù)一線(xiàn)，大模型技術(shù)已不再是遙不可及的概念，而是真切地扎根于多個(gè)核心場(chǎng)景，并結(jié)出效率之果。

“大模型不是實(shí)驗(yàn)室玩具，而是解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)的工具?！睏畋嬖V記者，該行已經(jīng)推動(dòng)大模型技術(shù)在客戶(hù)經(jīng)理賦能、合規(guī)運(yùn)營(yíng)、遠(yuǎn)程坐席、助力分行智能化經(jīng)營(yíng)等場(chǎng)景的落地。

在銀行客戶(hù)經(jīng)理撰寫(xiě)授信盡調(diào)報(bào)告這一場(chǎng)景中，效率提升尤為顯著。

在傳統(tǒng)流程下，銀行客戶(hù)經(jīng)理撰寫(xiě)授信盡調(diào)報(bào)告需要經(jīng)歷與客戶(hù)接洽、資料收集、現(xiàn)場(chǎng)盡調(diào)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、授信方案設(shè)計(jì)并撰寫(xiě)報(bào)告，再提交審批。對(duì)于一些中大型企業(yè)來(lái)說(shuō)，撰寫(xiě)一份百頁(yè)授信盡調(diào)報(bào)告平均需要7天左右，如今借助大模型技術(shù)，短短3分鐘即可完成一份報(bào)告。

記者了解到，光大銀行于2024年12月上線(xiàn)的授信盡調(diào)智能報(bào)告功能，基于大模型、大數(shù)據(jù)技術(shù)自動(dòng)獲取、加工行內(nèi)外相關(guān)數(shù)據(jù)，幫助一線(xiàn)客戶(hù)經(jīng)理對(duì)申請(qǐng)企業(yè)的各維度指標(biāo)進(jìn)行綜合分析，更精準(zhǔn)地揭示、評(píng)估企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，助力信貸決策，并能夠按章節(jié)自動(dòng)生成授信盡調(diào)報(bào)告。自動(dòng)生成盡調(diào)報(bào)告質(zhì)量的程度由外部數(shù)據(jù)豐富度與內(nèi)部數(shù)據(jù)顆粒度決定，當(dāng)然數(shù)據(jù)質(zhì)量是基礎(chǔ)性因素。

“這極大地節(jié)省了客戶(hù)經(jīng)理的精力，讓他們能更專(zhuān)注于客戶(hù)關(guān)系的深度經(jīng)營(yíng)和復(fù)雜問(wèn)題的解決?！睏畋硎?，目前，授信盡調(diào)智能報(bào)告功能已推廣至光大銀行境內(nèi)所有39家一級(jí)分行，服務(wù)客戶(hù)經(jīng)理近2000名，幫助撰寫(xiě)5000余份盡調(diào)報(bào)告，平均生成一份報(bào)告僅3至5分鐘。

效率的提升是全方位的。在合規(guī)運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域，面對(duì)浩如煙海的規(guī)章制度，光大銀行上線(xiàn)了智能政策問(wèn)答助手，響應(yīng)速度平均僅20秒，不僅能實(shí)現(xiàn)文件的精確檢索，更能進(jìn)行差異比對(duì)和問(wèn)題解答，顯著提升了政策解讀的一致性與決策的規(guī)范性。

與此同時(shí)，遠(yuǎn)程坐席人員也體驗(yàn)到了大模型帶來(lái)的便捷。楊兵兵告訴記者，將大模型嵌入日常辦公流程，輔助坐席人員處理客戶(hù)問(wèn)題并生成工單總結(jié)，單通電話(huà)處理時(shí)間因此縮短了15秒，坐席滿(mǎn)意度高達(dá)90%。

“而對(duì)于分行管理者而言，多達(dá)807項(xiàng)業(yè)務(wù)指標(biāo)、實(shí)現(xiàn)秒級(jí)響應(yīng)的經(jīng)營(yíng)分析畫(huà)像自動(dòng)化報(bào)告，告別了以往層層收集數(shù)據(jù)、反復(fù)核實(shí)指標(biāo)、耗時(shí)打印匯報(bào)的傳統(tǒng)模式，杜絕了人為差錯(cuò)，為經(jīng)營(yíng)決策提供了即時(shí)、客觀(guān)的有力支撐?！睏畋M(jìn)一步表示。

面向未來(lái)，楊兵兵認(rèn)為大模型技術(shù)在銀行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景將逐步深入。首先，它將通過(guò)整合全行知識(shí)庫(kù)，為一線(xiàn)員工打造強(qiáng)大智能助手，實(shí)現(xiàn)跨渠道服務(wù)的無(wú)縫協(xié)同與精準(zhǔn)匹配。同時(shí)，大模型技術(shù)將強(qiáng)化銀行經(jīng)營(yíng)能力，運(yùn)用多模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建深度客戶(hù)畫(huà)像，驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，推動(dòng)產(chǎn)品個(gè)性化推薦，提高客戶(hù)轉(zhuǎn)化率和交叉銷(xiāo)售率。

不僅如此，大模型還將為科學(xué)決策提供有力支持，通過(guò)對(duì)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)、行業(yè)周期的多維度分析，輔助銀行實(shí)現(xiàn)從經(jīng)驗(yàn)決策向科學(xué)決策的轉(zhuǎn)變。此外，風(fēng)險(xiǎn)防控也將迎來(lái)升級(jí)，大模型的深度推理能力將用于分析企業(yè)多維度信息，構(gòu)建前瞻性的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制。在內(nèi)部運(yùn)營(yíng)和科技研發(fā)領(lǐng)域，大模型有望打破數(shù)據(jù)孤島、提供智能化辦公方案以及構(gòu)建覆蓋研發(fā)全流程的智能助手，提高科技產(chǎn)出效能。

核心資源與破局之道：組織適配是關(guān)鍵密碼

“大模型技術(shù)在銀行釋放巨大價(jià)值，其基石遠(yuǎn)不止于算法、數(shù)據(jù)和算力這‘三駕馬車(chē)’?！睏畋J(rèn)為，大模型的核心價(jià)值在于其深度理解、復(fù)雜推理和自主決策的閉環(huán)能力，這要求它必須緊密嵌入業(yè)務(wù)流程、實(shí)時(shí)響應(yīng)動(dòng)態(tài)需求、并能跨部門(mén)協(xié)同解決端到端問(wèn)題。

楊兵兵表示，能否突破傳統(tǒng)的組織模式桎梏，成為釋放大模型潛能的關(guān)鍵。過(guò)往“科技部門(mén)埋頭開(kāi)發(fā)、業(yè)務(wù)部門(mén)被動(dòng)使用”的線(xiàn)性流程，以及部門(mén)間相對(duì)割裂的協(xié)作機(jī)制，顯然難以支撐這種深度的業(yè)技融合需求。

記者了解到，為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，光大銀行將組織架構(gòu)的適配性變革提升到了戰(zhàn)略高度，視其為“一把手工程”，其中一個(gè)標(biāo)志性的舉措是于2022年在總行層面成立了統(tǒng)籌全行模型管理和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一級(jí)部門(mén)。

“這個(gè)部門(mén)的使命非常明確，就是從全局視角出發(fā)，規(guī)劃全行的智能應(yīng)用與轉(zhuǎn)型路徑，推動(dòng)銀行轉(zhuǎn)向以‘人機(jī)協(xié)同、任務(wù)驅(qū)動(dòng)’為核心的小單元協(xié)作體系?！睏畋硎尽?/p>

這種對(duì)組織適配性的理解，也為面臨資源挑戰(zhàn)的中小銀行提供了破局思路。不少業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，開(kāi)源大模型的蓬勃發(fā)展，為中小銀行在基礎(chǔ)模型能力層面創(chuàng)造了難得的“平權(quán)”機(jī)會(huì)。

而楊兵兵認(rèn)為，大模型技術(shù)潛力的深度釋放，更取決于模型能力與銀行自身場(chǎng)景選擇、組織特性的適配程度。大型銀行固然擁有專(zhuān)業(yè)人才儲(chǔ)備和培訓(xùn)體系優(yōu)勢(shì)，但中小銀行也具有其獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)——架構(gòu)層級(jí)簡(jiǎn)單、決策鏈條短所帶來(lái)的“船小好調(diào)頭”的組織敏捷性。

楊兵兵建議，中小銀行應(yīng)充分利用自身組織優(yōu)勢(shì)，形成利于業(yè)技融合通關(guān)的組織架構(gòu)，高效釋放技術(shù)潛力；同時(shí)可考慮集中資源于核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域及自身特色業(yè)務(wù)領(lǐng)域，優(yōu)化科技資源配置，并探索在行業(yè)內(nèi)組建技術(shù)共研共創(chuàng)機(jī)制，加大核心場(chǎng)景的深入落地與實(shí)踐應(yīng)用，逐漸在大模型應(yīng)用層面實(shí)現(xiàn)與大銀行的“平權(quán)”。

風(fēng)險(xiǎn)防控：構(gòu)筑應(yīng)對(duì)AI幻覺(jué)的立體防線(xiàn)

隨著人工智能技術(shù)在銀行業(yè)的深度滲透，其伴生的風(fēng)險(xiǎn)也引起行業(yè)高度關(guān)注。其中，“AI幻覺(jué)”——即模型生成看似邏輯自洽、實(shí)則背離客觀(guān)事實(shí)或?qū)I(yè)知識(shí)的錯(cuò)誤內(nèi)容——已成為行業(yè)高度警惕的核心挑戰(zhàn)之一。

楊兵兵認(rèn)為，在銀行的風(fēng)險(xiǎn)圖譜中，大模型應(yīng)用存在系統(tǒng)復(fù)雜性帶來(lái)的科技風(fēng)險(xiǎn)、依賴(lài)集中部署引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全相關(guān)的數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)以及模型可解釋性較弱和不容忽視的幻覺(jué)問(wèn)題。

面對(duì)AI幻覺(jué)這一棘手難題，光大銀行初步構(gòu)建了一套立體防線(xiàn)。

第一道防線(xiàn)立足于源頭攔截。光大銀行結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景特性、語(yǔ)義關(guān)聯(lián)分析技術(shù)與動(dòng)態(tài)攔截機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)幻覺(jué)內(nèi)容的精準(zhǔn)識(shí)別與攔截，確保模型輸出符合金融場(chǎng)景的合規(guī)要求。

“第二道防線(xiàn)來(lái)自堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)治理?！睏畋J(rèn)為，高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是減少模型幻覺(jué)的基石。

為此，光大銀行梳理了數(shù)據(jù)治理的重點(diǎn)方向：持續(xù)引入更豐富、更多元的高質(zhì)量外部數(shù)據(jù)源，拓寬模型的認(rèn)知邊界；推行數(shù)據(jù)智能標(biāo)注技術(shù)，提升數(shù)據(jù)標(biāo)注的效率和準(zhǔn)確性，優(yōu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的質(zhì)量；同時(shí)加強(qiáng)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的治理，對(duì)其進(jìn)行有效的登記、分類(lèi)和價(jià)值挖掘。

在模型協(xié)同方面，光大銀行采用了“大模型統(tǒng)籌決策+小模型精準(zhǔn)評(píng)估”的協(xié)同運(yùn)營(yíng)機(jī)制，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)度策略實(shí)現(xiàn)“能力互補(bǔ)”，對(duì)模型輸出進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)閉環(huán)管控，降低AI幻覺(jué)的概率，這是第三道防線(xiàn)。

最終的保障則落在責(zé)任歸屬上。對(duì)此，光大銀行建立了“誰(shuí)應(yīng)用、誰(shuí)審核、誰(shuí)負(fù)責(zé)”的責(zé)任機(jī)制。一方面要求業(yè)務(wù)人員對(duì)大模型輸出內(nèi)容進(jìn)行合規(guī)審核，確保輸出內(nèi)容在金融場(chǎng)景中符合業(yè)務(wù)規(guī)范；另一方面從流程上杜絕未審核內(nèi)容的落地應(yīng)用，保障金融服務(wù)的安全性與可靠性。

“這層‘人工防火墻’，不僅是保障金融服務(wù)安全不可或缺的屏障，也是‘人機(jī)協(xié)同’模式的生動(dòng)體現(xiàn)。未來(lái)，這一模式將逐步重構(gòu)銀行的智慧內(nèi)核?！睏畋硎尽?/p>

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編輯：王春霞

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