隨著AI（人工智能）大模型的發(fā)展成熟，這一新技術(shù)如何在金融行業(yè)落地應(yīng)用備受關(guān)注。
4月10日，IDC中國副總裁兼首席分析師武連峰在接受媒體群訪時表示，今年是大模型與行業(yè)結(jié)合落地的元年，而金融業(yè)又是數(shù)字化最好的行業(yè)。“今年將是金融業(yè)對大模型的‘投入年’，更多集中在基礎(chǔ)設(shè)施、應(yīng)用解決方案的投入上，未來兩三年，金融行業(yè)大模型有望真正產(chǎn)出，實地應(yīng)用。”
實際上，目前已有銀行探索在業(yè)務(wù)中使用AI大模型，10日，網(wǎng)商銀行在2024數(shù)字產(chǎn)業(yè)鏈金融行業(yè)峰會上宣布升級大雁系統(tǒng)，將AI大模型的能力應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)鏈金融，這一應(yīng)用這并非是直接生成內(nèi)容、與用戶互動，而是在后臺，大模型成為金融風(fēng)控系統(tǒng)的“助手”，幫助金融機構(gòu)識別小微。
網(wǎng)商銀行信息科技部副總經(jīng)理方珂在群訪中表示：“今天，在小微領(lǐng)域，唯有AI、科技能深入下去，如果沒有這兩項，我們也難以服務(wù)下沉客群。”
大模型應(yīng)用于兩方面 能將企業(yè)掛載到產(chǎn)業(yè)鏈上
貝殼財經(jīng)記者了解到，網(wǎng)商銀行主要將AI大模型應(yīng)用在兩方面，第一，用知識抽取能力構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈圖譜。大模型通過讀取海量的商品信息、企業(yè)關(guān)系信息之后，形成產(chǎn)業(yè)鏈圖譜，讓全產(chǎn)業(yè)鏈上下游的小微“顯形”；第二，通過信息解析能力，對小微企業(yè)的經(jīng)營情況進行秒級評價。大模型就像24小時無休的智能產(chǎn)研專家，讀研報、判斷產(chǎn)業(yè)趨勢、解析小微經(jīng)營數(shù)據(jù)，評價其信用情況。
為何要在產(chǎn)業(yè)鏈金融中引入大模型？
舉了個例子，在浙江嘉興，有一家名為丞達新材料科技有限公司（以下簡稱：丞達）的企業(yè)，其主營業(yè)務(wù)是高溫尼龍材料，新材料研發(fā)時間長，需要資金投入，客戶回款周期長達3個月，周轉(zhuǎn)需要資金，然而，幾年前企業(yè)主向銀行申請信貸時，仍需要抵押房產(chǎn)，并等待一周時間。
“在金融機構(gòu)眼中，丞達的畫像是一家普通的小微企業(yè)，年營業(yè)額在1000萬元左右。但它生產(chǎn)什么，最終銷向何處，金融機構(gòu)并不清楚。因此，在沒有品牌企業(yè)擔(dān)保的情況下，金融機構(gòu)很難給予其需要的貸款額度。” 網(wǎng)商銀行行長馮亮表示。
大模型則能將看企業(yè)的“視角”向深處延伸，從海量信息中理解數(shù)據(jù)，形成產(chǎn)業(yè)鏈圖譜，再通過技術(shù)識別小微企業(yè)的主營業(yè)務(wù)，將其掛載到產(chǎn)業(yè)鏈上。
比如，大雁系統(tǒng)通過大模型就識別出了丞達位于汽車產(chǎn)業(yè)鏈上，且擁有12項專利，是浙江省的高新技術(shù)企業(yè)，其所生產(chǎn)的尼龍材料最終去到了比亞迪汽車，成為保護連桿器核心電子器件的絕緣層。同時，其位于浙江嘉興的新興材料生產(chǎn)基地，擁有供應(yīng)優(yōu)勢。最終，網(wǎng)商銀行結(jié)合“AI產(chǎn)研專家”的評分與其他金融風(fēng)控數(shù)據(jù)進行嚴格的驗證，為其提供了200萬元額度的純信用貸款。
目前，網(wǎng)商銀行通過大模型搭建了包括汽車、醫(yī)療、建筑等在內(nèi)的9條產(chǎn)業(yè)方向的產(chǎn)業(yè)鏈圖譜，識別超2100萬產(chǎn)業(yè)鏈上下游的小微企業(yè)，小微信用畫像效率提升了10倍。
大模型可提高風(fēng)控精細度 落地應(yīng)用最關(guān)鍵的是找到合適場景
不過，目前來說，大模型還不能直接應(yīng)用于金融機構(gòu)的授信。
方珂表示，授信是決策系統(tǒng)，需要在各種各樣的維度上進行決策，而決策對精準度、風(fēng)控的要求非常高，大模型的決策能力沒那么高，且?guī)淼南到y(tǒng)性風(fēng)險很高。“現(xiàn)在談大模型在風(fēng)控系統(tǒng)中的應(yīng)用，主要是利用大模型的認知系統(tǒng)能力。換言之，大模型能從較多數(shù)據(jù)維度中刻畫更多認知畫像，但在最終決策時，選擇畫像仍需要一些準入標準和方法。”
方珂進一步表示，目前，網(wǎng)商銀行使用的是大數(shù)據(jù)風(fēng)控，而大數(shù)據(jù)風(fēng)控中很重要的一個方向是將數(shù)據(jù)提取成認知特征，讓決策系統(tǒng)更有精細度。其實，人審是最精細的，但人審的成本非常高，而量化風(fēng)控的精細度又略低，使用數(shù)據(jù)的效率也略低，在保證效果的情況下采用度不能過高，如果過高會導(dǎo)致在認知維度足夠的情況下，可能會看不清楚或無法給足授信。“引入大模型實際上強化了認知畫像的維度，在量化風(fēng)控的基礎(chǔ)上更接近人審，雖然仍達不到人審的精細度，但確實降低了成本。”
面向未來，武連峰認為，大模型高價值應(yīng)用，最關(guān)鍵的是找到合適的場景。其至少必須滿足兩個條件，一是需要對海量數(shù)據(jù)進行分析，二是需要高昂的專家知識。網(wǎng)商銀行大雁系統(tǒng)通過大模型構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈圖譜，在發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力與“人工智能+”的產(chǎn)業(yè)命題下，不失為服務(wù)實體經(jīng)濟的探索。
新京報貝殼財經(jīng)記者 潘亦純
編輯 王進雨
校對 柳寶慶
