新华财经北京7月2日电 当银行客户经理写一份企业授信尽调报告从耗时7天压缩至3分钟都优配送端，当政策问答平均响应时间缩短至20秒，银行与大模型的化学反应正悄然颠覆传统金融作业模式。近日，新华财经独家对话中国光大银行副行长杨兵兵，深入探讨大模型在银行核心场景的深度实践，用好大模型的关键资源以及与技术红利如影随形的AI幻觉应对之策等话题。
场景深耕：3分钟生成授信尽调报告，20秒实现精准问答
走进银行的业务一线，大模型技术已不再是遥不可及的概念，而是真切地扎根于多个核心场景，并结出效率之果。
“大模型不是实验室玩具，而是解决业务痛点的工具。”杨兵兵告诉记者，该行已经推动大模型技术在客户经理赋能、合规运营、远程坐席、助力分行智能化经营等场景的落地。
在银行客户经理撰写授信尽调报告这一场景中，效率提升尤为显著。
在传统流程下，银行客户经理撰写授信尽调报告需要经历与客户接洽、资料收集、现场尽调、风险评估、授信方案设计并撰写报告，再提交审批。对于一些中大型企业来说，撰写一份百页授信尽调报告平均需要7天左右，如今借助大模型技术，短短3分钟即可完成一份报告。
记者了解到，光大银行于2024年12月上线的授信尽调智能报告功能，基于大模型、大数据技术自动获取、加工行内外相关数据，帮助一线客户经理对申请企业的各维度指标进行综合分析，更精准地揭示、评估企业风险，助力信贷决策，并能够按章节自动生成授信尽调报告。自动生成尽调报告质量的程度由外部数据丰富度与内部数据颗粒度决定，当然数据质量是基础性因素。
“这极大地节省了客户经理的精力，让他们能更专注于客户关系的深度经营和复杂问题的解决。”杨兵兵表示，目前，授信尽调智能报告功能已推广至光大银行境内所有39家一级分行，服务客户经理近2000名都优配送端，帮助撰写5000余份尽调报告，平均生成一份报告仅3至5分钟。
效率的提升是全方位的。在合规运营领域，面对浩如烟海的规章制度，光大银行上线了智能政策问答助手，响应速度平均仅20秒，不仅能实现文件的精确检索，更能进行差异比对和问题解答，显著提升了政策解读的一致性与决策的规范性。
与此同时，远程坐席人员也体验到了大模型带来的便捷。杨兵兵告诉记者，将大模型嵌入日常办公流程，辅助坐席人员处理客户问题并生成工单总结，单通电话处理时间因此缩短了15秒，坐席满意度高达90%。
“而对于分行管理者而言，多达807项业务指标、实现秒级响应的经营分析画像自动化报告，告别了以往层层收集数据、反复核实指标、耗时打印汇报的传统模式，杜绝了人为差错，为经营决策提供了即时、客观的有力支撑。”杨兵兵进一步表示。
面向未来，杨兵兵认为大模型技术在银行业的应用场景将逐步深入。首先，它将通过整合全行知识库，为一线员工打造强大智能助手，实现跨渠道服务的无缝协同与精准匹配。同时，大模型技术将强化银行经营能力，运用多模态数据构建深度客户画像，驱动精准营销，推动产品个性化推荐，提高客户转化率和交叉销售率。
不仅如此，大模型还将为科学决策提供有力支持，通过对宏观经济、行业周期的多维度分析，辅助银行实现从经验决策向科学决策的转变。此外，风险防控也将迎来升级，大模型的深度推理能力将用于分析企业多维度信息，构建前瞻性的风险预警机制。在内部运营和科技研发领域，大模型有望打破数据孤岛、提供智能化办公方案以及构建覆盖研发全流程的智能助手，提高科技产出效能。
核心资源与破局之道：组织适配是关键密码
“大模型技术在银行释放巨大价值都优配送端，其基石远不止于算法、数据和算力这‘三驾马车’。”杨兵兵认为，大模型的核心价值在于其深度理解、复杂推理和自主决策的闭环能力，这要求它必须紧密嵌入业务流程、实时响应动态需求、并能跨部门协同解决端到端问题。
杨兵兵表示，能否突破传统的组织模式桎梏，成为释放大模型潜能的关键。过往“科技部门埋头开发、业务部门被动使用”的线性流程，以及部门间相对割裂的协作机制，显然难以支撑这种深度的业技融合需求。
记者了解到，为应对这一挑战，光大银行将组织架构的适配性变革提升到了战略高度，视其为“一把手工程”，其中一个标志性的举措是于2022年在总行层面成立了统筹全行模型管理和数字化转型的一级部门。
“这个部门的使命非常明确，就是从全局视角出发，规划全行的智能应用与转型路径，推动银行转向以‘人机协同、任务驱动’为核心的小单元协作体系。”杨兵兵表示。
这种对组织适配性的理解，也为面临资源挑战的中小银行提供了破局思路。不少业内人士认为，开源大模型的蓬勃发展，为中小银行在基础模型能力层面创造了难得的“平权”机会。
而杨兵兵认为，大模型技术潜力的深度释放，更取决于模型能力与银行自身场景选择、组织特性的适配程度。大型银行固然拥有专业人才储备和培训体系优势，但中小银行也具有其独特的竞争优势——架构层级简单、决策链条短所带来的“船小好调头”的组织敏捷性。
杨兵兵建议，中小银行应充分利用自身组织优势，形成利于业技融合通关的组织架构，高效释放技术潜力；同时可考虑集中资源于核心业务领域及自身特色业务领域，优化科技资源配置，并探索在行业内组建技术共研共创机制，加大核心场景的深入落地与实践应用，逐渐在大模型应用层面实现与大银行的“平权”。
风险防控：构筑应对AI幻觉的立体防线
随着人工智能技术在银行业的深度渗透，其伴生的风险也引起行业高度关注。其中，“AI幻觉”——即模型生成看似逻辑自洽、实则背离客观事实或专业知识的错误内容——已成为行业高度警惕的核心挑战之一。
杨兵兵认为，在银行的风险图谱中，大模型应用存在系统复杂性带来的科技风险、依赖集中部署引发的网络风险，数据质量与安全相关的数据风险以及模型可解释性较弱和不容忽视的幻觉问题。
面对AI幻觉这一棘手难题，光大银行初步构建了一套立体防线。
第一道防线立足于源头拦截。光大银行结合业务场景特性、语义关联分析技术与动态拦截机制，实现对幻觉内容的精准识别与拦截，确保模型输出符合金融场景的合规要求。
“第二道防线来自坚实的数据治理。”杨兵兵认为，高质量的训练数据是减少模型幻觉的基石。
为此，光大银行梳理了数据治理的重点方向：持续引入更丰富、更多元的高质量外部数据源，拓宽模型的认知边界；推行数据智能标注技术，提升数据标注的效率和准确性，优化训练数据集的质量；同时加强非结构化数据的治理，对其进行有效的登记、分类和价值挖掘。
在模型协同方面，光大银行采用了“大模型统筹决策+小模型精准评估”的协同运营机制，通过动态调度策略实现“能力互补”，对模型输出进行风险闭环管控，降低AI幻觉的概率，这是第三道防线。
最终的保障则落在责任归属上。对此，光大银行建立了“谁应用、谁审核、谁负责”的责任机制。一方面要求业务人员对大模型输出内容进行合规审核，确保输出内容在金融场景中符合业务规范；另一方面从流程上杜绝未审核内容的落地应用，保障金融服务的安全性与可靠性。
“这层‘人工防火墙’，不仅是保障金融服务安全不可或缺的屏障，也是‘人机协同’模式的生动体现。未来都优配送端，这一模式将逐步重构银行的智慧内核。”杨兵兵表示。
星速配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
