2023年12月17日，工商銀行首席技術官呂仲濤在第二屆明珠灣金融論壇上發布了《明珠灣智能金融發展報告（2022）應用篇》（以下簡稱“應用篇”），并接受了經濟觀察網記者的提問。

呂仲濤介紹，金融行業智能應用2022年以來主要呈現了三個特征：應用規模穩步增長、應用質效不斷提升、應用成效顯著增強?！皯闷比脒x典型案例共33個，按照銀行、保險、證券三個主要的行業板塊組織，每個板塊大致細分為產品創新、客服營銷、運營管理、風控合規四個應用大類。其中，銀行業對智能新技術先行先試，持續提升業務水平，在智慧鄉村、智能錄審、數智交易等各類場景推出一大批典型應用。

呂仲濤表示：“大型銀行的數字化轉型和智能化應用發展較早，往往基于全技術棧面向全業務場景打造企業級平臺化能力，水平在同業中較為領先。中小銀行受制于資本、規模、人才等因素，其智能應用水平較大型機構總體上還有一定的差距，適合根據自己的戰略定位和特色業務領域，通過專項技術產品引進和持續打磨的方式賦能業務?！?/p>

對于記者提出的AI大模型需要大量的業務數據反哺來訓練學習，大型金融機構怎樣做好數據治理，安全合規地發展金融大模型的問題，呂仲濤表示：“高質量的數據是企業大模型應用成功的基石。但是訓練所需的數量巨大且多樣性要求高，對大模型所需的數據采、洗、管、用的數據工程平臺能力提出新挑戰?！?/p>

呂仲濤介紹，工商銀行已在同業率先完成千億金融大模型構建和應用。在這過程中，工商銀行依托企業級數據中臺，已從金融數據集的建設出發，圍繞數據采集、清洗、標注、管理、使用等全生命周期管理，初步形成一整套大模型數據工程平臺能力并積累TB（萬億字節）級金融數據集并不斷完善。

一是夯實標準化、流水線的數據采集之“基”，打破數據孤島。呂仲濤表示，對內，通過建立企業級數據中臺方式，集中手段打通數據孤島，將不同業務線、不同部門、不同系統的分散、冗雜的數據（包括結構化數據和文檔、語音、圖像等非結構化數據）整合在一起，形成統一集中納管的數據資產。對外，通過開源加聯創、專項采購等方式，持續豐富通用的互聯網新聞、書籍等外部數據。內外結合，建立數據的全面采集機制，為金融大模型的構建引來源頭活水。

二是持續提升數據處理、知識沉淀、數據治理之“器”，降低數據處理門檻。呂仲濤表示介紹，工商銀行已圍繞大模型初步建立數據工程和知識工程的體系化工具，具備對相關數據資產進行整理、清洗、去重、標注、治理的數據工程化能力，有效消除數據冗余、清除數據偏見，確保數據的質量和準確性，并通過工具支撐，持續擴充金融專屬數據集，以便完成企業專有模型訓練。

三是加強訓練數據安全管理之“術”，守牢大模型數據安全質量。通過構建專項機制和專項團隊，重點加強大模型數據安全管控，在數據安全管控過程中，優先保障社會主義核心價值觀、工行企業文化及金融從業要求，通過敏感詞檢測、非法數據過濾、安全測評、人工審核等處理安全手段，提升數據質量和安全可控能力。同時，工商銀行已隨大模型應用深入及實踐總結，逐步在推進體系化的安全測評、管控辦法和技術框架等能力建設。

四是建立大模型應用的數據運營之“道”，實現大模型的數據閉環。呂仲濤透露，一方面在業務系統中，以智能場景為單位，大模型迭代為目標，通過規范運營埋點數據、埋點數據全入湖等方式，確保大模型應用數據閉環，進而推動大模型持續迭代和優化。另一方面，加強金融大模型運營數據監控分析，按照不同業務領域預置運營指標模板，實現技術指標、業務指標的統一監控，并基于BI（Business Intelligence商務智能）能力，生成各類運營評價報告，給數據科學家提供大模型優化指導，保障大模型數據驅動的持續保鮮。

責任編輯：韓希宇