中小机构弯道超车窗口来临？DeepSeek开源提供加速度(2)

　　“对于未来，随着技术的不断进步和成本的进一步降低，大模型将不再是大银行的专属奢侈品，而是能够广泛应用于中小银行等金融机构中。这将为商业银行带来重要的技术变革趋势，推动其更加智能化、高效化地发展。”李秀生说道。 

　　在银行业数字化风控领域，DeepSeek等大模型技术有着广泛的应用前景。据卫浩分享，DeepSeek的发布让技术人员非常兴奋，因为它能媲美OpenAI的顶尖推理模型水平，且权重开源、许可宽松、可本地化可控使用。 

　　卫浩讲述了实操使用的感受，“在处理非结构化数据时，DeepSeek等大模型能增强语义理解和文本处理能力，让我们从更广泛的数据中获取信息。此外，通用智能模型的技术也可以被风控模型借鉴，提高客户评估准确性，做出更好决策。” 

　　卫浩指出，DeepSeek R1具备的深度思考能力，可以通过思维链训练模式，提高了意图和语义理解能力。这种能力不仅限于中文，也能在处理长上下文和复杂意图时表现出色。 

　　银行业作为信息化程度较高的行业，其计算机系统经历了多次重大变革。从应用计算机系统替代手工操作，到移动互联网的出现，银行不断再造其经营流程。如今，随着人工智能快速发展，银行正面临第四轮信息系统进化的挑战与机遇。那么大模型时代，银行应该如何构建适配自己的智能技术应用能力？ 

　　李秀生认为，大模型时代的来临，要求银行从人工智能的充分应用角度，思考如何重塑银行的经营管理和流程。银行需要首先思考如何构建应用，再考虑如何组织数据、提升数据质量、进行标签标注以及应用行外数据。整体来看，商业银行需从战略层进行思考，同时考虑算力、数据、算法以及应用等多方面因素。 

　　据他介绍，新网银行自成立起，就在反欺诈和信用风险控制领域充分应用了人工智能技术，实现了高效、大规模的贷款处理。然而，随着大模型的出现，银行开始考虑在更多领域进行探索和尝试。目前，新网银行已在客服领域应用大模型，成功替代了部分人工客服，并正在营销、贷后管理等领域尝试大模型的应用。 

　　除了银行领域，王俊预测在制造业、气候风险预测、计算机、教育、媒体娱乐等领域，大模型相关智能应用都会有较明显的提升。王俊指出，“在制造业中，大模型能监测零件或电池的可靠性，预测其寿命；在气候风险预测方面，人工智能算法解读未来天气情况，为高速公路等提供预警和路线优化；在计算机领域，大模型能助力代码补全、代码理解和构建；在教育领域，基于学生的学习习惯和行为，可以构建个性化大模型辅助学生学习；在媒体娱乐领域，大模型能用于内容生成、模型构建和场景搭建，如动画制作、游戏设计和短视频制作，还能合成数字人，用于电商推荐等。” 

　　AI抢饭碗还是造金碗？未来银行需要什么样的AI人才？ 

　　据中国银行业协会发布的《2024年度中国银行业发展报告》，金融与人工智能有天然的契合点，AI大模型技术能够充分挖掘银行业的海量数据，而银行业具有适用AI大模型技术的丰富场景。当前AI大模型正推进我国银行业服务、营销、产品等领域的全面革新，催化“未来银行”加速到来。 

　　伴随银行对大模型的广泛应用，对科技人员的技能也提出了更高的要求。李秀生认为，在互联网应用行业，互联网思维助力了互联网大厂的成功。随着人工智能时代的来临，对人才的需求转变为具备人工智能思维的金融和科技复合型人才。 

　　新网银行近年来已强调互联网思维，并将在未来重视人工智能思维。在业务产品设计、客户营销、日常经营活动以及构建整体经营管理体系时，都在融入人工智能思维。因此，银行将评估员工是否具备这一能力、基础或潜质，以培养适应未来银行发展所需的人才。 

　　“人工智能技术的不断进步给银行从业者带来了挑战，但也提供了新的机遇。面对变革，从业者需要保持冷静，不断学习，紧跟时代变化，找到自己在社会和企业中的位置。”李秀生勉励道。“技术人员需要调整自己，应用人工智能技术来提升自己的能力。而业务人员则不必过于担心被替代，因为人工智能技术的应用门槛降低了，即使不懂计算机的人也可以利用人工智能工具构建流程和应用，发挥自己的价值。因此，只要勇于学习，紧跟技术变化，银行从业者就不会被淘汰，反而能更好地适应时代技术的进步。”