本文來(lái)自微信公眾號(hào)“twt企業(yè)IT社區(qū)”，作者/劉遠(yuǎn)圳，某股份制銀行AI產(chǎn)品經(jīng)理。
一、銀行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施面臨的挑戰(zhàn)
銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施面臨著以下四個(gè)方面的挑戰(zhàn)：
一是數(shù)據(jù)體量大。隨著金融業(yè)務(wù)的發(fā)展，金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算架構(gòu)已無(wú)法滿足快速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)需求。
二是數(shù)據(jù)類型多。金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)種類繁多，不同業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)邏輯、需求也不盡相同，因此對(duì)數(shù)據(jù)類型要求也不一樣。
三是數(shù)據(jù)價(jià)值高。隨著金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型深入，金融產(chǎn)品越來(lái)越復(fù)雜，銀行需要對(duì)海量、多源、異構(gòu)的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、建模和分析，才能更好地了解客戶，提供個(gè)性化服務(wù)。
四是信息安全要求高。銀行在發(fā)展業(yè)務(wù)的同時(shí)也會(huì)涉及客戶敏感信息的處理和保護(hù)問(wèn)題。隨著人工智能等新技術(shù)的不斷應(yīng)用，銀行業(yè)務(wù)系統(tǒng)越來(lái)越智能化、自動(dòng)化，對(duì)信息安全和數(shù)據(jù)隱私保護(hù)提出了更高要求。
因此，銀行需要構(gòu)建一套高效、智能、安全的新一代數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)，以支持大模型應(yīng)用。
二、大語(yǔ)言模型在銀行應(yīng)用中的挑戰(zhàn)
大模型是人工智能應(yīng)用的重要載體，在金融領(lǐng)域的應(yīng)用也取得了很好的成效，但目前仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。
一是數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。大模型需要從海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，但對(duì)于不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)，存在著質(zhì)量上的差異，如業(yè)務(wù)指標(biāo)與風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)之間、用戶屬性與客戶行為之間、業(yè)務(wù)屬性與產(chǎn)品屬性之間等。這些差異給模型效果帶來(lái)較大影響，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)清洗手段往往存在著不同程度的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。
二是算法可解釋性問(wèn)題。大模型解決業(yè)務(wù)問(wèn)題無(wú)需再像傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)一樣根據(jù)業(yè)務(wù)需求對(duì)算法進(jìn)行選擇，目前主流的機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要包括：決策樹、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、隨機(jī)森林等。以決策樹為例，決策樹主要應(yīng)用于分類問(wèn)題中，在解決模型過(guò)擬合等問(wèn)題上有較大優(yōu)勢(shì)；而支持向量機(jī)的過(guò)擬合問(wèn)題相對(duì)突出；隨機(jī)森林則更適用于解決回歸問(wèn)題。這些傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都有著良好的可解釋性，但是大模型因?yàn)槠鋮?shù)規(guī)模巨大，模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，導(dǎo)致算法可解釋性差，大多情況下相當(dāng)于黑盒。
三是模型迭代效率問(wèn)題。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行大量的標(biāo)注才能達(dá)到較好效果，而大模型在訓(xùn)練時(shí)不需要進(jìn)行標(biāo)注工作，可以直接利用已有數(shù)據(jù)來(lái)微調(diào)模型參數(shù)，但是因?yàn)榇竽Ｐ蛥?shù)量巨大，模型訓(xùn)練及微調(diào)需要耗費(fèi)大量時(shí)間及硬件資源，這就導(dǎo)致大模型在迭代效率上存在不足。
三、大模型時(shí)代銀行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)思路
銀行可以將大模型與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)緊密結(jié)合，充分發(fā)揮大模型在智能化數(shù)據(jù)處理和分析方面的優(yōu)勢(shì)。這將有助于銀行提升業(yè)務(wù)智能化水平、降低成本、提高服務(wù)質(zhì)量，從而在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中保持領(lǐng)先地位，以下是對(duì)大模型時(shí)代銀行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)思路：
1.構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)
在大模型時(shí)代，銀行首先需要構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)。這個(gè)平臺(tái)應(yīng)能夠整合來(lái)自不同部門、不同系統(tǒng)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、整合和標(biāo)準(zhǔn)化，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性和可用性。這個(gè)平臺(tái)將作為大模型訓(xùn)練和推理的基礎(chǔ)，提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)輸入。
2.智能化數(shù)據(jù)處理與標(biāo)注
利用大模型的自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別等能力，銀行可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化預(yù)處理和標(biāo)注。這包括數(shù)據(jù)清洗、去重、格式化、分類等預(yù)處理操作，以及針對(duì)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)標(biāo)注。通過(guò)智能化處理，可以大大提高數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性，降低人工成本。
3.優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算
為了滿足大模型訓(xùn)練的高性能需求，銀行需要優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算策略。這包括使用高性能的存儲(chǔ)系統(tǒng)、分布式計(jì)算框架和云計(jì)算資源，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速讀取、高效計(jì)算和彈性擴(kuò)展。同時(shí)，還需要考慮數(shù)據(jù)的備份、恢復(fù)和容災(zāi)、安全防勒索等，確保數(shù)據(jù)的安全性和可靠性。
4.數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)
在大模型時(shí)代，數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)尤為重要。銀行需要嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)法規(guī)，采用加密、訪問(wèn)控制、數(shù)據(jù)脫敏、存儲(chǔ)防勒索等技術(shù)手段，保護(hù)用戶數(shù)據(jù)的隱私和安全。同時(shí)，還需要建立完善的數(shù)據(jù)安全管理體系，包括數(shù)據(jù)安全策略、安全審計(jì)、應(yīng)急響應(yīng)等，確保數(shù)據(jù)的全生命周期安全。
5.數(shù)據(jù)治理與模型可解釋性
為了確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，銀行需要建立完善的數(shù)據(jù)治理體系。這包括制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制、實(shí)施數(shù)據(jù)血緣分析等。同時(shí)，為了提高大模型的可解釋性，銀行需要采用可視化、自然語(yǔ)言解釋等技術(shù)手段，幫助業(yè)務(wù)人員理解模型的決策依據(jù)和輸出結(jié)果，增強(qiáng)對(duì)模型的信任度。
四、大語(yǔ)言模型應(yīng)用對(duì)銀行的意義
大模型應(yīng)用能夠?qū)︺y行的業(yè)務(wù)產(chǎn)生重要的影響。大模型是基于大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)構(gòu)建的，能更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)環(huán)境，能在更短的時(shí)間內(nèi)對(duì)客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷和風(fēng)險(xiǎn)防控。因此，大模型在銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中具有重要意義：
一是提升營(yíng)銷精準(zhǔn)度。大模型應(yīng)用后，可以減少人工干預(yù)，提升營(yíng)銷精準(zhǔn)度。例如，在營(yíng)銷活動(dòng)開(kāi)始前，基于大數(shù)據(jù)和算法模型對(duì)客戶進(jìn)行精準(zhǔn)畫像，預(yù)判其是否有購(gòu)買意愿、購(gòu)買能力和風(fēng)險(xiǎn)承受能力，并根據(jù)客戶畫像結(jié)果精準(zhǔn)推送營(yíng)銷信息。
二是提升風(fēng)控水平。大模型可以基于海量數(shù)據(jù)對(duì)客戶進(jìn)行多維度風(fēng)險(xiǎn)分析，從而提高風(fēng)控水平。例如，在貸前、貸中、貸后等環(huán)節(jié)提供全方位的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和預(yù)警服務(wù)，對(duì)客戶的交易行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)及時(shí)響應(yīng)并進(jìn)行處理。
三是提升創(chuàng)新能力。大模型可以為銀行提供更多創(chuàng)新思路和工具。例如，通過(guò)大模型構(gòu)建的智能風(fēng)控系統(tǒng)，銀行可以及時(shí)掌握客戶交易信息、資金流轉(zhuǎn)情況等數(shù)據(jù)信息，根據(jù)客戶的行為特征提供個(gè)性化服務(wù)。
四是提升運(yùn)營(yíng)效率。大模型可以基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理和分析。例如，在貸前環(huán)節(jié)采用大數(shù)據(jù)模型對(duì)客戶進(jìn)行精準(zhǔn)畫像；在貸中環(huán)節(jié)采用大數(shù)據(jù)模型對(duì)客戶進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警；在貸后環(huán)節(jié)通過(guò)大模型實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化催收等。
大模型可以通過(guò)資源集約、協(xié)同高效的方式提升效能。例如，在人力資源方面利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)和AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成和共享，提高人力資源使用效率；在財(cái)務(wù)管理方面實(shí)現(xiàn)自動(dòng)結(jié)算等。
五、結(jié)束語(yǔ)
本文探討了銀行構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施以支持大模型應(yīng)用的問(wèn)題，分析了當(dāng)前銀行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)現(xiàn)狀，總結(jié)了當(dāng)前銀行在構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施方面的問(wèn)題，并從統(tǒng)籌規(guī)劃、技術(shù)支撐、安全保障三個(gè)方面提出了銀行加速構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施以支持大模型應(yīng)用的建議。
當(dāng)前，我國(guó)銀行業(yè)正在加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，銀行機(jī)構(gòu)應(yīng)加強(qiáng)科技規(guī)劃與戰(zhàn)略布局，在戰(zhàn)略層面形成金融科技和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的共識(shí)；在技術(shù)層面積極引入新技術(shù)，利用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)手段來(lái)加速構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施；在安全保障層面加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管控和信息保護(hù)，確保大數(shù)據(jù)平臺(tái)與其他信息系統(tǒng)的安全可控，確保信息系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行，為銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
