Page 27 - 金融科技视界2023-3期
P. 27
Technical Tracking
技术追踪
的AI建设成效来看，已经支撑了近
200个业务场景，涉及全行11个业务
部门。这几年行内非常重视数字化
人才队伍的建设，人才引入基本也是
面向金融科技为主。我们目前缺的并
不是纯粹懂做数据分析、数据挖掘
的人，也不是单纯做工程和做产品的
人，真正缺的是业务+数据+技术的
复合型人才，需要会用数据驱动业务
经营管理的人才。
业务和技术如何配合协同，是
能风控系统。目前，已经有超过500万用户通过“百灵”提交材 很多银行在推广AI时常常面对的问
料，完成自证。 题。第一，技术侧主动推动的AI原型
AI在银行业中的应用，更擅长做数学题，ChatGPT擅长的 和场景是否是业务需要的？如果不
是语文题。 是，就很难形成合力。第二，“我人工
做也挺好的，AI有时候不可解释，真
Q4 正用于自动化决策，大家还是会有担
心，辅助决策相对多一些。”所以，人
AI在银行应用中是否有其局限性？ 工智能不是上线就万事大吉，他需要
有共同的目标和持续的运营。
平安银行总行金融科技部零售研发中心总经理兼基础零售
事业部联席总裁储量：这个问题可以理解为，银行应该如何用好 AI离不开数据，数据样本不够
AI？首先，作为银行，我们应该是AI工具的用户，而不是最底层 大的时候，BI就够了。因此，在人工
的技术开发者。所以，我们要保持和科技公司开放合作的心态， 智能的实践中，我们不能盲目认为AI
也要保持对新技术的敏锐度。 是万能的，还是要从实际的需求和场
既然是业务应用，那么银行在AI的实践中，要避免两个误 景出发。
区：其一，业务神话AI，觉得把诉求丢给AI，自然就得到答案了，
这是不可能的。业务要把自己的问题问出来，了解算法和AI运行 “助微计划”由全国工商联同多
的逻辑，跟算法工程师、研发工程师一起合作解决问题。其二，业 家行业协会，以及工商银行、平安银
务仅仅把AI当作几个技术产品，解决几个点状的问题，这种性价 行、网商银行等多家金融机构发起。
比是不高的。 2022年，全国工商联发布的报告显
所以，银行必须要体系化思考，在整个的业务模式、业务场 示，已有包括兴业银行、浦发银行、
景里，哪些环境最需要用AI技术。如果它带来的是一线工作人 平安银行在内的127家银行加入“助
员或者客户体验质的变化，那才是用好了AI，把AI用成了“新 微计划”，期间平均每月共同服务小
基建”。 微客户超300万，累计发放贷款超4
上海银行总行数据管理与应用部总经理助理刘训艳：从我们 万亿元。
2023.3 金融科技视界 25
