2024年工商银行人工智能大模型研究：引领金融科技创新的新趋势

本篇文章的部分核心观点、图表及数据，出自工商银行于2025年1月3日发布的报告《2024工商银行人工智能大模型白皮书》，如需获得原文，请前往文末下载。

随着人工智能技术的快速发展，工商银行在人工智能大模型的应用上取得了显著进展。本文将深入分析工商银行在人工智能大模型领域的技术发展、应用场景以及未来展望，探讨其在金融科技创新中的引领作用。

关键词：工商银行、人工智能大模型、金融科技创新、生成式大模型、数字化转型

人工智能大模型在金融领域的技术发展

近年来，人工智能大模型在金融领域的应用逐渐成为热点。工商银行作为国内领先的商业银行之一，积极布局人工智能大模型技术，以提升金融服务的智能化水平。从技术层面来看，工商银行的人工智能大模型主要依托于先进的深度学习算法和大规模数据训练，能够实现对海量金融数据的高效处理和分析。例如，工商银行开发的金融行业大模型，通过结合金融数据训练而成，能够有效解决金融行业中的风险管理、智能投顾、反欺诈等问题。此外，工商银行还积极探索多模态大模型的应用，将文本、图像、语音等多种数据类型进行融合，进一步提升模型的综合分析能力。这种多模态大模型不仅能够处理传统的文本数据，还能对图像和语音等非结构化数据进行识别和理解，为金融业务的创新提供了更广阔的空间。

在模型架构方面，工商银行采用了混合专家模型（MoE）等先进的模型架构，以提高模型的计算效率和处理能力。混合专家模型通过将多个相对独立的小模型组合成一个大模型，避免了模型规模过大导致的训练成本问题。这种架构能够根据不同的任务需求，动态选择合适的专家模型进行计算，从而实现对复杂金融任务的高效处理。例如，在处理复杂的金融交易分析任务时，混合专家模型可以自动选择适合的专家模型进行计算，从而提高分析的准确性和效率。此外，工商银行还不断优化模型的训练算法，采用自监督学习、强化学习等先进的学习方法，使模型能够更好地适应金融业务的变化和发展。通过这些技术的不断优化和创新，工商银行的人工智能大模型在金融领域的应用水平不断提升，为金融业务的智能化发展提供了强有力的技术支撑。

人工智能大模型在金融业务中的应用场景

工商银行的人工智能大模型在多个金融业务领域得到了广泛应用，极大地提升了业务的效率和质量。在客户服务方面，工商银行利用大模型技术，实现了对客户咨询问题的智能理解和回答。通过构建智能客服系统，工商银行能够为客户提供更加高效、准确的咨询服务。例如，在客户咨询信用卡业务时，智能客服系统能够根据客户的问题，快速从大量的金融知识库中提取相关信息，并生成准确、易懂的回答，从而提高客户满意度。此外，工商银行还通过大模型技术，实现了对客户行为的智能分析和预测，为客户提供个性化的金融产品推荐和服务。在风险防控方面，工商银行利用大模型对金融交易数据进行实时监测和分析，能够有效识别和预警潜在的风险。例如，在反洗钱业务中，大模型通过对交易数据的深度学习和分析，能够识别出异常的交易行为，并及时向相关部门发出预警，从而提高反洗钱的效率和准确性。此外，工商银行还利用大模型对信贷业务进行全流程的风险管理，从贷前的客户信用评估到贷后的风险监测，都能够实现智能化的处理。在运营管理方面，工商银行通过大模型技术，实现了对内部业务流程的智能化优化和管理。例如，在工单处理方面，大模型能够根据工单的内容和历史数据，自动进行工单的分类、优先级排序和处理建议生成，从而提高工单处理的效率和质量。此外，工商银行还利用大模型对内部的知识文档进行智能管理和检索，为员工提供更加便捷的知识获取和使用服务。

人工智能大模型在金融创新中的未来展望

展望未来，工商银行的人工智能大模型将在金融创新中发挥更加重要的作用。首先，在技术层面，工商银行将继续加大研发投入，推动大模型技术的不断创新和发展。例如，进一步提升模型的计算能力和处理效率，使其能够更好地应对金融业务中的大规模数据处理需求。同时，还将加强对多模态大模型的研究和应用，实现对金融业务中各种数据类型的全面融合和分析，为金融创新提供更加强大的技术支持。其次，在应用场景方面，工商银行将不断拓展大模型的应用领域，探索更多的金融创新模式。例如，在智能投顾领域，利用大模型对客户的投资偏好和市场趋势进行深度分析，为客户提供更加精准和个性化的投资建议。在金融产品创新方面，通过大模型对客户需求和市场变化的实时感知，快速设计和推出符合市场需求的金融产品，提升工商银行的市场竞争力。此外，工商银行还将加强与其他金融机构和科技企业的合作，共同推动人工智能大模型在金融领域的应用和发展，构建更加开放和共享的金融生态系统。通过这些努力，工商银行的人工智能大模型将在金融创新中发挥更加重要的引领作用，推动金融行业的数字化和智能化转型，为客户提供更加优质和便捷的金融服务。