2023中國國際服務貿易交易會-2023中國金融科技論壇于9月2日在北京舉行。博彥科技股份有限公司金融解決方案總經理劉暢出席并演講。

　　劉暢表示，人工智能在銀行業中一直都不缺應用場景，各種場景都能發揮AI的潛力。AIGC解決的是數據量不足無法強化模型的問題，博彥科技會在大模型應用探索路上繼續努力，利用自身優勢與合作伙伴為金融行業的未來助力。

　　以下為演講實錄：

　　大家好，我是博彥科技金融解決方案總經理劉暢，很感謝主辦方邀請博彥科技參加金融科技論壇。

　　首先介紹一下博彥科技，博彥科技是是一家面向全球的IT咨詢、產品、解決方案與服務提供商。成立28年，在全球12個國家擁有70多個交付中心，我們擁有3萬多名人員，多年來博彥科技著眼金融行業在數據智能、移動金融、監管合規、開放銀行、風險管理等方面推出多種解決方案，為300多家銀行、基金、保險、證券、信托提供專業化服務，并在大數據、人工智能、物聯網、移動金融等領域保持持續創新。

　　ChatGPT在2022年推出過后，AIGC的概念迅速席卷了整個IT行業，金融行業也引起了很大的重視，我們服務的很多的客戶也成立了專題小組在這方面做研究。博彥科技本著對新技術新方向的敏感度，也投入了自己的資源進行研發，今天會介紹一下我們隆重推出的幾個在金融行業的場景。

　　第一個場景是在監管合規方向，近幾年國家對金融機構的合規要求管理越來越嚴，從這幾年的罰款數值來看呈現上升趨勢，從國家金融監管總局今年上半年最新的數字來看，國有大行、股份制銀行、城商行、農商行加起來的罰單超過1600張，罰款金額超過9億，不乏有些銀行有超過10張千萬級的罰款單，已經很嚴重。對于銀行來說監管要求的緊縮，對合規部門的壓力會越來越大，金融專家一直提出金融機構應及時研判監管變化與政策導向，改被動合規為主動管理。博彥科技在此大背景下和商業銀行合作，推出我們的大模型助力我們的合規業務。

　　大家也知道市面上的合規系統大部分還是以內容管理和檢索為主，對于規章制度的解讀打標簽和領域分類、內部制度和流程制定等基本還是依靠人工處理為主，但是人工處理存在兩個問題，一是效率二是準確度。兩個問題在AIGC產生過后，在內容生成這個優勢把這兩個問題提出了新的解決思路。

　　例如，以外規內化這個業務場景舉例，從業務場景來看，外規內化步驟分以下幾步，解讀內容、對外進行分類、生成義務、根據分類把義務發放給各個部門，再由合規部門牽頭和內化部門做工作。我們講的步驟大家都能感覺到大模型做起來比人更好，尤其現在的AIGC更專長于語義類，過去需要投入大量的人工一步一步完成這些事情，現在用到大模型真的是幾秒鐘就可以完成。不是說取代人工，人工只需要做最后的審核以及少量的修正。

　　剛剛完成一批外規內化業務的POC，一般來說一個新規的產生，合規部至少需要兩天而且是經驗很豐富的合規人員才能把規定解成義務，但是我們用我們的合規大模型也就是幾分鐘的時間，大大提高了效率，真正把合規從被動合規為主動管理。

　　當然合規之外我們從外規內化之外，AIGC還能做到對以下幾點，對不同的規章制度進行打標簽，建立制度圖譜，同時增加檢索功能，通過大模型識別一些潛在風險、生成一些風險預警。舉一個很現實層的案例，在給銀行做的POC中，會把實際的業務操作以對話操作輸入到我們的合規大模型，合規大模型會回答這個業務行為是否違規，違哪幾條，對銀行業務操作部門有極大的推動作用，也就避免了前面幾頁提到監管越來越嚴這方面的一些違規風險。

　　我們為什么會結合大模型來研發這個合規產品，是因為我們覺得大模型比傳統的機器學習技術更加適合。博彥科技曾經在合規這個領域最早沒有用到大模型，是用的機器學習的做法，我們發現最大的難點是，我們拿到大量的銀行制度但數據量不夠，很難做到專業的合規模型，但是AIGC產生，我們在通用模型上只需要用少量專業數據，就能強化出一個專業模型，把模型訓練不再成為這個業務包裝的一個障礙。

　　這個是我們的合規中臺，它所有的功能符合市場上所有的合規工具管理，是一模一樣的，沒有特色，但是唯一的特色是在最左面合規大模型，因為只有用到這種加強模型，剛才所說到的人工所做的外規內化解義務這點，從兩天變成幾分鐘，把已經生成的義務給到我們的專業人員，大大提高生產力。

　　第二個場景是自動化測試，因為博彥科技已經深耕于自動化測試多年，在這方面積累了大量的經驗。但現在我們發現金融業務有一個最大的系統，金融業務系統有一個最大的問題是結構業務和環境都很復雜，而且業務規則疊加，需求頻繁變更，這樣就會造成我們的測試上面是碎片化的，階段化的重復性很高。傳統的手工和自動化測試并不能有效解決我們短期大量和迭代頻繁的測試需求。博彥科技研發了一款工業級的智能測試產品，利用AIGC的能力解決了案例生成、案例管理、案例分析、案例淘汰等方面存在的問題，目前我們的智能測試平臺主要在兩方面起到作用，一個是AI大模型生成高可笑高可用的測試案例，另外一個是探測代碼回歸失敗的場景。我們博彥科技參與了ChatGPT的研發，有一個部是在北美參與了ChatGPT，他們就會用到ChatGPT生成測試案例。我們借鑒我們這個組很多的經驗，不得不開一個題外話，說一個玩笑，技術人員永遠都會發明一樣東西取代自己，讓自己下崗，我一直跟他們這個組開這個玩笑，但是我們明顯發現用到生成式AIGC這個技術在測試類會起到很大的作用，尤其生成式測試部標準度會很高。

　　這個是整體AI智能自動化測試平臺的整體架構，現在這塊產品已經應用到單元測試、系統測試這塊，極大提高了測試的效率了質量。

　　這幾年民企業和銀政互聯成為銀行場景拓展的重要的方向，我有幸在3年前擔任過博彥科技智慧城市這個板塊的業務負責人，當時為全國幾十個城市做維修基金管理系統，我當時很自豪，我說我管理著中國第二大資金，因為我當時參與了上海維修資金建設，管700多億的資金。因為博彥科技有這個基礎，我們開始推出智慧物業。到2022年博彥科技已成為200多家物業企業提供它的系統服務，為3000多個小區200萬住戶。在這款智慧物業APP里面我們用到的AI技術有兩點，因為是APP提前會有一些埋點，收集一些行為數據，推一些周邊服務，達到提高物業費收繳率的效果。另外會把數字人應用其中，因為很多老年人用這個APP不太會用，我們通過數字人的方式隨時進行功能使用輔導。

　　這個場景是我們博彥科技推出的智能客服場景，目前智能客服在銀行使用場景非常多，比如客戶打電話來，目前都是機器人接聽，但是目前在市場上的功能比較有限，對客戶的反饋沒有辦法進行實時回復，博彥科技推出的智能客服結合AI功能，采用智能對話，支持多輪對話、FAQ、表格問答和閑聊等四大對話引擎，智能應用和終端層面支持多場景和多終端開發，具備良好的渠道適配能力和多場景的落地能力。

　　最后總結一下，現在人工智能的應用場景在銀行一直都不缺應用場景，營銷好還是公共好，這些場景AI都能發揮它的潛力。AIGC解決的是數據量不足無法強化模型的問題，博彥科技會在大模型應用探索路上繼續努力，利用我們的優勢與我們的合作伙伴為金融行業的未來推波助瀾，謝謝大家。

　　新浪聲明：所有會議實錄均為現場速記整理，未經演講者審閱，新浪網登載此文出于傳遞更多信息之目的，并不意味著贊同其觀點或證實其描述。

海量資訊、精準解讀，盡在新浪財經APP

責任編輯：梁斌 SF055