招行CIO周天虹：大模型给银行业带来4个变化，要从4点应对其局限性

周天虹提到大模型会给金融业带来服务模式、工作模式、交互模式、数据分析4个方面的变化。大模型主要存在幻觉、理解精准度、对齐能力、价值观偏差与伦理偏见、用户隐私、性能与成本等6方面的局限性。

来源｜智探AI应用

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在4月10日以“人工智能与金融未来”为主题的国民财富发展研究合作平台2025春季峰会上，招商银行首席信息官周天虹就“人工智能以及人工智能对金融的影响”进行了分享。他提到了大模型会给金融业带来的4个变化，以及大模型的局限性和应对措施。

大模型在银行业有广阔的应用空间，会带来4个方面的变化

周天虹表示，我们正处在一波人工智能的浪潮当中，这波人工智能浪潮的主角是大语言模型。人工智能作为一个专业的研究领域已有70多年的历史，大语言模型可以说是人工智能领域70多年发展中最重大的突破。

周天虹认为，大模型从应用侧来说有三个方面非常重要：第一，大模型具备强大的自然语言理解和生成的能力；第二，大语言模型具备非常强大的非结构化数据的理解和生成的能力，特别是对于人类几千年文明史积累的知识的学习、理解和应用的能力；第三，大语言模型当前具备了比较强的通用推理能力。

关于人工智能对金融的影响，周天虹表示，银行业从某种程度上可以认为是对金融数据和金融信息进行加工处理的行业。对于银行业来说，大语言模型有非常广阔的应用空间，可以给行业的发展带来积极的影响。比如说基于自然语言的新交互模式，可以给银行服务客户带来良好的新体验。在银行业大量的低复杂性的依靠人工来处理的业务领域，大语言模型可以帮助提高劳动生产效率。在一些复杂的工作场景，大语言模型也可以给员工带来更深入的洞察力，比如用很短的时间把一份几十页的商业合同阅读完毕，然后揭示其中的风险点。另外，银行还有大量面客的营销活动，需要数字内容的创新，大语言模型在这些方面也能做出很好的工作。

周天虹提到，大模型会给金融业带来服务模式、工作模式、交互模式、数据分析4个方面的变化。

其中，在服务模式上，将从“以重点客户为中心”到“以每个客户为中心”，在大模型的帮助下，银行可做到“千人千面”的服务。周天虹举例，招行打造的智能财富助理“小招”是其首个探索面向客户端的落地应用，以个性化、陪伴式智能服务提升用户线上办理业务、财富管理的全流程使用体验。

在工作模式上，将通过软件的工作编排，实现“人类员工+智能体员工”高效协同。在大模型的支撑下，招行经营助手可辅助客户经理经营提效。比如在接触客户前，原本需要30分钟左右的盘户工作，现只需一句话搞定；在接触中，可做到秒级应答辅助；接触后，能进行智能会话总结。

在交互模式上，将从“GUI”演变到“GUI+Chat”，可基于客户意图动态组织界面。周天虹以手机银行上“账户查询”“信用卡调额”“转账”为例，用户只需一句话，就可以帮忙直接进行操作。

在数据分析上，大模型大幅提升分析效率，降低数据分析门槛，使得“人人都能做数据分析”。招行也引入了经营分析助手，支持多维度、多层级的指标问答，实现经营分析报表的一站式经营分析。

大模型有2个发展方向，主要存在6项局限性，可从4个方面应对

周天虹表示，大模型有2大发展方向。

一是通用人工智能。在广泛的领域媲美人类智能水平，但是这个方向存在不确定性，因为大模型“不可靠”。

二是领域能力深化。面向特定领域构造工程和工业人工智能，颠覆生产方式。这个方向目前是比较确定的。周天虹举例，数字内容、知识检索等领域已被颠覆，医疗、法律、金融、研发则在进程中，未来将是AI脑力结合具身智能。

周天虹认为，大模型主要存在幻觉、理解精准度、对齐能力、价值观偏差与伦理偏见、用户隐私、性能与成本等6方面的局限性。

周天虹表示，目前大模型在主要的银行应用比较深入，要注意对于这些问题做好应对措施。

一是模型准入评估。使用大语言模型主要是用开源模型，开源模型的引入过程一定是要有管理的，怎样的模型、怎样的尺寸可以进入到银行生产环境服务业务、员工，必须要有严谨的管理过程。

二是模型训练规范。大语言模型引入以后要在一个具体的领域发挥作用，通常要进行后训练，对于大语言模型后训练必须要建立规范的流程，要有相应的系统、平台来进行管理。训练完以后，进入生产之前，对训练后的大语言模型仍要进行评测。对大模型的后训练很有可能增强了部分能力，也损害了一些能力，要让损害的能力在可接受范围内。

三是生成内容监督。生成式人工智能，可以生成很多高价值的内容，但是对于大模型生成的内容要进行监督，除了用算法监督，还要用人工监督，算法监督工作要做深做实，且在关键的业务环节人是不能缺位的。

四是落实人的责任。金融业是一个讲究责任的行业，今年监管特别强调在关键的领域、关键的环节要落实人的责任，所以在银行内来说，用好大语言模型一定要落实人的责任。

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