中国银行行长张辉：已构建326全球化AI赋能体系

张辉指出，人工智能落地是一项系统性工程，实现数智化转型需要回答好四个关键问题：

第一个问题是做什么？这需要明晰清晰人工智能的发展战略，必须坚持业务驱动、需求牵引，选择发生频率高、标准化程度高的任务场景作为切入点，并且建立持续跟踪评估的机制，不断迭代更新和优化。

第二个问题是用什么做？这需要把握关键要素，聚焦算力算法数据三大要素。依托国内智算产业快速发展优势筑牢银行算力底座，利用国内开源生态选出好模型，同时用好银行业海量数据积累，释放真价值。

第三是怎么做？关键是坚持业绩融合，打造既懂AI又懂业务的复合型人才队伍，建立业绩融合的敏捷组织架构，按照小切口、大纵深的模式，稳妥有序的推进场景应用和创新。

第四个问题是做的边界怎么把握？关键还是完善治理架构，遵循法规法律和监管要求，强化风险分级分类管理和高风险应用准入的管理，进一步健全安全防护体系，确保人工智能应用安全可靠和可控。

张辉表示，围绕金融高质量发展目标，中国银行将人工智能作为重点发展战略，构建“326”全球化AI赋能体系，形成了覆盖全领域、多场景的应用能力。

“3”指三个平台，统一可靠的算力平台，坚持自立自强、自主可控的技术路线，已经搭建了BOCAI大模型平台，开发人员把大模型平台形象的称为菠菜大模型，BOCAI汉语拼音是菠菜。我们希望通过大模型赋能中行金融管理，发挥像大力水手吃了菠菜焕发无穷力量的作用。目前大模型已经在全行各个领域推进和部署。第二个平台，企业级统一数据和支持平台，通过这个平台为AI赋能提供数据燃料。第三个是依托中国银行先前建立的覆盖全球的亚太、欧洲、美洲三大信息中心，依托三大信息中心平台，实现智算节点和大模型全球化的部署。

“2”指两套机制，首先是业绩融合的敏捷赋能机制，搭建覆盖境内外机构的探索场环境，组建业务骨干+技术专家的柔性团队，推动业务需求快速实现，不断迭代，不断孵化出有价值的场景，在生产环境中大力推广。第二个机制全面覆盖的安全治理机制，针对不同国家和地区的监管要求和风险特征，实施差异化的安全管控的策略，构建从技术防控到业务治理的全球化的纵深式的防御体系。

“6”指六个重点范式，大模型应用范围很广，结合银行业的发展和安全兼顾管理要求，中行提炼形成了感知识别、分析决策、知识图谱、智能问答、报告生成、智能交互六个重点的应用范式，为经营管理提供标准化、可复用的智能化的应用模板。