中国发展高层论坛2025年年会3月23日上午在北京开幕。中国农业银行董事长谷澍参加了论坛开幕式和3月24日下午的人工智能普惠包容发展专题研讨会。针对人工智能赋能金融普惠包容发展,结合农业银行智慧银行建设战略,谷澍发言谈了三点建议:1、AI赋能金融,需要持之以恒的努力。 人工智能应用于金融需要持续积累,不能只靠单点爆发。特别是在IT基础设施的建设和数据管理水平的积累方向,更需要久久为功。2019年以来,农业银行启动数字化转型,从客户、用户视角出发,聚焦数据采集、数据标准化、数据安全、数据应用四大关键领域,实施完成了十方面工程,构建了数字化转型的主体框架。2024年,农业银行加快人工智能创新应用,发布《“人工智能+”创新实施纲要》,规划了未来几年的主要工作。在数字化转型和智慧银行建设的过程中,按季度召开全系统专题会,及时总结成效经验,着力解决突出问题,持续做好组织推动。 2、路径选择:大模型赋能金融还是金融大模型? 金融业AI应用的路径选择应注重专业适配,并坚持结果导向。当前有一种倾向,将人工智能在金融领域的应用等同于建设金融大模型,这两个概念并不是完全相同的。一方面,大模型作为人工智能领域的一种特定技术,为人工智能在各领域的应用提供了新的技术基础。金融业应用人工智能则是跨技术和金融领域的工作,需要将AI技术与金融业务深度融合。另一方面,当前金融大模型的内涵并不十分清晰,实践中容易将金融大模型与金融知识库、金融数据集等同起来,将金融大模型的建设离散独立于金融业务流程的调整与改造。 究竟是大模型赋能金融还是建设金融大模型?两者尽管不是泾渭分明的区别,但不同的侧重未来可能产生不同影响。比如说,应用DeepSeek大模型,我们是将DeepSeek接入金融业务中应用,还是要做一个金融版的DeepSeek大模型? 哪种路线更合理、更有效,需要客观的评价标准,要看是否带来显著的业务提升和优化。当下,金融业要讲求AI技术与业务流程、作业模式的适配性,才能构建符合自身发展需要的AI应用路径。农业银行面对庞大的客户规模、分散的客户群体、巨额的业务体量,始终坚持问题导向,结果导向,系统分析业务入口过滤、集中监控等“高耗能点”,适配AI能力特点,针对性调整现有的劳动组合、作业流程、管理制度等,努力以高效能的“人机协同”,统筹各类业务的高质量发展和信贷等各类风险的有效控制。 3、AI应用要不忘温度,充分体现人文关怀。 在AI应用上更要突出客户满意、员工满意的基本标准,注重人文关怀,一方面全力为客户服务,不断增强客户满意度。另一方面积极为基层减负,不断提升员工获得感。
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