中國經營網
2023-12-04 
IBM副總裁范斌：銀行應用AIGC需加強數據質量監控
在ChatGPT熱潮之下，AIGC（生成式AI）給金融行業帶來的影響是業內關注重點。
銀行業積極“嘗鮮”AIGC，進一步推動數字化轉型。AIGC對金融業有哪些影響？銀行在應用AIGC時如何兼顧數據安全與數據治理？近日，《中國經營報》記者就以上問題專訪了IBM副總裁、IBM咨詢大中華區高級合伙人、中國區金融行業總經理范斌。
范斌指出，AIGC有助于金融業提升客戶體驗、提升金融服務的效率和質量，也有助于發掘新的業務模式，但同時也暗藏數據安全和隱私保護風險。銀行應用AIGC過程需持續進行數據質量閉環監控，以提高數據的準確性和完整性。
有助于提升金融服務效率
《中國經營報》：AIGC對金融業可能帶來哪些影響？有哪些潛在的風險需注意？
范斌：AIGC能夠對金融業帶來諸多好處，包括降本增效、發掘新的業務模式、加快科技開發測試進程、提升客戶體驗、提升金融服務的效率和質量、提升金融風控能力。
在IBM 2023年全球CEO調研中，我們率先收集了CEO們對AIGC的看法。有五成以上的受訪CEO預計采用AIGC能夠提高企業的收入、提高內容的質量、拓展組織能力、降低獲客成本。此外，超過四分之三的受訪CEO預計AIGC能夠改善決策的適應性、可執行性、決策速度和洞察力。這些對金融行業同樣適用。
AIGC在賦能業務的同時，帶來的潛在風險也不容忽視，主要包含數據安全和隱私保護風險、幻覺缺陷（指生成的文本在語義或句法上看似合理但實際上不正確或無意義）所帶來的操作風險和聲譽風險、潛在的網絡安全、互聯網信息服務、知識產權保護等法律合規風險。在IBM 2023年全球CEO調研中，受訪CEO對AIGC的數據源和安全性存在擔憂，有61%的受訪CEO擔心AIGC的數據來源，有57%的受訪CEO表示數據安全是應用AIGC的阻礙。
《中國經營報》：從銀行業來看，AIGC在實際業務中的應用主要面臨哪些挑戰？
范斌：AIGC在具體業務的大規模應用中還面臨一些問題與挑戰，主要有三方面：
一是應用場景落地的可行性。AIGC作為一項比較新的技術，發展和迭代非常迅猛，這也給應用構建帶來較大挑戰，尤其在架構設計、功能開發、結果測試和驗證方面帶來挑戰，容易設定過高的期望值，但實現效果不佳。
二是人才儲備和培養。掌握生成式人工智能技術的專業人才仍然十分匱乏，需要快速培訓員工的AI素養、AI倫理和AI應用水平。
三是算力資源挑戰。目前AIGC的預訓練和后期微調，對算力的要求都非常大，而且過程不可控。這個對成本、人員技能要求都很高。
此外，銀行業在應用AIGC時還需注意網絡安全、隱私、準確性。
初期應用還需人工介入
《中國經營報》：在金融業數據監管趨嚴的背景下，銀行在應用AIGC時需做哪些準備？
范斌：銀行應提前準備好IA（信息架構），包含數據治理以及相關的技術，初期階段還需人工介入。同時，銀行需在合規性、數據質量管控、數據安全與隱私保護這三方面提前準備。
在合規性方面，銀行需要確保每一個新產品、新服務都有人工審查的成分，以確保合規性。根據《生成式人工智能服務管理辦法》的要求，針對具有輿論屬性或者社會動員能力的新產品、新應用、新功能，應當開展安全評估。
在數據質量管控方面，AIGC的效果和準確性在很大程度上依賴于數據質量。銀行需要檢核關鍵數據，并持續進行數據質量閉環監控，以提高數據的準確性和完整性。
在數據安全與隱私保護方面，AIGC有可能處理大量客戶敏感信息，如個人信息、交易記錄等，銀行需要遵循數據安全分類分級保護要求，在AI學習和生成過程中，對數據進行充分保護，以防止數據泄露導致重大的經濟損失和聲譽損害。
銀行應追蹤學習新一代AIGC治理工具和平臺的發展趨勢，適時引入相關解決方案，做好從源數據、訓練過程、模型運行到應用賦能的端到端監控和治理。
《中國經營報》：AIGC將為銀行業前中后臺各環節帶來新一輪的變革，很多銀行開始打造自主AIGC大模型。相比之下，一些中小銀行能負擔的技術創新成本有限，這類銀行在應用AIGC方面能夠做些什么？
范斌：如果說大行是“頭部玩家”，那么中小銀行也同樣可以在一定成本約束下開展AIGC應用，包括以下三個途徑：
一是優先選擇和投入應用性價比高、邊際收益最大的業務場景。可以采取跟隨戰略，借鑒大型銀行和其他相關行業的成功速贏案例，快速復制落地。
二是尋求合適的合作伙伴，共享資源，利用已有的成熟的解決方案（公有云服務或私有化部署），共同開發生成式人工智能解決方案，分攤成本。
三是關注低代碼/無代碼解決方案，有助于中小銀行更簡單、更快速地應用AIGC。
（文章來源：中國經營網）
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