商業銀行正在加速接入對話式語言模型技術。2月26日，北京商報記者獲悉，江蘇銀行(600919)宣布成為百度“文心一言”（英文名：ERNIE Bot）首批生態合作伙伴。后續，將通過百度智能云全面體驗并接入“文心一言”的能力。業內將“文心一言”視作中國版的ChatGPT，伴隨ChatGPT的火速躥紅，國內多家銀行躍躍欲試相繼宣布接入對標的“文心一言”。在分析人士看來，各家銀行扎堆宣布接入“文心一言”反映出對語言大模型在金融領域應用前景的看好，不過，目前這項技術尚處于起步階段，其大規模應用還面臨可信度、業務、成本投入等多方面的挑戰，深度應用仍需不斷磨合和觀察。
多家銀行宣布接入“文心一言”
又一家銀行宣布接入“文心一言”。2月26日，北京商報記者獲悉，江蘇銀行宣布成為百度“文心一言”（英文名：ERNIE Bot）首批生態合作伙伴。后續，將通過百度智能云全面體驗并接入“文心一言”的能力。
據了解，“文心一言”是百度基于文心大模型技術推出的生成式對話產品，具備跨模態、跨語言的深度語義理解與生成能力，可應用于搜索問答、內容創作生成、智能辦公等領域。江蘇銀行表示，成為“文心一言”首批生態合作伙伴后，該行可優先內測試用“文心一言”，集成“文心一言”的技術能力，探索在日常辦公、智慧運營、風險評估、客戶服務、輔助營銷等方面的應用。
“牽手”百度的不只江蘇銀行一家，此前，百信銀行、新網銀行、郵儲銀行、眾邦銀行、興業銀行(601166)、中信銀行(601998)、蘇州銀行(002966)先后表態，已成為百度“文心一言”首批生態合作伙伴，將攜手百度推進前沿人機對話AI技術在金融場景的應用。
從已宣布接入“文心一言”的銀行來看，“文心一言”相關技術的應用主要集中在智慧網點、智能服務等領域。例如，郵儲銀行表示，“文心一言”技術將在智能客服、數字員工、虛擬營業廳等場景進行應用；百信銀行也明確，將把百度的智能對話技術成果應用在數字金融、AI數字人、數字營業廳等領域。
除了前端的服務外，在后端的投研及風控領域，銀行也在探索“文心一言”運用的可能。以興業銀行為例，該行指出，將集成“文心一言”技術能力，在智能風控、智能運營、智能投研、智能營銷等金融場景開展人工智能大模型技術應用。
“‘文心一言’作為語言大模型深受銀行青睞，反映出金融機構對大模型在金融領域應用的前景看好”，易觀分析金融行業高級咨詢顧問蘇筱芮表示，“文心一言”在銀行業務的應用主要集中在兩方面，一是客戶服務，可結合大模型多輪對話與KYC探查能力，有效提升用戶對話體驗，還可通過數字人的引入實現虛擬場景的服務；二是研發，大模型能夠協助制定符合金融行業標準的軟件產品研發計劃、代碼編寫與測試等，提升研發敏捷性，加速產品更新迭代，實現千人千面的產品策略組合。
生成式AI技術如何賦能金融轉型
業內將“文心一言”視作中國版的ChatGPT，隨著ChatGPT的火速躥紅，日前，百度宣布將于3月推出新一代大語言模型“文心一言”，成為國內第一家對標ChatGPT的產品。
“‘文心一言’與國外的ChatGPT類似，是一種智能化的對話機器人，可以進行智能對話、回復問題、生成創作內容，還可以在對話過程中不斷學習和優化。”金融行業資深研究者于百程指出，“文心一言”和ChatGPT均屬于AIGC（人工智能自動生成內容）技術，基于大模型和海量數據(603138)訓練，使其具備了深度語義理解與內容生成能力。相比此前的技術，在智能化上實現了一定的突破，其內容回復詳細和清晰，并且由于其具有很好的互動性，在商業應用上帶來了充分的想象空間。
無論是ChatGPT抑或是“文心一言”，市場對生成式AI技術在金融領域的應用都較為看好，不過，由于目前這項技術尚處于起步階段，其大規模深度應用仍然充滿著挑戰。
于百程認為，“文心一言”是人工智能應用的又一個突破，AIGC技術未來在銀行的智能客服、數字員工、數字營業廳、內容營銷、智能投研、代碼編寫等方面具有廣闊的應用前景。因此，銀行積極加入“文心一言”生態，開展應用試點、合作研發，希望盡早把握AIGC技術應用的機會。不過，金融業務具有特殊性，其對內容專業性、嚴謹性、可解釋性、合規性、數據保護等有嚴格要求，模型訓練會更加嚴謹，相關技術目前仍處于早期階段，大規模應用面臨著可信度、業務、成本投入等多方面的挑戰，深度應用仍需不斷磨合和觀察。
“目前生成式AI技術應用存在的難點主要有四方面”，蘇筱芮認為，一是可信度挑戰，大模型仍存在倫理、穩定性、準確性、安全性等問題；二是業務理解挑戰，大模型基于通用知識庫進行訓練，進入到金融場景時還需加以更多理解；三是成本投入挑戰，大模型應用成本仍較高，包括算力消耗、模型訓練等；四是組織能力挑戰，大模型以及一系列AI應用與員工的有機協同仍然需要通過機制設計進行磨合。
談及未來銀行接入對話式語言模型技術的趨勢，蘇筱芮進一步指出，從目前金融行業大模型應用的趨勢來看，主要有三方面特征：一是大規模預訓練模型拓寬金融行業AI應用邊界，加快金融行業智能化升級的速度；二是AI應用場景與產品類型不斷豐富，以業務理解為導向推動AI應用鋪開，進入金融機構以需求為導向的拉動階段；三是構建AI與金融應用生態。
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