新華財經北京7月2日電 當銀行客戶經理寫一份企業授信盡調報告從耗時7天壓縮至3分鐘，當政策問答平均響應時間縮短至20秒，銀行與大模型的化學反應正悄然顛覆傳統金融作業模式。近日，新華財經獨家對話中國光大銀行副行長楊兵兵，深入探討大模型在銀行核心場景的深度實踐，用好大模型的關鍵資源以及與技術紅利如影隨形的AI幻覺應對之策等話題。

　　場景深耕：3分鐘生成授信盡調報告，20秒實現精準問答

　　走進銀行的業務一線，大模型技術已不再是遙不可及的概念，而是真切地紮根於多個核心場景，並結出效率之果。

　　“大模型不是實驗室玩具，而是解決業務痛點的工具。”楊兵兵告訴記者，該行已經推動大模型技術在客戶經理賦能、合規運營、遠程坐席、助力分行智能化經營等場景的落地。

　　在銀行客戶經理撰寫授信盡調報告這一場景中，效率提升尤爲顯著。

　　在傳統流程下，銀行客戶經理撰寫授信盡調報告需要經歷與客戶接洽、資料收集、現場盡調、風險評估、授信方案設計並撰寫報告，再提交審批。對於一些中大型企業來說，撰寫一份百頁授信盡調報告平均需要7天左右，如今藉助大模型技術，短短3分鐘即可完成一份報告。

　　記者瞭解到，光大銀行於2024年12月上線的授信盡調智能報告功能，基於大模型、大數據技術自動獲取、加工行內外相關數據，幫助一線客戶經理對申請企業的各維度指標進行綜合分析，更精準地揭示、評估企業風險，助力信貸決策，並能夠按章節自動生成授信盡調報告。自動生成盡調報告質量的程度由外部數據豐富度與內部數據顆粒度決定，當然數據質量是基礎性因素。

　　“這極大地節省了客戶經理的精力，讓他們能更專注於客戶關係的深度經營和複雜問題的解決。”楊兵兵表示，目前，授信盡調智能報告功能已推廣至光大銀行境內所有39家一級分行，服務客戶經理近2000名，幫助撰寫5000餘份盡調報告，平均生成一份報告僅3至5分鐘。

　　效率的提升是全方位的。在合規運營領域，面對浩如煙海的規章制度，光大銀行上線了智能政策問答助手，響應速度平均僅20秒，不僅能實現文件的精確檢索，更能進行差異比對和問題解答，顯著提升了政策解讀的一致性與決策的規範性。

　　與此同時，遠程坐席人員也體驗到了大模型帶來的便捷。楊兵兵告訴記者，將大模型嵌入日常辦公流程，輔助坐席人員處理客戶問題並生成工單總結，單通電話處理時間因此縮短了15秒，坐席滿意度高達90%。

　　“而對於分行管理者而言，多達807項業務指標、實現秒級響應的經營分析畫像自動化報告，告別了以往層層收集數據、反覆覈實指標、耗時打印彙報的傳統模式，杜絕了人爲差錯，爲經營決策提供了即時、客觀的有力支撐。”楊兵兵進一步表示。

　　面向未來，楊兵兵認爲大模型技術在銀行業的應用場景將逐步深入。首先，它將通過整合全行知識庫，爲一線員工打造強大智能助手，實現跨渠道服務的無縫協同與精準匹配。同時，大模型技術將強化銀行經營能力，運用多模態數據構建深度客戶畫像，驅動精準營銷，推動產品個性化推薦，提高客戶轉化率和交叉銷售率。

　　不僅如此，大模型還將爲科學決策提供有力支持，通過對宏觀經濟、行業週期的多維度分析，輔助銀行實現從經驗決策向科學決策的轉變。此外，風險防控也將迎來升級，大模型的深度推理能力將用於分析企業多維度信息，構建前瞻性的風險預警機制。在內部運營和科技研發領域，大模型有望打破數據孤島、提供智能化辦公方案以及構建覆蓋研發全流程的智能助手，提高科技產出效能。

　　核心資源與破局之道：組織適配是關鍵密碼

　　“大模型技術在銀行釋放巨大價值，其基石遠不止於算法、數據和算力這‘三駕馬車’。”楊兵兵認爲，大模型的核心價值在於其深度理解、複雜推理和自主決策的閉環能力，這要求它必須緊密嵌入業務流程、實時響應動態需求、並能跨部門協同解決端到端問題。

　　楊兵兵表示，能否突破傳統的組織模式桎梏，成爲釋放大模型潛能的關鍵。過往“科技部門埋頭開發、業務部門被動使用”的線性流程，以及部門間相對割裂的協作機制，顯然難以支撐這種深度的業技融合需求。

　　記者瞭解到，爲應對這一挑戰，光大銀行將組織架構的適配性變革提升到了戰略高度，視其爲“一把手工程”，其中一個標誌性的舉措是於2022年在總行層面成立了統籌全行模型管理和數字化轉型的一級部門。

　　“這個部門的使命非常明確，就是從全局視角出發，規劃全行的智能應用與轉型路徑，推動銀行轉向以‘人機協同、任務驅動’爲核心的小單元協作體系。”楊兵兵表示。

　　這種對組織適配性的理解，也爲面臨資源挑戰的中小銀行提供了破局思路。不少業內人士認爲，開源大模型的蓬勃發展，爲中小銀行在基礎模型能力層面創造了難得的“平權”機會。

　　而楊兵兵認爲，大模型技術潛力的深度釋放，更取決於模型能力與銀行自身場景選擇、組織特性的適配程度。大型銀行固然擁有專業人才儲備和培訓體系優勢，但中小銀行也具有其獨特的競爭優勢——架構層級簡單、決策鏈條短所帶來的“船小好調頭”的組織敏捷性。

　　楊兵兵建議，中小銀行應充分利用自身組織優勢，形成利於業技融合通關的組織架構，高效釋放技術潛力；同時可考慮集中資源於核心業務領域及自身特色業務領域，優化科技資源配置，並探索在行業內組建技術共研共創機制，加大核心場景的深入落地與實踐應用，逐漸在大模型應用層面實現與大銀行的“平權”。

　　風險防控：構築應對AI幻覺的立體防線

　　隨着人工智能技術在銀行業的深度滲透，其伴生的風險也引起行業高度關注。其中，“AI幻覺”——即模型生成看似邏輯自洽、實則背離客觀事實或專業知識的錯誤內容——已成爲行業高度警惕的核心挑戰之一。

　　楊兵兵認爲，在銀行的風險圖譜中，大模型應用存在系統複雜性帶來的科技風險、依賴集中部署引發的網絡風險，數據質量與安全相關的數據風險以及模型可解釋性較弱和不容忽視的幻覺問題。

　　面對AI幻覺這一棘手難題，光大銀行初步構建了一套立體防線。

　　第一道防線立足於源頭攔截。光大銀行結合業務場景特性、語義關聯分析技術與動態攔截機制，實現對幻覺內容的精準識別與攔截，確保模型輸出符合金融場景的合規要求。

　　“第二道防線來自堅實的數據治理。”楊兵兵認爲，高質量的訓練數據是減少模型幻覺的基石。

　　爲此，光大銀行梳理了數據治理的重點方向：持續引入更豐富、更多元的高質量外部數據源，拓寬模型的認知邊界；推行數據智能標註技術，提升數據標註的效率和準確性，優化訓練數據集的質量；同時加強非結構化數據的治理，對其進行有效的登記、分類和價值挖掘。

　　在模型協同方面，光大銀行採用了“大模型統籌決策+小模型精準評估”的協同運營機制，通過動態調度策略實現“能力互補”，對模型輸出進行風險閉環管控，降低AI幻覺的概率，這是第三道防線。

　　最終的保障則落在責任歸屬上。對此，光大銀行建立了“誰應用、誰審覈、誰負責”的責任機制。一方面要求業務人員對大模型輸出內容進行合規審覈，確保輸出內容在金融場景中符合業務規範；另一方面從流程上杜絕未審覈內容的落地應用，保障金融服務的安全性與可靠性。

　　“這層‘人工防火牆’，不僅是保障金融服務安全不可或缺的屏障，也是‘人機協同’模式的生動體現。未來，這一模式將逐步重構銀行的智慧內核。”楊兵兵表示。

（文章來源：新華財經）