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首席信息官（簡(jiǎn)稱(chēng)為“CIO”）開(kāi)始出席業(yè)績(jī)說(shuō)明會(huì)，扮演著越來(lái)越重要的角色，人工智能、大模型的應(yīng)用，也成為多家銀行業(yè)績(jī)會(huì)上的高管必答題。

截至目前，已有30余家上市銀行披露了2024年度業(yè)績(jī)，Wind數(shù)據(jù)顯示，在披露信息科技投入的上市銀行中，超半數(shù)銀行的總投入金額仍同比增長(zhǎng)，但總體來(lái)看，投入增速則趨于放緩。業(yè)內(nèi)人士指出，當(dāng)前上市銀行金融科技正逐漸向效能提升轉(zhuǎn)向，資金向投入產(chǎn)出比更高的重點(diǎn)業(yè)務(wù)、重點(diǎn)戰(zhàn)略上傾斜。

多家銀行CIO亮相業(yè)績(jī)會(huì)

在過(guò)去，出席上市銀行年度業(yè)績(jī)會(huì)的管理層通常有董事會(huì)秘書(shū)、行長(zhǎng)、副行長(zhǎng)等，今年，首席信息官也開(kāi)始成為重要代表。

據(jù)券商中國(guó)記者不完全統(tǒng)計(jì)，目前已有7位上市銀行首席信息官出現(xiàn)在自家2024年的年度業(yè)績(jī)會(huì)上，分別有建設(shè)銀行金磐石、交通銀行錢(qián)斌、郵儲(chǔ)銀行牛新莊、招商銀行周天虹、興業(yè)銀行唐家才、民生銀行張斌、青島銀行楊斌等（其中，錢(qián)斌、牛新莊均為副行長(zhǎng)兼任首席信息官）。

直擊各大銀行的業(yè)績(jī)會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，不難發(fā)現(xiàn)首席信息官的出席與市場(chǎng)關(guān)切有關(guān)，幾乎每場(chǎng)上市銀行的業(yè)績(jī)會(huì)都有科技主題的提問(wèn)。在回答時(shí)，多位CIO也以實(shí)際數(shù)據(jù)展現(xiàn)該行的金融科技成果，以實(shí)踐舉例大模型如何有效賦能業(yè)務(wù)的模式重塑、助力服務(wù)效能提升。

郵儲(chǔ)銀行牛新莊稱(chēng)，2024年郵儲(chǔ)銀行首次發(fā)布自主可控的“郵智”大模型，其中，智能“小郵助手”通過(guò)引入DeepSeek大模型的邏輯推理與深度分析能力，應(yīng)用內(nèi)部的營(yíng)銷(xiāo)、運(yùn)營(yíng)、風(fēng)控、辦公等環(huán)節(jié)，日均受理咨詢(xún)超3000次，業(yè)務(wù)辦理時(shí)長(zhǎng)縮短約20%，極大提升該行內(nèi)部協(xié)同辦公和運(yùn)營(yíng)的效率。

建設(shè)銀行金磐石稱(chēng)，目前，建設(shè)銀行金融大模型應(yīng)用已經(jīng)覆蓋了全集團(tuán)一半以上的員工，46個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域、200多個(gè)場(chǎng)景。建設(shè)銀行年報(bào)顯示，該行授信審批金融大模型財(cái)務(wù)分析功能可將客戶(hù)財(cái)務(wù)分析用時(shí)由數(shù)小時(shí)甚至更長(zhǎng)縮短至分鐘級(jí)別。

交通銀行錢(qián)斌表示，該行推進(jìn)人機(jī)協(xié)同，通過(guò)大模型小模型加規(guī)則，一鍵生成零貸的盡調(diào)報(bào)告和普惠的授信報(bào)告，減少了客戶(hù)經(jīng)理報(bào)告撰寫(xiě)時(shí)間超過(guò)50%。

“首席信息官開(kāi)始出現(xiàn)在業(yè)績(jī)發(fā)布會(huì)，一方面說(shuō)明做好數(shù)字金融大文章、推動(dòng)金融科技發(fā)展受到市場(chǎng)投資者眾多關(guān)注，首席信息官出席才能夠更多、更好地回應(yīng)；另一方面，也說(shuō)明銀行本身更加重視金融科技了，希望通過(guò)首席信息官出席，向業(yè)界、向市場(chǎng)展示這方面的成果與創(chuàng)新?！闭新?lián)首席研究員、上海金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室副主任董希淼告訴券商中國(guó)記者。

“先內(nèi)后外”變革尚在早期

雖然對(duì)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型大有助益，但多位首席信息官也指出，目前大模型、人工智能在銀行業(yè)的應(yīng)用處于早期，諸如AI幻覺(jué)等問(wèn)題還需努力解決。

“以深層次人工智能為代表的大模型正在引起對(duì)包括銀行業(yè)在內(nèi)各行各業(yè)的變革，從技術(shù)現(xiàn)在的快速發(fā)展和應(yīng)用前景來(lái)講，我們認(rèn)為這個(gè)變革還在早期，未來(lái)還有非常大的潛力和空間?！泵裆y行張斌說(shuō)。

張斌介紹，該行將人工智能應(yīng)用作為一把手工程來(lái)組織推動(dòng)，制定了積極穩(wěn)妥、先內(nèi)后外、全面推進(jìn)、重點(diǎn)突破的總體策略，去年落地了31個(gè)大模型應(yīng)用，實(shí)際上覆蓋了82個(gè)細(xì)分場(chǎng)景。

實(shí)行大模型“先內(nèi)后外”策略的還有交通銀行。錢(qián)斌表示，交行在2021年就提出打造人工智能作為交行新名片的發(fā)展目標(biāo)，“考慮到當(dāng)前人工智能在應(yīng)用上還存在一些不確定性，甚至可能會(huì)存在一些AI幻覺(jué)。因此，我行的基本策略是先對(duì)內(nèi)后對(duì)外，先局部后整體，會(huì)把降成本和控風(fēng)險(xiǎn)作為優(yōu)先考慮的事項(xiàng)。”

招商銀行周天虹稱(chēng)，DeepSeek推出的V3及R1大模型實(shí)現(xiàn)了中國(guó)大模型技術(shù)水平的一次重大突破，基本上把中國(guó)大模型的水平和美國(guó)頂尖大模型水平的差距，從原來(lái)9個(gè)月以上縮短到大概3個(gè)月左右，實(shí)現(xiàn)了大模型普惠化。

但周天虹也指出，相關(guān)模型推出時(shí)間不長(zhǎng)，招行也關(guān)注到了DeepSeek的幻覺(jué)問(wèn)題。“因?yàn)榻鹑谑且粋€(gè)審慎的行業(yè)，因此在具體應(yīng)用上，我們依然堅(jiān)持審慎原則，用謹(jǐn)慎的態(tài)度推進(jìn)DeepSeek模型應(yīng)用?！?/p>

周天虹強(qiáng)調(diào)，“要把大模型工作做好，一定要構(gòu)建完整的圍繞大模型的技術(shù)體系，不能只在一些點(diǎn)上解決問(wèn)題?！彼榻B，招行在2017年成立了人工智能實(shí)驗(yàn)室，積累人才，招行還成立了“AI+金融”的工作組，構(gòu)建大模型技術(shù)體系，大模型技術(shù)已經(jīng)落地超120多個(gè)應(yīng)用。

科技比拼轉(zhuǎn)向效能提升

截至目前，已有30余家上市銀行披露了2024年年報(bào)，Wind數(shù)據(jù)顯示，在13家披露信息科技投入的上市銀行中，重慶銀行、光大銀行、郵儲(chǔ)銀行等8家上市銀行的投入金額較2023年有所增長(zhǎng)。

但綜合來(lái)看，上市銀行信息科技投入增速整體呈收窄趨勢(shì)，達(dá)雙位數(shù)的同比投入增速已不多見(jiàn)，有8家上市銀行信息科技同比增速較上年有所減少。業(yè)內(nèi)人士指出，當(dāng)前銀行金融科技發(fā)展重點(diǎn)已向效能提升轉(zhuǎn)向，資金重點(diǎn)押注核心業(yè)務(wù)、客群、戰(zhàn)略發(fā)展需求。

數(shù)據(jù)顯示，在國(guó)有大行2024年信息科技投入中，工行以285.18億穩(wěn)居首位，同比增速擴(kuò)大至4.67%；農(nóng)行年度信息科技投入首次超越建行，達(dá)249.7億元，建行則同比減少2.36%，以244.33億位居第三。后續(xù)依次為中行、郵儲(chǔ)、交行，其中，郵儲(chǔ)銀行去年信息科技投入同比增速達(dá)9.03%，居國(guó)有大行首位。

股份制銀行中，招行、中信的信息科技投入雖同比下降5.49%、9.94%，但年度總投入額仍超百億元，分別為133.5億、109.45億，居同業(yè)可比前列；光大銀行2024年度信息科技投入同比增幅13.04%至65.73億元，增速在股份制銀行中最快；平安銀行去年信息科技投入則同比下降20.03%至50.7億元。

董希淼指出，近幾年上市銀行信息科技投入持續(xù)高速增長(zhǎng)，去年以來(lái)增速有所放緩是自然現(xiàn)象?！半S著息差壓力加大，銀行也更加講究把資金‘用在刀刃上’，即使是投入金融科技中，也要更加講究投入產(chǎn)出比，聚焦重點(diǎn)客群需求和重要業(yè)務(wù)發(fā)展?！?/p>

“部署應(yīng)用DeepSeek等大模型，對(duì)許多銀行來(lái)說(shuō)并非‘一招鮮’，更難以‘一鍵復(fù)制’”董希淼認(rèn)為，第一，DeepSeek是通用的大模型，盡管商業(yè)應(yīng)用免費(fèi)，但銀行接入應(yīng)用還需要進(jìn)行本地化部署，每年還有不低的維護(hù)成本；第二，DeepSeek盡管擅長(zhǎng)處理復(fù)雜任務(wù)，但在銀行真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，難以完全達(dá)到對(duì)數(shù)據(jù)收集準(zhǔn)確性、客戶(hù)服務(wù)個(gè)性化等高要求；第三，部署應(yīng)用DeepSeek、加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，需要銀行從戰(zhàn)略、技術(shù)、人才等多方面完善配套。

他表示，對(duì)所有金融機(jī)構(gòu)而言，在數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)的背景下，如何實(shí)現(xiàn)擁抱技術(shù)進(jìn)步和確保金融穩(wěn)定與安全的平衡是一大挑戰(zhàn)。同時(shí)必須看到，大模型等加快應(yīng)用可能產(chǎn)生隱私權(quán)、著作權(quán)等多方面問(wèn)題。銀行等金融機(jī)構(gòu)在應(yīng)用大模型過(guò)程中，應(yīng)將強(qiáng)化數(shù)據(jù)信息安全和隱私權(quán)保護(hù)的理念內(nèi)化于血液中，以最嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)和最嚴(yán)密的措施確保數(shù)據(jù)信息和隱私安全。

校對(duì)：高源??????????