专题：第21届中国外洋金融论坛

　　第21届中国外洋金融论坛于2024年12月19日-20日在上海召开。中银金科转换与数字拓展服务部资深居品大家蒋诗伟出席并演讲。

　　以下为演讲实录：

　　蒋诗伟：感谢主理方邀请，很荣幸今天在这里和寰球作念银行业数字化转型促进转换金融服务的主题分享，好多实质前边一样和大家齐作念了详备的先容，我这边不作念赘述，主要通过一些小的案例同寰球分享探讨，怎么通过数智化的边幅赋能银行在服务金融“五篇大著作”业务场景转换场景建筑。

　　金融科技发展大的宏不雅界说很早就仍是产生了，况兼并莫得作念很大的变化，咱们从行使角度来说，咱们的各式种种的东说念主工智能本事为例，仍是发生了好多的更新迭代，畴前作念小的模子，比如大家教导模子，背面作念机器学习模子，再往后作念一些深度学习的模子，到目下作念一些大模子，通盘金融科技界说没作念什么转变，咱们本事很大迭代更新，咱们从传统数据处理加工时期，投入到了数字经济的时期。

　　数据在通盘异日发展中作念了一个新式坐褥身分逐渐推崇越来越多的价值。咱们亦然但愿把数据的价值通过一个智能化体现，跟咱们的实体经济发展作念一个归拢。 一方面促进咱们通盘金融行业的业务发展，另外不错为实体经济发展孝顺我方的力量。中银金科当作银行科技公司，主要如故通过数据智能赋能数字经济的发展。具体而言，主要聚焦服务于咱们通盘金融五篇大著作的发展，包括普惠、科创、绿色、数字、待业金融发展。

　　举座咱们的一个服务想路一是“找场景”，咱们更多通过关于一些场景的挖掘，比如普惠金融存在好多业务痛点，对客户判辨不光显，难以营销获客，全历程风险把控，里面一些历程也比拟长等等。有好多的场景不错通过咱们智能化的一些技巧给它作念一些相应提高。

　　第二步对数据作念一个相应的整合，也即是“融数据”。其实前边好多的一样士人提到了目下阛阓上的数据维度超过多、超过丰富的，国度数据局、发改委关于对公的数据分享、共用超过饱读吹的。但愿金融机构对这些数据进行深度挖掘行使，成就高超的数据生态。

　　临了基于这么的数据“建模子”。包括传统和新式的模子。

　　底下是几个轻便的例子。

　　领先，普惠金融方面，发改委前几年出了52号文，针对国度的信用数据的分享共用，处所的一些平台特色数据，云南地区有一些花草数据，在上海的话有一些科技型企业，还有其他地区的烟商类的数据，通盘数据的类型黑白常丰富的，帮咱们对不同的企业画像，进一步促进融资服务技艺的提高。

　　从企业端咱们通盘宇宙小微企业体量超过大的，他们作念融资时度也比拟大的，银行角度面对有观看也爱比拟多，对非传统的企业，尤其像小微企业对它的判辨不够多的，更多需要通过全阛阓的数据给到金融机构作念通盘的融资或作念一个授信需要数据撑持，画像撑持和参考。

　　举座泛政府侧的话，咱们不错服务政府融资服务平台，银行端是有绽放银行的生态，同期也会有相应的全方针的数据的整合的技艺，通过政府的数据的归拢隐讳测度进行集合建模，把数据作念一个交融引入，不错给到银行端作念更好的风险把控，同期帮客户端更好提高通盘企业或个体工商户融资可取得性。这是政府侧处置决策。

　　前期，中国银行当作上海分行第一批发改委信易贷试点银行。是在昨年有作念了和上海经济信息中心作念结案例，通过政务数据的行使，进行专项贷款居品的开拓，不错为客户提供基于政务数据的线上化的融资服务增信。

　　其次，科技金融方面，科创企业和普惠不太一样，科创企业在不同的阶段服务诉求不一样，成长初创更多作念信贷的融资或取得相应的补贴，后续还会有更多的答理、作念一些发债的等概括化的服务需求。咱们亦然但愿咱们能快速识别到科技企业现时的特色或现时的阶段概括性诉求，提供给它全方针服务生态。处置业务东说念主员作念通盘科技型企业服务过程中对企业判辨不屈衡，导致业务开展盲目周折的痛点。

　　咱们通过相应的数据的整合，来帮咱们通盘科技型企业作念一些相应的技艺包括转换式、筹算技艺、融资技艺概括性的评估服务，帮咱们更精确画像，比如咱们作念一个客户打听，诚然是一个对咱们而言是一个目生的客户，咱们也不是盲目作念一些打听，可能更多是不错更精确识别需求，给它提供愈加概括化的服务。

　　比如生物医药产业，传统银行的金融服务更多是看它的一些钞票，对策略新兴行业融资所柔软的点如故不太一样，咱们针对转换药企，咱们更柔软是它通盘的管线推敲进展，它的融资情况，它的一些创举东说念主经验、专利情况，纳入医保情况等等，通过适配它的数据，适配它维度的概括考量建筑相应的企业风险评估画像，更好服务这么的比拟新的类型的企业融资、概括性的服务。

　　临了，和寰球略微琢磨一下大模子模子。大模子在各个场景的行使黑白常多的，Kimi、豆包这些也齐投入到好多东说念主的时时服务生存中。金融融行业是垂直范围，好多本事公司也在作念相应的推敲，关于咱们来说咱们更多想把本事当作一个载体，基于大模子作念一些场景化的试点和探索，这块通盘大模子在金融行业监管包括最终的一些效力对客，寰球如故相对而言是相对比拟严慎小数，咱们亦然但愿一方面是在现存的本事和监管不错达到的前提条款下，尽可能帮业务松开它的服务包袱，作念一些减负增效的服务。

　　大模子在金融场景约略用到的范围超过多。 具体来说，咱们在一些论说生成，和寰球分享两个案例。一个是论说生成，咱们好多银行的客户司理需要写超过多论说，可能几十页，论说编写过程中，除了尺度数据除不错系统获取，非尺度部分举例企业所属行业发展情况，针对它的财务报表数据，对它财务近况进行分析，这些其实是需要客户司理有超过丰富的教导以及对它积年数据、行业研报的判断，这个场景判断下来对客户司理本人学问储备和审批教导要求相对比拟高，素材网罗整理的时分也比拟长。我针对这个企业行业发展的近况不错生成一段相应的谈话描摹，包括数据开始，不错供客户司理作念参考，另外咱们归拢专科的财务东说念主员的审核教导，归拢大模子，帮它生成这么的一段话。从而减少客户司理跟审批东说念主的服务量，也进一步为下层减负。

　　另外皮普惠金融方面，各个地区齐也有相应惠企政策，客户司理作客户服务时对这些政策的更新，包括一些优惠政策的掌捏，包括各种行内居品的掌捏，不一定四平八稳，或是更新不是那么实时，这部分咱们也在尝试给客户司理赋能，有一个相应的器用维持他们作念，比如说最近的话关于什么行业贷款政策或补贴的优惠等等，这么会把最新的情况给到客户司理，客户司理给到客户最优的决策、最优的居品，归拢客户本人的政务信息给到居品推选，政策维持。这些是大模子小场景行使。

　　临了，中银金科当作集团的转换平台定位，也在不断在探索通过数智化的技巧匡助业务作念智能化转型发展提示，也但愿后续和寰球作念进一步的交流，我分享到这里，谢谢。

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