明立松
北京银行首席信息官
各位领导、各位同仁：下午好！
非常高兴有机会汇报北京银行金融数智化的建设情况，本次分享分为三部分。
第一部分，总体规划。
北京银行将人工智能纳入行内整体规划，主要聚焦AI发展紧跟国家发展战略、监管指导要求，AI发展服务全行数字化经营、加强各方统筹，实现发展与安全并重。
政策层面，今年召开的党的二十届四中全会，以及将在明年召开的十四届全国人大四次会议和全国政协十四届四次会议，人工智能都是其中的重要议题。
监管层面，我行紧跟监管指导要求。监管政策把国家战略主要在两方面进行聚焦：第一，明确制度要求，建立技术保护体系，明确相关服务主体的标识责任义务；第二，明确合规底线、监管处罚。
数字化经营，北京银行数字化经营分为两个阶段。2022年到2024年，我行完成数字化转型第一阶段，全行技术栈完成收敛、全部数据完成治理、主要业务流程完成重塑、信创完成替代。以上工作，为我行数字化转型构建扎实基础，让我行有自信提出从今年起，将进入数字化转型第二阶段，即全面数字化经营阶段。今年年初，霍董事长提出，北京银行数字化要服务全行数字化经营，主要有六个鲜明标识，以客户为中心、以价值创造为导向、以人工智能为动力、以数据挖掘为基础、以资源配置为能力、以科技创新为支撑，提出用人工智能通过四个方面工作实现All in AI的战略。
各方统筹，北京银行自2018年以来在小模型、大模型方面不断实践，有如下感受。
第一，有限资源需要统筹，金融机构在经费、算力、科技力量弱于互联网企业，为应对资源有限对未来发展造成的局限性，实现全行级统一纳管，优先将资源倾斜到高价值业务场景。
第二，外部供应商的统筹，银行主要关注应用技术，依赖外部厂商提供芯片和模型技术。银行与厂商间存在一定的冲突，厂商希望售卖更多芯片的初衷与银行立场相悖。我行期待芯片和算力在未来形成更好的配合，市场进一步成熟。
第三，科技业务分工职责统筹，在通算时代，行内希望技术跟业务形成业技融合，在智算时代，希望实现业智融合。行内希望人才能兼顾业务与科技，会使用人工智能，能重塑业务。基于以上期待，主动制作智能体原型供业务使用，加强培训与考核。
第四，AI迭代与人才队伍建设统筹，AI模型定期优化，需统筹研发队伍与运营机制，我行在全行范围开展AI能力培训，全力打造AI铁军队伍。目前我行科技部门与外部厂商仍在磨合，仍有问题待解决。
银行在应用新技术时，除了关注技术消化，还会关注风险，尤其是未知风险。训练数据风险，除了数据本身的风险，我们更关注在使用数据的过程中是否出现违规；系统平台风险、算法风险，主要关注算法“幻觉”及业务应用风险，大量人工智能应用来自替换管理、替换操作，目前面客方面应用仍需等待行业新共识；供应链风险，目前行内买模型、买芯片成本高，而大模型时代要求银行与产业侧一同成长，不断试错意味着风险，该问题需行业共同面对。
第二部分，技术实现。
北京银行构建“智算资源-模型赋能-应用落地”的三层人工智能架构，打造从底层资源到业务应用的AI全链路，助力业务智能化升级，已完成算力层治理、模型层治理和应用层治理。
算力层治理，构建统一智能算力平台，实现企业级AI算力基础资源的统一纳管，显著提升运营效率、强化数据联动与分析能力，支持小模型训练卡，能够实现有效的应用，针对应用能力较弱模型进行动态算力调整。针对大模型进行收敛，主要应用DeepSeek、Qwen等模型，实现技术聚焦。
模型开发运营，通过“大模型”+“小模型”双轮驱动，初步形成语音、语义、图像、知识图谱等八个领域关键技术应用能力建设，为全行业务拓客营销、产品创新、客户服务、风险管理的高质量发展注入新动能。
数据治理，在三年中，已完成全行85%的系统重构，数据底座已完成从概念到实践的数据集中，已明确业务部门私域数据，所有数据进行集中的管理。模型收敛的依据，与金科公司完成模型评估体系。
资源投入与评价体系建设，行员主要完成基础设施、统筹架构建设，对接行内业务侧；金科公司完成专项攻坚，尺度仍在不断磨合，希望找到价格、效率更高的形式。
第三部分，赋能业务。
以价值为导向赋能业务提质增效，AI建设以价值为导向，从“合适的业务场景”和“合适的合作对象”两方面入手，加强业务场景统筹，避免场景碎片化。我行认为合适的场景，是参与人员数量多、涉及资金体量大、涉及政策要求多、专业知识要求高、同业应用较成熟，具体落实需要参考业务线信息化技术以及主管领导参与热情度。
我行人工智能应用呈散点式替代，对流程中关键操作环节，以及客服进行替代。今年，已将人工智能深度嵌入信贷业务全流程，贷前尽职调查报告过程中，大量使用人工智能替代；审批目前只能做到辅助，进一步替代需要参考监管要求；贷后利用冒烟指数跟踪企业，监控舆情。
我行将过去10年的不良案例入库，在该过程中利用归因分析，判断不良原因并进行分类。该系统也被纪检部门采用，跟踪追查违规操作、道德风险等问题。
我行使用人工智能较多，首先进行代码替代，随后利用智能体梳理交付全过程，进行替代收敛。举两个例子，目前新人较多，过去是师父带徒弟，现在利用智能体，新人可以自主学习。
以上是北京银行的汇报，请各位领导、同仁批评指正，谢谢！
