農行董事長最新發聲!談到DeepSeek→
來源:中國銀行保險報
人工智能(AI)加速發展,成為各行業關注的話題。在中國發展高層論壇2025年年會期間舉辦的人工智能普惠包容發展專題研討會上,農業銀行董事長谷澍表示,金融業應用AI技術要不忘溫度,充分體現人文關懷,既要全力為客戶服務,不斷增強客戶滿意度,也要積極為基層減負,不斷提升員工獲得感。
“AI賦能金融,需要持之以恒的努力。”谷澍表示,人工智能應用于金融需要持續積累,不能只靠單點爆發,特別是在IT基礎設施建設和數據管理水平積累方面要久久為功。
2019年以來,農業銀行啟動數字化轉型,從客戶、用戶視角出發,聚焦數據采集、數據標準化、數據安全、數據應用等四大關鍵領域,實施完成十方面工程,構建了數字化轉型的主體框架。2024年,農業銀行加快人工智能創新應用,發布《“人工智能+”創新實施綱要》,規劃未來幾年主要工作。在數字化轉型和智慧銀行建設過程中,農業銀行按季度召開全系統專題會,及時總結成效經驗,著力解決突出問題,持續做好組織推動。
關于金融對AI應用的路徑選擇問題,谷澍認為,金融業AI應用的路徑選擇應注重專業適配,并堅持結果導向。他介紹,當前有一種傾向,是將人工智能在金融領域的應用等同于建設金融大模型,這兩個概念并不完全相同。一方面,大模型作為人工智能領域的一種特定技術,為人工智能在各領域的應用提供了新的技術基礎。金融業應用人工智能則是跨技術和金融領域的工作,需要將AI技術與金融業務深度融合。另一方面,當前金融大模型的內涵并不十分清晰,實踐中容易將金融大模型與金融知識庫、金融數據集等同起來,將金融大模型的建設離散獨立于金融業務流程的調整與改造。
“究竟是大模型賦能金融還是建設金融大模型?兩者盡管不是涇渭分明的區別,但不同的側重可能產生不同影響。比如說,應用DeepSeek大模型,我們是將DeepSeek接入金融業務,還是要做一個金融版DeepSeek?”谷澍強調,哪種路線更合理、更有效,需要客觀的評價標準,要看是否帶來顯著的業務提升和優化。當下,金融業要講求AI技術與業務流程、作業模式的適配性,才能構建符合自身發展需要的AI應用路徑。
面對龐大的客戶規模、分散的客戶群體、巨額的業務體量,農業銀行始終堅持問題導向、結果導向,系統分析業務入口過濾、集中監控等“高耗能點”,適配AI能力特點,針對性調整現有的勞動組合、作業流程、管理制度等,努力以高效能的“人機協同”統籌各類業務的高質量發展和信貸等各類風險的有效控制。
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