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    新網銀行:以數據驅動建立數字化運營體系

    作者:網絡 時間:2024-06-05 16:57 點擊:
    導讀:新網銀行不斷探索數字金融運營的新模式。近日,《中國金融家》記者對新網銀行副行長李秀生進行了專訪,深入探討了新網銀行在數字化轉型過程中的實踐與思考,以及如何利用新技術助力高質量發展。

    隨著數字化時代的來臨,金融行業正迎來諸多的挑戰與機遇。新網銀行不斷探索數字金融運營的新模式。近日,《中國金融家》記者對新網銀行副行長李秀生進行了專訪,深入探討了新網銀行在數字化轉型過程中的實踐與思考,以及如何利用新技術助力高質量發展。

    《中國金融家》:新網銀行應用了哪些新技術來提升服務效能?有沒有一些典型的運作模式和經驗分享?

    李秀生:新網銀行主要依靠自身力量,運用互聯網、大數據、隱私計算、人工智能等數字技術,建立了鏈接各業務場景的開放平臺與數字化運營體系,提升智能化風控、自動化作業、差異化分析的精細化經營管理支撐能力,形成了全在線、全實時、全客群的銀行業務模式。新網銀行的數字化建設在中小銀行中具備一定特色,具體典型的運作模式包括以下三個方面:

    一是以開放銀行模式,鏈接場景金融。由于沒有歷史客戶和股東流量依托,新網銀行開業初期就確立了開放銀行模式,利用OPEN-API技術實現了銀行與第三方機構的業務鏈接,通過標準化接口輸出存貸一體化的金融服務,形成了開放與自主相結合的獲客渠道,并將金融服務延伸到產業鏈、消費端等生態場景,拓寬了普惠金融服務半徑。如新網銀行好企e貸產品,全國展業、在線開戶、云端授信,所有核心企業產業鏈客戶上下游企業可以手機一鍵申請。

    二是以數據驅動建立數字化運營體系,結合人工智能將數據應用在各業務流程。新網銀行構建了實時數據研發、離線數據研發、AI建模、交互式數據分析等平臺,在反洗錢、反欺詐等應用場景,大幅提升數據分析能力。通過計算機視覺模型對各類證件信息、用戶頭像特征進行分析與識別,有效提升反欺詐識別精度。在智能客服方面,通過語音語義處理技術,有效降低客服、貸后管理等服務場景中的人力成本。自2023年以來,新網銀行開始在客服、貸后管理等方面逐步引入大模型,實現自動形成摘要和工單小結等能力。

    三是利用隱私計算,實現了機構間數據安全共享。新網銀行應用多方安全計算技術建設了金融反詐云平臺,在確保數據隱私和安全的前提下,聯合銀聯數據成立金融反詐云聯盟,針對短時多頭借貸、電信網絡詐騙、有組織逃廢債等新型犯罪行為,推動建立了金融機構間“數據可用不可見”的聯盟合作模式。


    《中國金融家》:銀行數字化發展面臨哪些挑戰?如何應對?具體應從哪些方面發力?

    李秀生:銀行數字化發展從科技角度看,數據是基礎,人工智能是引擎,挑戰重點在于數據和人工智能應用帶來的一些問題。

    在算力方面,大語言模型對大規模算力具有很強的依賴性。算力的核心是芯片,從當下全球AI大語言模型對于算力芯片的選擇來看,GPU仍是主流的AI算力支撐。面對當前高端GPU資源緊缺、國產GPU芯片研發水平局限,智能算力發展將會面臨艱巨的挑戰。

    在倫理方面,大模型生成的內容可能包含虛假信息、歧視性言論等內容,導致信息誤導、權益受損等問題。訓練的數據可能存在偏見,導致生成的內容也帶有偏見和歧視。大模型自動化生成的內容,也很難追溯到具體的個人或組織,這給確定責任和追究責任帶來了困難。

    面對這些挑戰,需要不斷學習和掌握新的技能,以適應智能應用的發展。

    對于中小銀行,建議充分利用外部行業大模型、開源大模型,并與內部小模型聯動,建設企業內部大模型的垂直應用,降低算力、存儲資源、大模型專業人才等帶來的大模型研發門檻。

    在大模型倫理方面,建議可由行業監管牽頭,推動建立行業大模型倫理規范,建立適當的機制來監控行業大模型的輸入和輸出,尤其是針對AIGC產生的內容,需要保證其合規合法,不出現侵害消費者或其他科技倫理方面的問題。

    未來,銀行應重點圍繞內部管理機制及人才培養等方面發力,進一步推動數字化轉型與發展。

    一是做好數字化發展的頂層設計。銀行應制定清晰的數字化發展戰略,建立數字化發展的跨部門協作機制,確保各部門之間的協同配合。

    二是加強人才培養和引進。銀行應加大對數字化人才的培養和引進力度,建立一支具備數字化思維和技能的專業團隊。

    三是強化風險管理和內部控制。銀行應建立完善的風險管理和內部控制體系,確保業務的合規穩健運營。

    通過與新網銀行副行長李秀生的深入交流,我們看到了新網銀行在數字化轉型道路上的堅定步伐和成效。新網銀行憑借對新興技術的洞察和應用,不僅提升了自身的運營效率和服務質量,更為數字化轉型提供了寶貴的經驗。

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