王香萍發(fā)表演講

AI助力金融高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)，浪潮構(gòu)建了一體化技術(shù)路徑

隨著“人工智能+”行動的深入推進，人工智能在各行業(yè)的應(yīng)用場景也由點到面、由淺入深，正發(fā)生質(zhì)的躍遷。這一變革浪潮中，金融行業(yè)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前沿陣地，更是迎來了從“數(shù)字化”向“數(shù)智化”跨越的重要機遇。浪潮伴隨金融行業(yè)的發(fā)展，歷經(jīng)了從信息化到數(shù)字化、從數(shù)字化到“數(shù)智化”的升級，目前正在以深厚行業(yè)積累和AI、大數(shù)據(jù)技術(shù)助力金融行業(yè)客戶進入數(shù)智新時代。

浪潮在深入?yún)⑴c數(shù)智金融建設(shè)中，認識到金融高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是驅(qū)動AI技術(shù)落地的基石。一方面，金融業(yè)務(wù)處理過程中產(chǎn)生的海量過程材料，為數(shù)據(jù)集的構(gòu)建提供了豐富素材；另一方面，人工智能技術(shù)又能反向賦能數(shù)據(jù)集——通過精準處理、智能分析，不斷豐富數(shù)據(jù)集的維度與價值。尤其在金融這一高度專業(yè)化的領(lǐng)域，數(shù)據(jù)必須具備高精準性、強行業(yè)規(guī)范性、高行業(yè)適配性三大核心特質(zhì)，才能確保 AI 垂類模型訓練“不跑偏”、決策優(yōu)化“行業(yè)適用”，真正發(fā)揮技術(shù)價值。

在王香萍看來，在商業(yè)銀行核心的信貸風控領(lǐng)域，AI 技術(shù)的價值尤為突出。過往 AI 多聚焦 C 端金融應(yīng)用，如今隨著小微企業(yè) B 端需求激增，其應(yīng)用重心逐步轉(zhuǎn)移。小微企業(yè)數(shù)量大、單體授信額度小、業(yè)務(wù)頻次高、覆蓋范圍廣的特點，對信貸風控的數(shù)據(jù)治理與高質(zhì)量數(shù)據(jù)集生成提出更高要求。

以商業(yè)銀行普惠小微金融業(yè)務(wù)中高頻次使用的“盡調(diào)報告”為例，其數(shù)據(jù)治理需重點突破兩大核心要點：一是關(guān)系網(wǎng)精準構(gòu)建。借助AI技術(shù)能夠準確梳理企業(yè)股權(quán)鏈、供應(yīng)鏈，以及企業(yè)實控人與經(jīng)營團隊的關(guān)系鏈，確保關(guān)聯(lián)信息無遺漏、無偏差；二是單體、行業(yè)與異常特征值智能生成。通過AI技術(shù)自動計算企業(yè)財務(wù)指標與非財務(wù)指標，并與細分行業(yè)、通用行業(yè)的當期及歷史數(shù)據(jù)進行對比分析，并精準識別原始材料異常與外部信息異常，為風控決策提供全面的“風險畫像”。

針對這一需求，浪潮軟件集團依托“星耀?模型引擎”，通過數(shù)據(jù)采集治理、模型深度分析兩大核心能力，實現(xiàn)了對高質(zhì)量盡調(diào)報告的自動化篩查與精準標注，大幅提升了盡調(diào)效率與數(shù)據(jù)質(zhì)量。

在實踐中，浪潮軟件集團已形成“數(shù)據(jù)底座支撐層—采存加工層—大模型加小模型決策引擎層—高質(zhì)量數(shù)據(jù)集” 的一體化實現(xiàn)路徑。借助要素核查、行業(yè)分析、財務(wù)健康分析等輕量子模型，對小微企業(yè)盡調(diào)報告的質(zhì)量、真實性進行評價與異常預警，以“小步快跑”的思路完成結(jié)構(gòu)化與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)向高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的升級，既貼合金融業(yè)務(wù)邏輯，又能快速響應(yīng)市場需求。

把握機遇、迎接挑戰(zhàn)，共筑數(shù)智金融安全發(fā)展生態(tài)?

王香萍表示，盡管AI為金融高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)提供了有力支撐，有助于提升金融風控水平，然而不可忽視的是，在實踐中仍面臨不少挑戰(zhàn)。諸如，業(yè)務(wù)與技術(shù)領(lǐng)域?qū)Χ嗄B(tài)數(shù)據(jù)處理標準的理解偏差，導致數(shù)據(jù)應(yīng)用銜接不暢；金融專業(yè)知識積累難度大，制約模型穩(wěn)定性提升；信貸邏輯與技術(shù)邏輯的沖突，影響數(shù)據(jù)集實用性；同時，金融行業(yè)慣例下，結(jié)果可解釋性與審計可溯源性難以滿足監(jiān)管要求等。

同時，金融高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)面臨廣闊的機遇。在商業(yè)銀行普惠金融領(lǐng)域，小微用戶在授信、用信等金融行為中產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)。據(jù)中國人民銀行統(tǒng)計，我國普惠金融領(lǐng)域貸款持續(xù)保持較快增長，截至2024年末，我國普惠小微貸款余額達32.93萬億元，同比增長14.6%，增速高于同期各項貸款平均水平；普惠小微授信戶數(shù)超6000 萬戶，覆蓋約1/3 經(jīng)營主體；僅授信與續(xù)授信行為，每年就至少生成千萬級的盡調(diào)報告。這些寶貴的“數(shù)據(jù)富礦”，為人工智能技術(shù)助力高質(zhì)量數(shù)據(jù)集生成提供了堅實基礎(chǔ)。

可以看到，隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)升級，以及數(shù)據(jù)要素與金融建設(shè)的深度融合，“以AI技術(shù)賦能金融高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)”已具備廣闊的應(yīng)用空間與市場前景。

王香萍認為，金融行業(yè)“在發(fā)展中防風險、在創(chuàng)新中保安全”的審慎監(jiān)管邏輯，需貫穿AI賦能高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)全過程。首先要嚴控數(shù)據(jù)源頭質(zhì)量，避免財報質(zhì)量低、要素缺失等問題影響數(shù)據(jù)可信度；其次需明確法律、責任、條線歸口，解決權(quán)責模糊問題；再者要強化隱私保護，防范企業(yè)與個人信息泄露；同時需警惕AI模型精準度不足或“AI幻覺”引發(fā)的風控“繭房”風險，以及數(shù)據(jù)傳輸中的網(wǎng)絡(luò)安全風險。

為此，浪潮軟件集團倡議，金融科技廠商與金融機構(gòu)需以開放態(tài)度推動技術(shù)創(chuàng)新，以審慎操作守住風險底線，共同實現(xiàn)“技術(shù)創(chuàng)新源自規(guī)范、AI能力創(chuàng)造價值、數(shù)智升級引領(lǐng)發(fā)展”的目標，為數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展注入動能。

浪潮軟件集團作為金融科技領(lǐng)域的重要力量，已構(gòu)建起全棧數(shù)智金融解決方案，未來將持續(xù)以人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)為核心，深化與金融機構(gòu)合作，推動數(shù)智金融高質(zhì)量發(fā)展，助力金融機構(gòu)為實體經(jīng)濟尤其是小微企業(yè)提供更優(yōu)質(zhì)服務(wù)，助推《關(guān)于深入實施“人工智能 +”行動的意見》在金融領(lǐng)域落地見效。?

lixiangjing

算力豹主編