北京银行铁代理：主动建立由人工智能推广的商

中国国际服务：第七届中国金融技术论坛于2025年9月10日至11日在北京举行。问题是“技术授权 - 数字化转型和金融行业的应用”。北京银行软件开发中心总经理Dai Tie参加并宣布演讲。 亲爱的领袖兼同事，早上好，我来自北京银行。我很高兴成为金融技术论坛的一部分。我今天分享的话题是充分支持数字操作中的人工智能。首先，让我们快速了解背景和趋势。 在国家一级，人工智能被包括在国家战略中，也明确提出了改善人工智能在金融等关键领域的应用。 “深层实施“人工智能+”的“行动”的观点要求在六个KE中进行详细的实施Y领域：科学和技术，工业和消费。在2027年，他还提出了一个三阶段方法的明确目标，该方法的渗透是到2030年达到的90％，并在2030年之前广受欢迎。 今年早些时候，北京市政府的劳工报告还建议实施一项AI+行动计划，以促进双重智能城市的建设。 作为一个可靠的监督领域，金融行业还提出了对AI应用程序可靠性和保护数据隐私的极高要求。今年6月，中国受欢迎的银行发布了“在商业领域中流行的中国银行的数据安全管理措施”。他主张有关数据和数据安全性层次分类的明确要求和法规。在Mymo时期，中国流行的银行和其他部委也提出了行动计划的准则和标准，以提供强大的行动计划支持公司数字化转型。 让我们快速看一下人工智能和出色模型的发展历史。在1950年代，达特茅斯会议是人工智能的起源，经历了近70年的发展。 Chatgpt在2023年的出现引起了大量模型生态系统。 2024年是人工智能发展的高峰，其中100个战争模型进入了白色阶段。随着DeepSeek和开源的出现，再次攀登的模式再次产生了一波应用。人工智能导致效率和解放的拐点。北京银行还正在调查并积极采用人工智能。 北京银行一直在各种商业领域的应用和人工智能的开发中赋予了伟大的优点人，并且一般发展历史可以分为三个阶段。 第一阶段是2018年到2020年，并且处于探索阶段。当时，应用程序主要用于解决特定商业过程的问题，并类似地使用了类似的使用，例如语音识别，生物特征库的应用。 第二阶段是建立2021年至2022年智能中间平台的阶段。它还使用了整合资源的战略目标来完成几种语音，图像功能，知识和处理自然语言的图形，并实施了平台结构来创建其自己的智能中间平台，称为Jingzhi Brain。 第三阶段是从2023年到2025年完全允许业务的阶段。另一方面，我们在几个商业领域应用了耗尽的人工智能来覆盖营销。 ，风险管理，运营，管理和其他商业场景。同时，在大型模型出现之后，我们积极访问并建立了自己的MAAS平台和T他的智能代理平台。 截至今年，北京银行已经以1.0至2.0的阶段参加了数字化转换，即全面的数字操作阶段。有六个概述综合数字操作：数据库作为以客户为中心价值的数据挖掘，科学和技术能力等资源的分配以及作为支持的资源。最重要的一点是人工智能是一种驱动力。 当涉及AI应用程序时，它专注于制作以下四个方面：首先，我们积极促进北京银行和AI战略“ 123456”战略的深入整合。第二个是继续建立AI的技术能力，并加强对Avuardia技术的采用和研究。第三个是加深IA应用程序的授权。我们创建了四个模型：人类协作模型 +机器，超自动的业务处理模型，t他针对“低代码”的“数字员工”双重客户服务模型。 所有AI策略都需要AI+系统来支持它。 Bijijing银行正在积极建立一个以下四个级别的体系结构，以提高智能计算机资源，授权模型，平台支持和应用程序实现。 Se gestiona toda la Potenciainformática，y elMonitoreodinámicoy la la laprogramacióndinámicase Realizan en el Nivel de Potenciainformática。 En el nivel de características de AI, cada proceso comercial puede invocar rápidamente la funcionalidad del cuerpo inteligente, los umbrales técnicos más bajos y al mismo tiempo lograr un procesamiento de tareas liviano y preciso para construir plataformas medias de IA e implementar拉斯·赫拉米恩塔斯·德拉斯特里斯蒂卡斯·德拉·普拉塔夫马。我们通过AI和代理平台整合了商业和小型模型的能力和流程。 ABRA LAS MILLAS终点Izar Los Procesos商业，Mejorar la la lainasealacióndelservicioal Cliente y persiair Operaciones inteligentes y oficinas inteligentes。 具有基于金融操作系统的电源管理报告伦理，同时支持各种常规计算机喂养卡，几种主要的主要模型，多个模型平台上的算法。同时，它使用大型计算机屏幕来实现计算机食品监测和动态资源的分配。 信任统一的金融操作系统和一个统一的数据库，我们将大型和小型模型和平台的集成在管理中，以实现AI能力的统一操作，并建立具有高分辨率和低分辨率和低分辨率耦合技术体系结构的AI能力。现在，我们正在积极建立由人工智能推广的商业银行。通过大型和小型模型的双重牵引，它最初形成了20个以上的AI功能，包括自动生成报告，归因分析和语义语音识别。同时，他们还创建了100多种申请，包括尽职调查的参与者，智能财务报告和AI会议助理，并在整个银行注入了高质量发展的新驱动力。 我们还将简要介绍特定的商业场景。首先，在银行的中央信贷业务领域，我相信与信用风险管理系统的联系，以便帐户经理可以通过准备尽职调查报告来轻松获得公司的基本状况，包括运营条款，融资保证和其他完整数据。客户经理可以有效地准备尽职调查报告，从而减少批准批准报告的困难。关于效率的狂欢，每个帐户管理员大约花了三天时间准备上述勤奋报告。生成后聪明的勤奋申请，尽职调查报告可以在不到一天的时间内完成。 第二个申请方案是信用风险管理中错误资产的归因。我们的银行始终面临有关分散在几个商业信贷流程中不方便的不方便的完整分析和摘要的不良资产归因的数据。我们还采用了大型模型 +小型技术，我们使用小型模型来识别意图，我们使用大型模型来汇总和总结不良研究报告，为不正确资产的归因提供了明智的问题和答案，并最终完成了发现问题，解决问题并解决问题的闭合电路。 第三个商业场景是客户开发营销。此外，供应链的数字商业场景是多种多样的，使用区域能力，行业，行业地图的构建以及代理的特定搜索功能向某些银行（例如贷款到期）提供信用，应收帐款到期。还有更多。目前，已经产生了10,000多个营销轨道，更新了商业机会的冲动，这是一种基于实物供应链的商业生态网络的独特资本关系，在很大程度上改善了精确性和精度，包括工会链的营销，育儿客户和初始营销机会的域名。 以上是北京银行对人工智能的应用的一些研究，并且在勘探过程中也存在一些挑战和观点。 目前，我们面临以下问题：首先，当前的经济状况面临很大的压力，而银行面临着更接近的利率和较弱的盈利能力。第二个是人工智能，其中包括大型计算机电源和模型投资。这是对中小型银行的高模型投资。在广告中Dition，人工智能的应用也在2024年在多个点上蓬勃发展，逐渐消失了2025年新场景的发现，这使得很难找到良好的进步，进一步增加了进步的困难和不确定性。 另一个问题是问题问题。高品质的语料库是大型模型开发的非常重要的一部分。目前，银行行业有很多数据，但质量不平等。另一个挑战是如何在全面的数据治理方面做得很好。同时，数据与良好的培训语料库不同。也很难从数据挖掘中生成语料库来形成高质量的语料库。高质量模型数据集的构建和培训意味着诸如复杂的实施过程，高成本和长期周期等问题，在某种程度上，这对人工智能的发展构成了持续的压力。 跟随者G是人工智能和监管巧合的发展的要求。这要求根据数据法，科学和技术伦理和监管法规创建规定。提供相关的保证，即他们需要政策和系统支持。 最后，我们将讨论中小型银行如何使用外部制造商的能力。每个人都知道出色的型号制造商，他们正在迅速改进。该模型的迭代本质上不到3个月，在最快的一个月中具有多个版本。银行监督有其自身的稳定要求，要求模型稳定且可控制。同时，验证几种情况需要时间。如何打破死点？一方面，制造商需要根据金融行业的特征来为金融行业的伟大模式提供解决方案。此外，我们希望制造商和主要银行将共同进行行业评估和认证，以鼓励为金融行业制定人工智能标准。批评和纠正不适当的方面。 谢谢大家！ 官方NINA Finance帐户 24-最新信息和财务视频的流离失所，以及扫描QR码以关注更多粉丝（Sinafinance）