文｜闫佳佳 石丹 

ID | BMR2004

在ChatGPT推出一年多后，2024年2月16日文生视频大模型Sora问世，为银行在数字化转型过程中提供了更多的想象空间。近两年虚拟数字员工纷纷入驻各大银行，在充当智能客服的同时也扮演着营销官、品牌官的角色，降低了人力成本。此外，银行业也在积极试水VR元宇宙虚拟营业厅，致力于搭建提升客户交互体验的渠道。

其实，银行业数字化转型在20年前便开始萌芽，20多年以来，可以看到技术对金融行业带来的巨大改变。从架构模式的变迁来看，银行业经历了地区割裂分散架构、系统割裂大集中架构、内部一体化企业级架构，当前正在向内外一体化的开放式架构转型。银行正在通过云计算、高速传输网络、海量存储技术等手段建立一个连接所有参与方的虚拟空间，以实现以客户为中心的开放银行。随着语言识别、图像识别、自然语言处理系统、云计算、大数据、物联网等技术的落地与快速发展，客户突破线上、线下和物理空间限制办理几乎所有的银行业务愿景终将实现。

为适应建立社会主义市场经济体制的需要，1993年《国务院关于金融体制改革的决定》将建设银行、中国银行、工商银行、农业银行四大专业银行转变成国有大型商业银行，并从四大行中剥离了政策性业务，开始形成以国有商业银行为主体、多种金融机构并存的金融组织体系。

此后，我国银行业才开始有了明显的竞争。彼时，正值中国加入世界贸易组织（WTO）前夕，中国银行机构也在思考如何在经济全球化的趋势下找到制胜之路。

2000年是中国银行业市场化加速的一个关键节点，也是银行业数字化转型的初期。

在此背景下，金融业积极进行深化改革和结构调整。2003年后，四大专业银行先后完成股份制改革和上市。银行业经营管理体制和公司治理结构发生了根本性改变，搭建了董监高现代公司治理架构，逐步建立全面的风险管理体系。

在市场化加速、数字技术不断更迭、各行各业紧锣密鼓进行数字化转型的背景下，银行业数字化转型拉开帷幕。中国计算机学会数字金融分会执行委员、天润聚粮咨询公司创始人付晓岩向《商学院》记者表示，20多年以来，银行业数字化转型经历了三个时期：2000年左右至2010年是系统集中化时期，2010年至2020年是系统整合化、移动化时期，2015年至今是系统生态化时期（由于银行规模不同，数字化转型的速度不一，所以，银行业整体数字化转型过程有所重叠）。

系统集中化时期。为促进银行业务与信息集成的有机结合，加快客户与银行之间信息传递速度，银行业开始探索数字化转型的方式。1998年，中国银行完成了国内第一笔网上银行交易。1999年，招商银行在国内率先建立了网上银行“一网通”，建立了由网上企业银行、网上个人银行、网上证券、网上商城、网上支付组成的较为完善的网络银行服务体系。2000年以后，各家银行开始了平台建设，纷纷推出了网上银行，通过网络也可以办理银行业务。

付晓岩表示，主要银行在此时期开始进行了全行范围的业务数据集中工作，数据集中带动业务系统的集中，从地区性割裂的系统建设模式转变为全国性集中化的系统建设模式，IT研发能力开始增强。与此同时，银行的业务处理效率和内部信息传递效率明显提升，从分支机构到总行的信息传递速度和准确性都大为增强，跨地区业务办理的效率提升更为显著。但是，彼时，银行仍未将网上渠道交易视为主要的经营领域，银行与客户的主要接触方式仍旧以实体网点为主，给客户带来的主要体验变化是业务处理速度越来越快。

系统整合化、移动化时期。随着移动互联网的普及和发展，银行开始将在线服务从PC端延伸到移动设备上，实现与客户的实时互动和服务。付晓岩介绍，以手机银行应用为例，通过手机银行，客户可以随时随地查看账户信息、转账汇款、购买理财产品等，大大提高了银行客户服务的便捷性。

事实上，早在2004年，建设银行便率先推出了覆盖全行范围的手机银行业务，成为国内首家实现全国覆盖的银行。但是，中国的手机银行业务是在2010年以后才真正进入快速发展阶段。2010年招商银行Android版手机银行正式发布。一年后，工商银行推出了智能机时代的手机银行客户端。

付晓岩在其《银行数字化转型》一书中提到，2010年以后手机银行业务得以快速发展是由于智能手机性能的不断增强为手机银行提供了移动端的硬件支持。此外，银行与互联网公司的“移动”战争不断升级、手机入口竞争日益激烈。移动端对于银行获客、留客、活客的意义越来越大，不仅C端，B端移动化办公的需求也越来越高。掌中的“方寸之地”已然成为各银行的必争之地。

中国金融认证中心（CFCA）发布的数据显示，2018年手机银行的用户比例首次超过网上银行，成为用户首选。

除了争夺渠道，在此期间，主要银行也在持续提升系统的整体规划和设计能力，业务和数据由单纯的集中走向协同和共享，从竖井式开发走向企业级开发。在集中化时期，总行将分行的数据库和业务系统上收，总行可以统一掌管全国各分散区域的业务，然后进行基于条线化的IT开发。这种开发模式最后带来的是虽然系统总量得以快速增长，但难以互相协同，数据质量也较低，内部数据经常不一致。2011年开始，建设银行率先进行了实质性的企业级整合，打破了原有的竖井式开发模式。近十几年时间，主要银行都在持续进行这个方向的工作，一些中小型银行也在尝试提高系统整体的协同水平。

手机银行、渠道运营、客户视图、风险视图、“T+0”总账、统一运营、客服中心、远程银行等在线运营以及服务能力的实现，其背后都依托了企业级系统开发管理能力的提升。在此期间，主要银行的自研能力普遍大幅度提升，技术人员数量快速增长，这些都是数字化转型的基础。同时，银行业务可以跨条线协作，客户统一视图、千人千面的能力逐步建立起来，业务的产品化、参数化能力持续提升，移动渠道上可办理的业务快速增加。

系统生态化时期。在银行系统化整合和移动化进行时，中国工商银行在2015年启动实施智慧银行开放生态建设工程（ECOS），历时6年建成第五代全分布式开放生态银行系统。一方面，工商银行自主研发建成企业级云计算平台，包含超过11万个计算、存储、网络节点的基础设施云，充分发挥资源池化效应，实现快速响应、弹性伸缩、高可用、低成本的云计算环境。另一方面搭建分布式技术体系，成功应对高并发业务高峰的考验。

当前，银行业正在实现从传统银行服务到开放生态服务转型，商业银行已从自身价值链延伸至跨界价值链。付晓岩表示，主要银行开始大范围跨越业务边界提供服务能力，乃至公开竞争提供客户侧使用的业务系统，参与客户的数字化进程。

在系统生态化时期，银行努力创造自身可掌控的场景，同时努力嵌入其他平台的场景，业务创新速度更快，更加数字化，无论对公还是对私的产品都更多以数字化方式提供。并且银行试图通过经营非金融场景来带动金融业务，在各类互联网平台上开展业务，向对公客户提供开放银行服务，将银行业务嵌入客户自身系统中，并开发司库等客户侧内部使用的业务系统来延伸竞争力。银行试图深入融合到客户的价值链中，很多业务解决方案最终都以数字化方案实现，但是这条路并非一帆风顺，也考验着银行的定位能力。

“20多年以来的数字化转型改变了银行业的竞争格局。一方面，数字技术的应用、业务模式的进化，驱动银行通过数字化转型来保持竞争力；另一方面，新的市场主体，如金融科技公司通过提供创新的金融产品和服务，对传统银行业构成了挑战。”江苏银行相关负责人向《商学院》记者坦言。

2013年是中国互联网金融的元年，也是江苏银行数字化转型的起点。江苏银行以产品服务线上化为主要推进方向，提升金融科技应用能力，启动直销银行建设。当前，江苏银行正在全面推进数智化经营管理转型。在产业数字金融方面，江苏银行紧扣企业自动化装备升级、产线智能化改造、系统集成应用等领域需求，在江苏省率先推出“智改数转贷”，通过“大视角画像”“多场景支持”“全线上提款”等方式，创新为企业提供精准的融资服务。

在个人金融服务方面，江苏银行以客户为中心整合线上渠道，以手机银行为切入点，构建线上渠道综合服务体系；建立“客户标签、客户分群、活动运营、体验与价值提升”的数字运营闭环。目前全行个人手机银行月活突破600万人，零售AUM规模跨越万亿大关。

银行数字化转型的能力建设包含渠道数字化、营销数字化、产品数字化、风控数字化等。付晓岩表示，在渠道数字化方面，银行渠道已经从最初的网上银行演化到手机银行，甚至随着人工智能技术的快速发展，目前银行开始试点元宇宙营业厅。

比如2022年，工商银行以3D建模、3D渲染、3D交互及VR智能设备等前沿技术为引擎，推出了行业内首个“VR元宇宙虚拟营业厅”，以VR智能眼镜为媒介，可以进行虚拟场景探索、虚拟数字人客服、虚拟营销沙龙等，打破了时间与空间的界限，使客户仿佛置身于虚幻场景中，获得沉浸式的新奇体验。

在营销数字化方面，银行主要是尝试借鉴互联网方式进行营销管理，对线上、线下营销提升整合、联动能力，不过银行营销数字化的过程中也逐渐体会到互联网常用的经营手段并不完全适配银行的金融业务属性，低价、流量、爆款、诱导，这些常见的互联网模式在银行侧并不完全适用。银行本身也是强监管行业，数字化营销需要注意合规性。金融本身是相对低频的业务，需要针对自身业务次生、微利的深层次经营特征开展营销数字化设计。营销数字化的发展也依赖于对客户信息的统一管理，这也推动了银行对客户综合理解和综合服务能力的整体上升。

在产品数字化方面，主要银行九成以上的个人产品不仅实现了线上化，更实现了配置化，产品更新速度加快。相比个人产品的数字化程度，对公业务的产品数字化程度相对较低，因为对公产品线下环节多、服务流程和周期都更长。从服务实体经济的视角来看，营销数字化要更加注重客户感知，产品数字化要更注重服务的便捷性和易获得性，在加强产品数字化的同时，人工服务提供的“温度”是数字化难以实现的。在普惠业务方面，既需要数字化提供的高效服务，也需要人工对客户的灵活体察，不能因此减少人工服务。

风控数字化包括统一风险视图、压力测试、客户风险等级评分、贷前贷中贷后风控模型、反欺诈模型、反洗钱、催收管理等众多方面。这些方面在监管机构的督导和银行自身探索，以及生态伙伴的支持下，都取得了很大进步，比如，银行业总体不良率持续维持在较低水平，数字化能力对此是有很大帮助的。

当前，ChatGPT等新一代人工智能技术诞生，表现出了一定的学习、理解能力，并朝着通用型方向快速演进。付晓岩表示，人工智能在银行业务中已经有广泛应用，在客群分类、智能客服、集中运营、反欺诈、反洗钱等方面都有不错的应用效果，但总体偏点状化，知识理解程度不够。值得注意的是，新一代人工智能技术对银行业务全链条产生深远影响的前提一定是其知识理解能力确实足够强。

江苏银行正在积极探索人工智能创新应用，紧跟AI热点，探索大语言模型等新技术在行内各业务场景的应用，从流程、画像工程、客户体验等方面优化和提升服务体验、提高客户洞察力、改善客户体验。

江苏银行相关负责人称，ChatGPT等新一代通用人工智能被称为大语言模型，具有极其庞大的参数量，可处理复杂问题，对银行业影响巨大，主要赋能客服、研发和办公等领域。首先，大模型技术可以在客户服务中发挥重要作用，不仅能提供7×24的全天服务，即时响应客户问题，也能够理解并处理复杂的客户请求，提供更具温度的个性化服务体验。其次，大模型技术可在内部办公中辅助检索人员联系方式、规章制度、产品手册等相关材料，从而提高行员的工作效率。同时，大模型也可以在贷款审批、财报处理等后台流程中给出初步结论，减少手动操作，节约人力成本。最后，大模型技术还可以在诸如个人理财顾问、风险管理等领域发挥显著作用。

付晓岩认为，在智能客服方面，ChatGPT等人工智能技术目前主要还是一些知识管理、内容自动化生成方面的尝试性应用，还不能够直接替代当前的智能客服，当然还有成本方面的障碍。至于替代人工客服，需要比拼通用能力、知识理解能力以及确保服务的合规性，当前的ChatGPT还无法做到。

事实上，更好地理解客户需求并提供个性化服务并不是单纯的“计算”问题，如果客户直接点名需要某项服务，只要理解语义，并调用相关服务即可，但是，比较难处理的是对金融服务的准确识别以及后台服务的标准化和可语音控制化，目前一些银行的手机银行尽管在ChatGPT出现以前就已经搭载了人工智能语音、语义识别组件，但语音控制并没有相应发展，很多金融服务依然要靠列表方式进行准确识别，所以，还需要时间才能实现实用化，需要其它系统配合，不能只靠人工智能完成，人工智能的主要作用是理解和驱动。

那么，在风险管理和合规方面ChatGPT可以发挥哪些作用呢？付晓岩认为，首先，ChatGPT要解决自身合规的问题。其次，ChatGPT要训练其对制度和案例的准确理解能力。银行业监管制度政策文件大约有4000件以上，ChatGPT需要充分理解，并能够针对以往监管处罚案例和消费者权益保护案例给出正确解读，在这个基础上对银行的业务、制度、操作进行分析，给出合规意见，才能实际使用。

这也是付晓岩建议的发展方向，因为比起直接面向客户提供服务，面向内部提供合规建议的容错率更高，此外，远程银行确实需要7*24小时的在线合规管理，需要人工智能加持。

随着Sora的出现，其背后最新的人工智能技术将会对银行业带来哪些新的改变？江苏银行相关负责人表示，在银行业，文生视频技术可以迅速响应市场变化，根据营销活动及时生成营销视频，不仅极大地缩短了视频的制作周期，还使得中小型银行在有限预算的情况下也能够产出高质量视频内容。并且，通过分析客户数据和偏好，该技术可以生成针对特定客户群体的视频，从而提高营销活动中的客户转化率。另一方面，文生视频技术可以有效应用于客户服务中，通过将传统的机器人或客服进行数字化，实时生成真人形态，有效拉进与用户的距离。

在付晓岩看来，当前，Sora的底层技术未必能直接赋能银行，但是Sora带动的长视频生成能力会更加有利于银行业服务趋势的加速实现，即手机银行的二维服务模式最终走向三维服务模式。在此方面除了Sora以外，头显设备、脑机接口、“人在回路”（人机闭环系统）、高保真视频对话等技术都在最近一年里持续发展，包括自动驾驶的发展也为人工智能提供了更多的环境信息，这些能力的综合发展会在不远的未来提供理想的三维渠道构建能力。渠道升维对银行的影响才是尤为重要的，渠道会改变银行几乎所有业务的办理模式，并使金融业务实现线上线下充分融合，且不再受特定物理场所限制。不过，终究改变的还是服务形态，而非业务本质，但是会拉开银行间的技术差距，尤其是在渠道升维的早期阶段。

ChatGPT和Sora的持续发展除了上述的渠道服务形态之外，更为实际的用途是管理业务知识、提升代码生成速度、提供人员培训、模拟金融服务方案实施情况等。

江苏银行相关负责人表示，ChatGPT和Sora等技术将对银行商业模式带来新的思考。例如，个性化金融产品推荐和自动化财务规划，利用大模型深度理解客户需求的能力，结合视频生成技术，为客户提供自动化、个性化的财务规划和咨询服务，并通过视频的形式呈现。自动生成的视频可以向客户解释他们目前的投资组合状态以及潜在风险等。

其实，数字化转型的本质在于业务价值创造。未来，银行机构需要将数据资产价值再释放，隐私计算、生成式人工智能大模型等新技术引领业务模式变革，创新数字化产品服务。