近年来，以GPT为代表的一系列大模型陆续问世，掀起了人工智能快速发展的新一轮高潮。多项技术突破表明，人工智能正处于应用爆发的前夜。智慧银行作为人工智能与银行领域深度融合的新型经营模式，是商业银行深化数字化转型的重要方向，也是银行做好数字金融大文章、培育金融新质生产力的必然要求。数据优先、数据先行是人工智能时代的根本特征，传统银行数据上的不足已成为智慧银行建设的一大掣肘。商业银行应加强战略性部署，重新认识电子渠道在新时期的新使命，将其作为智慧银行的重要基础设施，进一步推进电子渠道数字化，加快海量、优质数据资产积累，构建起新时代下“数据要素×金融服务”的核心竞争力。
数据是人工智能发展的基础，没有高质量数据，就没有高质量模型
海量数据供给是大模型“涌现”能力的前提。人工智能经历了从以算法为中心到以数据为中心的转变。早期阶段，人工智能研究主要集中在模型架构和算法的设计上。近年来，以GPT为代表的大模型快速发展，表明数据规模越来越重要，没有海量数据，大模型就无法“涌现”出人工智能。所谓“涌现”，就是在数据量小的情况下，大模型能力是一个按比例缓慢增长的过程，当数据规模达到一定程度时，模型能力骤然提升，产生新的智能。GPT-3和LLaMA大模型对比实验表明，在其他条件不变的情况下，使用更多数据来做训练，能使较低参数量级的模型性能超过较高参数量级的模型。大数据之于大模型，就如奶粉之于婴儿，需要“喂”够数据，模型才能更健壮、更智能。
数据供给质量是大模型有效应用的关键。数据质量决定模型输出质量，如果给大模型“喂”的是低质量的奶粉，那么就不可能训练出一个可信可用的模型。如果只是在实验室环境，数据质量的高低只能影响模型效果的好坏；但在商业应用领域，模型只有可用和不可用两个选项，不存在中间地带，对数据质量提出了更高要求。数据质量体现在两方面：一是数据的准确性。互联网上充斥着大量虚假和带有误导性的信息，如果大模型仅依赖未经筛选的互联网数据进行训练，就可能会学到错误的知识，形成偏见，甚至传播错误信息。只有真实准确的数据，才能确保模型输出正确的内容和价值观。二是数据的及时性。数据蕴含的经济价值随着时间推移快速贬值。在动态环境下，大模型只有快速处理最新数据、实时获取用户反馈、在线验证模型结果，才能不断提高模型输出准确性。
商业银行建设智慧银行，亟需全面、及时、准确的数据供给
智慧银行是人工智能与银行领域的深度融合，要求模型具备更高的专业性、可靠性和合规性。智慧银行融合运用人工智能模型，既要遵循人工智能通用模型构建的一般原则，也要结合银行业务特点满足更高要求。一是模型专业性。需要解决垂类模型训练中金融领域知识短板的问题，包括金融专业通识和银行私域专属条款、业务流程、沟通话术等。二是模型可靠性。智慧银行不仅涉及内容的智能生成，还必须确保其输出内容的可解释性和高稳定性。尤其是在风险评估方面，要求模型能够展示清晰明确的决策逻辑和准确的决策信息，提升模型透明度。三是模型合规性。银行面客的模型不仅要能提供准确的信息，还需要确保输出的内容遵守相关金融法规和监管要求，不包含任何偏见，保护投资者权益，避免涉及用户隐私。
建设智慧银行模型，要求具备广泛海量、清晰准确、安全可控的数据基础。在数据规模方面，不仅要有财务数据、交易数据、客户信息、产品数据、经营管理数据，还要涵盖更加广泛的行为数据、非结构化的沟通数据等多模态数据；不仅总数据量要大，还要保证各个客户群体、交易类型、风险案例的数据量适度均衡。在数据质量方面，不仅要有清晰准确的数据标注和高度的时效性，还要有完善的数据融合机制和数据安全保护机制，确保通过模型能够做出正确、合规的判断。在数据来源方面，金融数据的敏感性、私密性导致银行之间存在信息壁垒，银行必须实现对数据的全面自主可控，并确保数据获取的公开透明、安全合规。
传统的银行数据及数据服务方式难以满足智慧银行建设要求
当前建设智慧银行的有效路径，是通过人工智能“通用模型+私有化训练”的方式，形成契合银行自身需求的私有化模型。私有化模型训练所依赖的私有化数据供给，是买不来、求不来的，只能依靠银行自身积累。但传统银行数据基础还存在短板和不足，难以满足智慧银行建设新需要。
从数据供给角度看，传统银行数据维度比较单一。银行采集的传统数据，主要服务于业务办理本身，往往以客户自然属性、金融交易数据为主，大量的行为数据、沟通过程数据、营销结果数据未充分采集。这在线下渠道尤其明显，客户与银行员工面对面的沟通过程尚未有效电子化，大量宝贵数据流失。即便是电子渠道，目前数据留存也不充分，例如电话外呼，只记录了电话打没打、通没通、通话多长时间等基本信息，但客户对营销是否抵触、对产品是否感兴趣，客户表达的诉求、询问的问题等信息，都没有完整采集，更未加以整合利用。
从模型迭代效率看，传统银行数据闭环存在断点。智慧银行模型对数据的收集、整理、分析和应用是一个持续且动态的优化过程，需要建立以数据为中心的模型闭环链路：模型从数据中学习智能、产生知识，知识嵌入前端应用服务于人，人机交互产生更多数据，交互数据回流模型快速自我迭代。但传统银行对模型的应用，往往是单向投放，没有将模型实际表现和客户交互数据回流到模型，或者存在较长的反馈周期，模型迭代效率较低，未能有效预防模型性能衰退。
电子渠道赋能银客交互全面进入线上化时代。随着数字经济飞速发展，全社会数字化转型步伐加快，客户行为习惯发生显著变化。银行通过手机银行、网上银行、微信银行、电话银行等各种电子渠道，以及客户经理营销PAD等移动化工具平台，加快推动线上服务创新，银行与客户的联系全面线上化。这种线上化的服务模式打破了时间和空间的限制，使得银客交互更加便捷、快速，深刻改变了传统的银行业务模式和客户体验。电子渠道已成为银客沟通交互的主要渠道，传统线下渠道触客机会越来越少。以农业银行为例，手机银行的日活跃客户达到4000万人，相当于全国2万多个网点全部到店客户的30余倍。
线上化交互为全面、及时、准确获取客户信息和反馈创造了条件。相比于传统渠道，银行通过电子渠道对客户的感知更加敏捷、感知内容更加广泛，再加上电子渠道全时空接触的特点，使得银行能够低成本、高效率获取更多的海量优质数据，为模型训练和快速迭代提供条件。以精准营销模型为例，客户在手机银行上的浏览行为、停留时长，可以反映客户是否对某个金融产品感兴趣，帮助银行及时抓住营销时机；客户经理与客户语音或文字沟通过程中，通过语义和情感信息的实时捕捉，可以准确识别客户意图和情绪变化，实时调整营销策略和沟通话术，更加精准回应用户需求。
从智慧银行基础设施的高度重新认识电子渠道。一方面，转变对电子渠道功能定位的认识。在智慧银行建设背景下，电子渠道已不仅仅是提供服务和销售产品的通道，更是银行获取海量优质数据的最佳方式。数据是智慧银行的基础性、战略性资源，电子渠道就是智慧银行的基础性、战略性设施。银行应改变过去将电子渠道作为销售产品和服务客户工具的传统定位，将其提升到通过联系客户、维系客户获取数据从而认识客户的重要基础设施来看待。另一方面，调整对电子渠道价值贡献的评价标准。对电子渠道的评价，不仅要关注服务客户有多少、销售产品有多少，还要看获得和积累的高价值数据有多少。电子渠道实现了客户行为的全面数字化，线上营销工具则实现了客户经理行为的数字化。要将这种全面、及时的行为数据采集能力，作为评价电子渠道贡献度的一个重要标准，在做好数据安全和隐私保护的前提下，全面推进对客户行为和客户经理行为数据的全方位采集，把握住海量优质数据的所有权。
重新定义银行的个人有效客户和合格客户经理。电子渠道在智慧银行发展中的独特地位和重要作用，决定了银行需要重新认识、重新定义经营两端的客户和客户经理。对一般客户而言（银发族、私行客户等特殊群体除外），不只要看客户的资产负债，还要看他与银行交互的电子化、线上化程度。只有电子渠道的忠实客户，才是未来智慧银行需要的个人有效客户。对一般客户经理而言（大客户经理除外），只有熟练使用线上营销工具，具备与客户全链路数字化沟通能力的客户经理，才是未来智慧银行需要的合格客户经理。
守正笃实，久久为功。当前，数字经济发展的新时期已经到来，数字化、智能化发展动力澎湃，为推动金融高质量发展、加快建设金融强国提供了难得的历史机遇。商业银行要进一步深化数字化转型，以构建智慧银行为导向，重新认识电子渠道在新阶段的新使命，加快全渠道、全场景、全链路下的优质数据资产积累，推动客户和客户经理的行为方式发生根本性改变，构建强大的数据底座和模型支持能力，为金融新质生产力发展蓄势赋能。
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