工行人工智能研究报告.docx

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1、工行人工智能研究报告目录一、人工智能技术隐步成熟，全面赋能金融创新变革（一）技术革新发展机遇，前瞻布局产业高地（二）智慧金融重塑业态，普惠民生倡导低碳二、内外循环生态互动，夯实产业技术基础（-）金融业人工智能生态日趋完善（二）基础设施产业链多样化良性发展（三）智能模型能力全方位成长三、科技向善不忘初心，安全可信顶层设计（一）科技伦理治理日渐完善（二）算法应用评估初成体系（三）模型安全评估逐步深化四、打造金融智慧中枢，创新应用百花齐放（一）企业级技术平台筑基智能化转型（二）智能应用全面赋能五、政产学研用协同引领，智能化金融远景可期（一）政：监管加强政策引导，建设有序开放生态（二）产：行业深耕产品

2、打磨，助力全面产业升级（三）学：学科建设与时俱进，培养复合创新人才（四）研：科研引领技术升级，把握技术演化趋势（五）用：强化研判提升规模，探索特色运营模式一、人工智能技术隐步成熟，全面赋能金融创新变革作为一种突破性前沿技术，人工智能日渐成为现代生产、生活不可或缺的组成部分，引领新一轮产业变革，推动社会经济数字化转型发展。一直以来，党中央和国务院高度重视人工智能等新技术健康发展，先后印发新一代人工智能发展规划等系列指引和发展规划，鼓励和推动产业智能化升级。商业银行是国民经济资金流转的枢纽，承担着调节、优化资源配置的重要职能，如何利用大数据、人工智能等新兴技术创新金融产品、服务实体经济、促进供给侧

3、结构性改革，成为商业银行智慧转型发展的新命题。（一）技术革新发展机遇，前瞻布局产业高地1 .人工智能取得技术突破，引领新一轮生产力革命早期人工智能主流理论专注于知识和经验的符号化表示和推理,形成了以专家系统为代表的实用技术由于系统高度依赖人工经验的总结,开发成本高、泛化能力弱，应用规模局限在特定领域。九十年代机器学习理论兴起，探索基于结构化数据自动提高预测水平的计算机算法（如图1所示）o2000年前后，互联网公司运用海量数据在搜索和推荐领域所取得的巨大成功令机器学习应用备受瞩目，大数据的价值也日益为业界所重视，相关理念激发建设了一系列非结构化标准数据集，如计算机视觉领域的ImageNet等。大

4、规模开源数据集的建成和GPU算力的持续提升，助推深度学习算法的技术突破，图像识别领域达到乃至超越人工专家级识别水平，进而快速发展成为人脸识别、自然语言、语音识别等各个垂直领域的主流技术。2016年谷歌公司打造的围棋智能机器人AIphaGo战胜韩国祺手李世石，产生颠覆观念效应，让世界惊叹人工智能时代的来临。图1人工智能技术和应用发展略图深度学习技术基于深度神经元网络模型,在训练数据的规模和算力支撑有保障的情况下，模型训练的收敛过程稳定、模型准确率高、技术通用性强，被认为是继蒸汽机、电机、信息技术后的第四波技术浪潮。2013年，德国提出工业4.0概念，首次提出以数字化、智能化为核心来强化工业实力。

5、如今，数字化、智能化理念已经成为包括银行业在内的各行各业发展和转型的主题词。人工智能技术也日益应用在广泛的经济和社会领域,从消费级的商业产品演进到企业级的体系性运用，助力打造企业核心竞争力。2 .国家规划人工智能战略，全面推动产业升级换代以习近平同志为核心的党中央高度重视科技发展,前瞻布局人工智能等新兴技术领域，推动出台系列国家政策规划。2015年，国务院先后倾布中国制造2025关于积极推进互联网+”行动的指导意见，首次将人工智能纳入产业发展重点任务。2016年，人工智能写入十三五规划；2017年，国务院发布新一代人工智能发展规划，正式将人工智能上升到国家战略层面。2019年，人工智能作为新基

6、建的重要领域纳入政府工作报告，受到产业界的高度关注。在顶层规划的引领下，工信部、科技部等部委和省市地方政府陆续推出专项规划和实施意见，积极孵化和扶持人工智能产业。在国家战略和政策的有力推动下,基于健全的产业体系和完善的信息基础设施，我国已形成人工智能规模化应用和技术迭代的良性循环，发展水平居于世界前列。科技研发方面，斯坦福大学人工智能报告统计显示我国2023年会议论文发表和专利申请数量世界排名第一。综合实力方面，根据2023年7月世界人工智能大会发布的全球人工智能指数，我国在基础支撑、创新资源和环境、科技研发和产业应用四个维度的综合评测排名世界第二,仅次于美国。市场规模方面，随着AI应用产业的

7、不断扩大，IDC预测2025年我国人工智能市场支出规模有望突破184.3亿美元，占全球总规模的8.3%,世界排名位列第二（如图2所示）。中国人工智能市场支出预测，2023-2025图2我国人工智能市场发展预测（IDC2023）（二）智慧金融重塑业态，普惠民生倡导低碳人民银行组织印发金融科技发展规划（2023-2025年），提出以人为本、全面推进人工智能技术在金融领域深化应用的指导思想,着力打造以数字、智慧、绿色、公平为特征的金融服务能力。1 .人工智能推动智慧金融商业银行持续运用人工智能技术赋能业务实践，在客服、营销、风控等方面取得显著成效。智能坐席、智能外呼等新应用正在重塑银行服务业态。根据

8、中国银行业协会的统计数据，2023年客服中心和远程银行从业人员比2023年减少4200人，降幅7.72%,一改逐年递增的势头。智能营销、智能投研等应用基于AI模型预测客户需求和金融市场动向,助力银行把握市场先机。英伟达2023年的金融行业AI应用情况调研显示，超过30%的受访机构认为人工智对营收带来超过10%的提升率。智能风控综合运用联邦学习、图挖掘、人工智能等前沿技术对支付、信贷、投资业务中的各种风险进行全面监控和预警。以反欺诈模型为例，AI模型相对传统规则模型在精准率上提升可达60-70%,在银行业已得到广泛的采用。2 .智能技术促进普惠金融商业银行充分运用金融科技新技术，结合内外部数据，

9、完善小微企业的数字信贷流程和信用评价模型,为小微企业提供方便快捷的线上融资服务，切实纾解企业融资难、融资贵等问题。如基于大数据和区块链技术，对核心企业与上下游中小微企业间的交易数据进行智能化信贷决策分析,批量、便捷地提供金融服务。适老化?无障碍改造方面，各大商业银行结合图像识别、语音识别、虚拟现实等新技术，基本已完成网点布局、人工和柜面服务、手机APP等多方面的改造，为不同人群打造无障碍的金融服务体系。以电话银行为例，中国银行业协会的调研显示62%的电话银行已具备自动识别老年客户的功能，47%的电话银行设有老年客户直通人工服务选项。3 .智慧碳查赋能绿色经济商业银行积极响应国家碳达峰、碳中和目

10、标，探索利用人工智能等技术建立绿色信息监测与分析模型，搭建风险知识图谱提升绿色金融风险管理能力，为企业提供绿色信贷、绿色债券等多元化碳金融产品和服务。针对绿色信贷中的信息不对称、标准不统一等难题，头部商业银行基于物联网、区块链、5G等技术建设绿色项目综合信息平台，打造绿色信用评价体系，运用大数据、机器学习等技术手段提升绿色信贷的智能定价和业务营销能力。为有效应对绿色债券业务中环境信息披露内容质量的把控难点以及洗绿”行为鉴别等问题，业界探索利用AI技术对新闻、媒体、论坛等广泛信息进行事件提取和关联性分析,核验披露信息准确性。4 .互联感知加持农村金融商业银行贯彻落实乡村振兴战略，结合县域村镇银行

11、线下渠道和手机银行APP.微信小程序等线上渠道，促进金融服务渠道的融合化发展，提供差异化定制服务，扩大农村金融覆盖面和服务质量。在此基础上，积极加强与农村经营主体的信息共享合作，发挥数据要素倍增作用，引导资金、技术等现代生产要素向农村特色产业集群W优势农业领域聚集。头部商业银行已在涉农信贷领域中引入卫星遥感、电子围栏等技术，强化农产品全产业链数据资源的整合分析，助力农业生产经营和管理数字化改造,赋能信用额度评估和贷后管理。二、内外循环生态互动，夯实产业技术基础人工智能集成了计算机科学、生物学、语言学等诸多学科领域，产业链贯穿数据存储、计算芯片、算法框架、服务平台和应用集成等系列环节，其快速发展

12、离不开健全的产业生态体系。商业银行应当积极对接国际先进技术理念，主动参与营建国内产业生态,强本固基、勇于创新，持续推动人工智能金融应用水平迈上新的高度。（一）金融业人工智能生态日趋完善1 .标准机构制定行业规范产业发展，标准先行。随着人工智能应用的推广普及，各标准化组织纷纷制定人工智能相关的标准规范。国际标准方面，截止2023年10月，国际化标准组织ISO/IECJTC1/SC42人工智能专委会，已发布标准15个，在建标准24个，构建了较为完善的人工智能标准体系框架。国内标准方面，2023年7月，中央网信办等五部门发布国家新一代人工智能标准体系建设指南，我国人工智能产业标准化进程步入快车道。全

13、国标准化技术委员会（SAC）下设信标委（TC28）面向人工智能通用领域，已发布信息技术人工智能术语、信息技术人工智能平台计算资源规范等标准。信安标委负责信息安全技术领域，正在推进信息安全技术机器学习算法安全评估规范（征求意见稿）等标准的建设。金标委（TC180）面向金融人工智能领域发布了人工智能算法金融应用评价规范行业标准,强化金融人工智能的算法安全。2 .行业团体促进生态共建社会各界响应国家政策号召，积极成立行业及团体组织，共同推动人工智能产业生态的健康发展。人工智能领域，在国家发展改革委、科学技术部、工业和信息化部、中央网信办四部委的共同指导下，中国人工智能产业发展联盟（简称AA）于201

14、7年10月成立，拥有会员单位737余家，构建了覆盖基础软硬件、服务平台、基础应用、智能产品应用和服务以及安全评测5个技术领域的评估认证体系，先后主办了世界人工智能大会”等人工智能会议、高峰论坛,支撑了我国人工智能产业生态建设。目前，工商银行、交通银行、招商银行等金融机构均与AnA开展了深度合作。金融行业，在人民银行的指导下，北京金融科技产业联盟（以下简称联盟）于2019年10月成立，旨在推动落实人民银行金融科技相关政策要求，促进我国金融科技良性可持续发展。联盟下设人工智能专委会，成员单位90余家，涵盖认证机构、商业银行及相关科技企业，组织会员单位进行联合技术攻关、标准制定、产业研究、政策传导、

15、实验室建设等，促进金融科技合作，为金融人工智能应用和可持续发展提供合作交流平台。3 .产研机构共探技术创新人工智能作为一门新兴学科，虽然已经展现出巨大的应用价值，但其应用仍然存在着开发成本偏高、通用泛化能力不足、安全和可解释性等问题，有待学术界和产业界对新技术研发的持续投入和攻坚克难。科研机构开拓前沿边界。国内科研机构和科技企业不断提升研究水平，根据2023年度的AI研究机构影响力排名（如图3所示），清华大学、阿里、商汤科技、腾讯、中科院所、南京大学等机构进入前100名。清华大学联合发布AI攻防对抗基准平台，涵盖数十种典型攻防算法；商汤科技和上海人工智能实验室联合打造统一模型架构UNiFormer,性能好功能全，可用于图像分类、视频分类、密集预测等下游任务；中科院自动化研究所自主研发的极低比特量化神经处理芯片（QNPU）,助力AI轻装上阵；南京大学提出面向多义性对象的新型机器学习理论与方法，推动机器学习前沿技术蓬勃发展。Goog1e00MetMicrosoftrScho1ars:181Scho1ars：87Scho1ars:65Scho1ars：47.StanfordGW&Unhfrri1tyGDMpMindWASHINGTONScho1ars：41Scho1ars：32Scho1ars:31Scho1ars：281ri,Qnyu