人工智能大模型是指擁有超大規(guī)模參數(shù)、超強(qiáng)計(jì)算資源的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可處理海量數(shù)據(jù)，完成各種復(fù)雜任務(wù)，如自然語言處理、圖像識(shí)別等。

2023年，國內(nèi)外不少科技、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)推出或更新大模型，開啟“百模大戰(zhàn)”，好不熱鬧！而在應(yīng)用側(cè)，銀行等金融機(jī)構(gòu)躍躍欲試，意在以大模型加速推動(dòng)業(yè)務(wù)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。

事實(shí)上，近幾年，受到銀行業(yè)關(guān)注并進(jìn)行布局的新興技術(shù)還有RPA、隱私計(jì)算等。值得注意的是，大模型與這些技術(shù)之間有著“微妙”的關(guān)系，比如兩者結(jié)合帶來更大的想象空間，或者兩者之間的相互促進(jìn)與推動(dòng)等。

01 RPA結(jié)合大模型：實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化+智能化操作

RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化），指通過軟件機(jī)器人模擬人類與計(jì)算機(jī)的交互過程完成大量規(guī)則明確、重復(fù)機(jī)械的業(yè)務(wù)操作。其在銀行業(yè)的應(yīng)用場景包括客戶服務(wù)、信用卡審批、風(fēng)險(xiǎn)防控、運(yùn)維等，可助力降本增效，提升操作的準(zhǔn)確性和運(yùn)營效率。

多家銀行早已研究布局該技術(shù)。比如2019年7月，建設(shè)銀行總行自研的RPA運(yùn)營平臺(tái)正式投產(chǎn)上線，以促進(jìn)集團(tuán)范圍內(nèi)應(yīng)用的快速推廣；2020年末，工商銀行實(shí)現(xiàn)RPA規(guī)?；瘧?yīng)用，建成企業(yè)級數(shù)字勞動(dòng)力體系。

但RPA主要處理大量重復(fù)、規(guī)則明確的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。然而，在銀行，基于規(guī)則化數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)只占一小部分，剩下的則大量涉及圖片、文字甚至音視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，且非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一直在快速增長。因此RPA并不是萬能的，其有著較為明顯的弊端和局限性。

而處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是AI技術(shù)所擅長的。事實(shí)上，金智維、弘璣、來也科技、達(dá)觀數(shù)據(jù)等RPA廠商早就開始探索RPA與AI的融合，以為銀行等機(jī)構(gòu)提供更為智能的“數(shù)字員工”。

推出具有超大規(guī)模參數(shù)的大模型，是AI領(lǐng)域的一大步。大模型與RPA結(jié)合，或有不小的好處。

RPA可執(zhí)行重復(fù)性、規(guī)則驅(qū)動(dòng)的任務(wù)，而基于大模型，則能提供更深層次的理解和學(xué)習(xí)能力，幫助RPA處理更抽象和非結(jié)構(gòu)化的任務(wù)。RPA的自動(dòng)化能力結(jié)合大模型的理解、創(chuàng)造能力，可賦能多個(gè)領(lǐng)域。

比如在客戶服務(wù)領(lǐng)域，兩者結(jié)合，RPA自動(dòng)處理客戶查詢等任務(wù)，大模型則能幫助理解客戶需求，提供更有個(gè)性化和主動(dòng)化的服務(wù)；在運(yùn)營管理領(lǐng)域，RPA可自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)錄入、報(bào)表生成等任務(wù)，而大模型可幫助分析數(shù)據(jù)等；在供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域，RPA可自動(dòng)執(zhí)行訂單處理、庫存管理等任務(wù)，而大模型可幫助預(yù)測需求、優(yōu)化運(yùn)輸路線等。

在大模型的助力下，RPA有望升級為真正的“IPA”。

02 隱私計(jì)算與大模型：實(shí)現(xiàn)更安全的數(shù)據(jù)計(jì)算與訓(xùn)練

隱私計(jì)算是指，在不泄露數(shù)據(jù)本身的前提下實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分析計(jì)算，在保護(hù)好數(shù)據(jù)和隱私的同時(shí)，讓數(shù)據(jù)價(jià)值可以最大化地轉(zhuǎn)化和釋放。簡而言之，即推動(dòng)數(shù)據(jù)要素可信流通。

同樣，已有多家銀行布局隱私計(jì)算技術(shù)。比如農(nóng)業(yè)銀行2022年報(bào)顯示，落地企業(yè)級隱私計(jì)算平臺(tái)，驗(yàn)證與第三方平臺(tái)互聯(lián)互通；郵儲(chǔ)銀行2022年報(bào)透露，建設(shè)全行級數(shù)據(jù)多方安全計(jì)算平臺(tái)，推動(dòng)多方安全計(jì)算與隱私計(jì)算技術(shù)應(yīng)用。

而訓(xùn)練大模型，需要大規(guī)模的數(shù)據(jù)量。隨著國家和監(jiān)管方對信息保護(hù)、數(shù)據(jù)安全的愈加重視，大模型顯然需要保證數(shù)據(jù)方面的安全合規(guī)，尤其是在強(qiáng)監(jiān)管的金融業(yè)。

以隱私計(jì)算做大模型的“防火墻”是一個(gè)可行方向，從這個(gè)方向上而言，兩者或?qū)⒒ハ嗤苿?dòng)。

一方面，基于隱私計(jì)算，在大模型的訓(xùn)練、應(yīng)用過程中可更好地保障數(shù)據(jù)安全，在合規(guī)的情況下，加速推動(dòng)大模型落地，從而真正釋放大模型的潛力，賦能銀行等更多機(jī)構(gòu)。比如部署TEE（可信執(zhí)行環(huán)境）以保護(hù)大模型訓(xùn)練、微調(diào)過程中的數(shù)據(jù)安全，在推理階段使用多方安全計(jì)算提升隱私保護(hù)能力。

而且，由于隱私計(jì)算可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全共享，從而提高數(shù)據(jù)利用率，有利于進(jìn)一步提升大模型的數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)質(zhì)量。

另一方面，如今大模型處在“百花齊放”的階段，雖然還存在幻覺、可解釋性等挑戰(zhàn)，但相比元宇宙，其實(shí)際落地的可能性要大很多。

而大模型的崛起，將有力帶動(dòng)隱私計(jì)算的發(fā)展，迎來“柳暗花明”。另外，大模型導(dǎo)致算力、數(shù)據(jù)、場景方面更大的供需矛盾，帶來更大的分布式需求，這會(huì)對隱私計(jì)算提出新的要求，或促使隱私計(jì)算“再進(jìn)化”。

據(jù)了解，目前已有機(jī)構(gòu)研究隱私計(jì)算和大模型的融合應(yīng)用，比如聯(lián)邦大模型等。

寫在最后

最后值得一提的是，目前銀行正探索研究的元宇宙、數(shù)字人等領(lǐng)域，實(shí)際上也需要大模型的賦能，從而提供個(gè)性化、智慧化體驗(yàn)。

在這個(gè)新技術(shù)層出不窮且對智能化不斷提出更高要求的時(shí)代，沒有哪一項(xiàng)技術(shù)是孤立的，大模型也是如此。大模型與RPA、隱私計(jì)算等技術(shù)的結(jié)合或相互促進(jìn)，將有利于加速銀行等機(jī)構(gòu)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。

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