记者 边万莉 北京报道 过去几十年间，我国银行业一直走在数字化转型的道路上。从最初的电子化到信息化、再到数字化，如今正迈向智能化阶段。

  面对科技日新月异的发展，应怎样推进数字化转型，才能让银行在数字时代更好发展？当下爆火的大模型引发了新一轮技术革命，对准确性、可靠性、安全性要求极高的银行业来说，如何拥抱大模型技术？在银行数字化转型大势之下，如何走出自己的特色转型之路？

  》记者对中国民生银行600016）首席信息官张斌进行专访。张斌认为，商业银行数字化转型，是一个科技与数据能力提升的过程，同时也是一个组织和文化变革的过程，“我们面对的是‘数字技术重构银行经营管理’的课题。”今年非常关注的大模型是堪比移动电话、互联网的发明，将为银行的数字化转型注入新的动能。

  《21世纪》：数字化转型是大势所趋，不同银行转型路径各不相同。民生银行的独特之处有哪些？

  张斌：民生银行数字化转型的特点，我想可以归纳为三点，一是从一开始就将数字化转型视为一场由数字技术驱动的经营管理变革；二是将数字金融作为银行战略的核心组成部分，一把手挂帅，顶层规划，统筹推进；三是有清晰的策略和方法论为指引，有相应的科技规划和数据战略作为支撑。正是这些特点，使得民生银行数字化转型得以扎实、快速推进，不断取得新的成效。

  《21世纪》：为什么你会首先提及经营管理和战略？数字化转型这一个话题通常会引起对技术的讨论。

  张斌：的确，谈及银行数字化转型，技术很重要，数据作为新的生产要素也十分重要。我想强调的是，数字化转型不是单纯的技术项目，也不同以往主要利用技术解决内部流程效率提升的问题，而是要利用数字技术和数据要素推进业务和商业模式的创新和转型，通过适应客户要求和环境变化实现银行长期可持续发展。准确认识和把握数字化转型的实质，才能以终为始，明确转型的正确目标，制定相应的转型策略和实施路径。

  2021年，民生银行新一届董事会制定了新的五年发展规划，秉承“服务大众，情系民生”的企业使命，明确了“非公有制企业的银行，敏捷开放的银行，用心服务的银行”的战略定位，同时提出了“打造敏捷高效、体验极致、价值成长的数字化银行”的数字金融建设目标。以新的五年发展规划为指引，民生银行数字化转型工作全面启动。将数字化转型视为银行的一次全面而深刻的经营管理变革，数字金融成为民生银行战略的核心组成部分，进行顶层规划和整体布局。

  在组织体系方面，总行成立了由全体行领导组成的数字化金融工作领导小组，负责全行数字化重大事项的决策部署，总行发展规划部承担领导小组秘书处职责，负责数字化转型日常工作的组织推动和跟踪检视。

  此外，在股份行中率先设立数据管理部、生态金融部两个数字化“先锋”部门，增强数据要素集约化开发利用能力，以及以客户为中心的敏捷创造新兴事物的能力。数据管理部负责牵头全行数据治理和数据资产管理，利用分析工具、算法和模型最大化发挥数据价值；生态金融部立足于全行战略性、跨业务领域、跨职能团队场景金融理财产品和业务模式孵化，将金融服务融入政务民生、企业经营和个人生活。

  人才队伍建设方面，加大外部引进与强化内部培养并重。在持续引进高素质数字化人才的同时，我们面向全行干部员工开展了数字化领导能力、数字化专业能力和数字化通识能力的分层培训，为数字化转型奠定智力和技能基础。

  《21世纪》：你提到的策略和方法论具体是什么内容？科技规划和数据战略如何为数字化转型提供支撑？

  张斌：民生银行数字金融策略是“生态银行谋突破，智慧银行上台阶”。建设智慧银行，指的是利用数字技术全面改造、升级商业银行价值链活动，通过端到端重塑客户旅程提升客户体验和流程效率，或者说，以数字化、智能化提升全行银行经营管理质效。建设生态银行，指的是探索场景金融新模式，通过进入或联合共建生态，将金融服务融入政务公共平台、公司制作经营和个人生活场景。数字金融策略让全行对数字银行愿景的认识更加具体，对全面、有序推进数字化转型工作发挥了重要的指导作用。

  从民生银行战略出发，遵照监督管理的机构有关规划和指引，我们制定了三年科技发展规划和全行首个数据战略。科技规划以“科学技术水平进入国内商业银行领先行列”为目标，制定了数字化营销、数字化风控、数字化运营、数字化决策等七大企业级数字化解决方案，规划了中台化应用架构、模型化数据架构、云原生技术架构、立体化数字安全架构以及绿色数据中心布局，明确了业技融合、敏捷高效的科技治理方向。数据战略以“用数据洞察，用数据决策，用数据管理，成为数据驱动的银行”为愿景，遵循“数据可见可访问、数据可用可理解、数据易连接可共享、数据可赋能可增值、数据安全可信”五大原则，进一步明确了数据能力提升和赋能经营发展的重要领域和任务。

  科技规划和数据战略依据全行战略制定，服务于战略执行和目标达成，由科学技术人员和业务人员充分讨论共同编制而成，对具体工作开展具有很强的指导性。从一年来的工作实践看，民生银行的科学技术工作已从之前以补强短板、支持重点项目为主，转变为目标引领、全面协调推进的新阶段。科技能力和数据能力的持续提升，对推动全行数字化转型工作发挥了重要支撑和促进作用。

  《21世纪》：数字化转型的顶层设计、策略和方法论之外，你刚才还提到了管理和文化变革，请具体谈谈这方面的举措。

  张斌：既然数字化转型是银行经营管理的一次变革，成功的数字化转型就离不开组织架构、体制机制和文化的变革。前面我们谈到，民生银行成立了数字化金融工作领导小组，增设了新的数字化先锋部门，充实了数字金融人才队伍，这些是组织体系和人才队伍发生的变化。

  为推动数字化转型，民生银行建立并推广了敏捷项目管理机制。数字化金融工作领导小组对全行重大数字化转型项目进行立项决策和定期检视，由业务、风险和科技部门选派骨干组建敏捷项目组进行集中攻坚和快速迭代，同时为项目组提供集中办公场所、专项科技和财务资源、专属考核政策进行支持保障。为全面支持业务敏捷，科技条线推出了敏捷与精益双模研发体系，支持业务开发运营一体化流程。

  众所周知，文化是数字化转型最重要的影响因素。数字化转型过程中，民生银行恪守“以客为尊、以人为本”的价值观，在全行倡导“协同、创新、开放、包容、务实”的文化理念，数字基因不断根植进全体员工的思想和行为之中。

  数字化转型的成功关键之一在于提升全行员工的数字素养，让使用数字技术改进工作效率、提升客户体验成为每个人的自觉行动。

  举个办公系统的例子。办公系统支撑着企业日常运营，全员使用，从某一些程度上可以说，企业办公系统反映了一个企业的文化。反过来讲，办公系统又能影响、塑造企业文化，或者说支撑、塑造一种反映企业价值观的行为模式。民生银行战略性地引入飞书系统来进行本地化部署，与民生银行自研系统来进行了全面集成，打造了全新办公平台“i民生”，这既是数字化转型的一项重要举措，同时又是一次企业文化的深刻变革。“i民生”在全集团上线后，员工的协同效率、办公体验大幅度的提高，工作模式也悄然发生改变，敏捷、高效、开放、扁平化慢慢的变成为共识。同时，“i民生”还促进了知识的沉淀和共享，有助于数字化人才的培养。

  《21世纪》：数字化转型是一项复杂的系统工程，做了这么多工作，取得了哪些主要成效？

  一是迭代创新生态金融理财产品与服务，大中小微一体化综合服务能力显著地增强。依托供应链产业链交易数据、场景数据和企业关系图谱，打造大数据智能风控体系，创新推出“订单e”、“采购e”等线上化数据增信产品，以及“出口e融”特色产品。截至9月底，生态金融系列新产品融资余额已突破1000亿元，较年初增长30%以上。面向中小微企业，打造了涵盖人事、财务、薪酬、税务等功能的一站式企业经营管理数字化平台“民生e家”。

  二是全面推进智慧银行建设，全行经营管理上的水准大幅度的提高。营销方面，打造智慧营销大脑，运用企业级客户数据平台(CDP)、智能投放与AB实验等工具平台，持续提升精准智能营销和全渠道经营能力。风控方面，打造智能风控体系，利用大数据、风险图谱和机器学习技术，精准识别和预警各类风险；构建反洗钱、反欺诈统一数据底座及智能监测预警模型，守护客户资金安全与业务合规经营。运营方面，通过直通式受理集中式运营、RPA、远程服务等，大幅度提高了业务处理效率和客户满意度。

  在数字金融建设过程中，民生银行始终将运用金融科技更好服务实体经济，支持科创企业成长，增强金融普惠性，助力乡村振兴作为工作的出发点和落脚点。针对“专精特新”科创企业，推出了全线上化信用贷款产品“易创E贷”，同时打造“科创评价、科创产品、科创行研和科创生态”四大平台，支持科技公司发展壮大。面向小微客群，构建基于大数据分析的主动授信智能决策体系，推出了契合小微客户的“民生惠”（法人+个人）主动授信产品，助力每一个小微的梦想。面向三农，利用大数据技术，创新推出“农贷通”、“棉农贷”等惠农信贷产品，以更高的效率、更低的边际成本服务于农村长尾客群，助力乡村振兴。

  未来，民生银行将全面贯彻中央金融工作会议精神，在已经取得成果的基础上，以更高的站位，更高的要求，更饱满的热情，投入到做好数字金融这篇大文章的工作中去。

  张斌：我们常听到“科技引领”的提法，我想对这句话的正确理解，应该是指全行积极拥抱科技，视科技为第一生产力，而不是狭隘的科技部引领，或者CIO引领。说得更具体一点，拥抱科技就是全行要有数字化思维，用技术的手段优化内部流程，提升客户体验，让经营决策更加科学有效。

  科技和业务应该是携手并肩的融合关系，需要两类人不同的视角和互补的能力把事情做起来。推动两者的融合有很多方式，比如，科技部门向业务部门派驻需求分析师、数据分析人员，将科学技术人员的部分考核权交给业务部门。

  《21世纪》：当下大家对大模型的热情空前高涨，这对银行数字化转型会带来哪些影响？

  张斌：从对未来的影响看，大模型被认为是堪比移动电话、互联网的发明。不同于过去人工智能技术领域曾多次出现过的现象，如Alpha Go在一段时间引发广泛关注后很快从公众视野消失，大模型具有广泛的应用领域，能处理复杂任务，在一些领域已经具有实用性，同时通过引入更丰富的训练数据和模型架构改进，大模型处在快速提升的过程中。我个人觉得，大模型在AI领域的突破，为银行数字化转型注入了新动能。

  大模型的理解能力和内容生成能力，以及由此产生的交互能力，可以让金融行业数字化转型向更高水平的智能化阶段迈进。以算力和生成式大模型为底座，MaaS 模型即服务正成为一种新的应用构建范式。某一些程度上，绝大多数应用都将重新构造，影响巨大。

  《21世纪》：纯粹从业务视角来看，当前大模型更适合于落地哪些金融场景？能解决哪些痛点？

  张斌：大语言模型在金融领域有广泛的应用前景，能够在一定程度上帮助提升工作效率，比如帮助个体成为超级生产者，也能提高体验，如支持多轮对话-机器以贴近人的方式交互等。

  在具体应用场景上，比如智能客服，与数字人结合，可以多轮、高拟人的问答；智能投研领域，可利用其强大的分析和提炼能力、生成能力；程序开发领域，可以辅助编码、测试、补全；在营销领域，助力精准营销，包括个性化内容生成；在运营领域，可以辅助人工互动、摘要与建议生成；在风控领域，可实现风险识别与法务合规智能化；知识管理方面，可实现自动化知识抽取、知识更新与维护，提供更好的知识问答体验。

  需要注意的是，在运用大模型、生成式人工智能的过程中，也不可以忽视小模型或者判别式的人工智能的应用。对于不同的问题，大模型和小模型各有其优势和适用性，未来更多情况下会将二者结合起来使用。

  《21世纪》：金融业对于精准性、可控性、安全性要求很高，使用大模型时可能带来哪些风险？如何防范？

  张斌：这样的一个问题很重要，今年10月全国信息安全标准化委员会发布了《生成式人工智能服务安全基础要求》的征求意见稿，在附录中列出了语料及生成内容的31种主要安全风险，共分为五类，包括商业违法违规、侵犯他人合法权益、不足以满足特定服务类型等。这表明，生成式AI可能带来的安全和风险问题已引起国家的高度关注。

  针对大模型的事实幻觉、响应一致性、准确性等问题，行业有一些普遍采取的应对措施：首先是应用场景选择上，先内后外，内部先作为不同岗位的员工助手使用。技术上的措施，主要是优化数据集，保证数据质量、数量和类别；参数调整及提示词工程，专家反馈，包括数据标注，对结果评估和校准等。此外，还能够最终靠大语言模型与向量数据库、知识图谱配合使用，提升响应的准确性。

  以上措施针对的是大模型技术本身的弱点，对于意识形态、价值观、种族偏见、恶意投毒等风险，要通过增加模型的内生安全和使用安全综合解决。对预训练阶段语料选择，有监督微调，对输入和输出进行安全过滤，需要一整套的安全准则规范和评测体系。

  张斌：对金融科技应用，金融监督管理机构始终强调要坚持“守正创新”。监管在观察大模型技术的发展和应用，同时重视可能带来的风险，我个人觉得这体现了“风险为本”的监管理念。前面谈到大语言模型应用的安全风险，都是实际存在的，对新技术应用进行监管，有利于生成式AI在银行的应用行稳致远。

  张斌：对于大模型的研究和应用开发，从人才队伍、技术平台和数据基础几方面看，民生银行都有一定的基础和积累。

  首先我们有一支专业的NLP技术团队，这中间还包括从头部网络公司引进、有大模型理论基础和建设经验的算法专家。NLP技术与大模型的数据准备、模型训练调优和场景应用所需的知识和技能高度相关。

  民生银行已经建成AI平台，其中的NLP模块和数据标注模块，为大模型在场景中的落地提供了良好的技术支撑；已投产的数据湖仓平台为高效的数据管线搭建提供了良好基础。广泛开展的NLP应用，如知识库等积累了大量经过预处理的语料，可直接用于大预言模型的精调。

  民生银行组建的跨部门的大模型项目团队，由总行数字金融领导小组直接领导和推动。通过算力资源底座建设、模型训练和推理框架引进、大模型选型以及应用场景建设等多项工作有序推进，包括知识库、代码辅助、智能坐席等6个内部场景应用在今年得到落地应用。

  《21世纪》：对于大模型的应用，从技术选择路径上，民生银行会选择哪个方向？

  我们先用开源搭起一个完整的框架，比如数据准备、数据调优等，模型本身是可插拔的。大模型的迭代速度太快了，我们不急于把大模型固定下来，先把民生银行整体能力建立起来，把应用场景找到。

  张斌：开源的逻辑很明确，厂商开源的目的主要是快速拓展生态；闭源更多的是“捅天花板”，推动大模型能力继续向上发展。开源，经过控制使用场景，采取前面谈到的安全措施，总体风险可控；另外，也有开源商用版，能够给大家提供支持和服务。部分场景应该还是会采用闭源产品，主要是看能力和性价比。

  《21世纪》：前面谈到生成式人工智能为数字化转型增添了新的动能，还有哪些新技术值得期待？

  张斌：从与技术结合的形态看，金融行业可以把数字化转型分为两个层次。一个是传统金融理财产品和服务与互联网（web2.0)、金融科技的结合，表现为金融服务的线上化、数字化和智能化。另一个是数字原生的金融理财产品和服务，建立在以区块链、下一代互联网（web3.0)这些新的数字基础设施之上，可以更高效地服务实体经济和数字化的经济发展。

  AIGC不仅助力第一个层次的数字化转型迈向智能化，同时也会极大助力web3.0/元宇宙的演进。今天，数字人民币已发展到了智能合约的应用阶段，或许可以期待，金融数字化转型在迈向智能化的同时，有可能随着web3.0的演进发展出更多数字原生的金融服务。