摘要：2018年，留学归来的徐洁馨成为招行人工智能实验室的一员。伴随着AI的发展，她在这里感受着招行IT人理性之外的热辣滚烫。“我想做并能做的，是在追逐新技术风口的过程中，让好奇的种子快一点发芽。”以下是招商银行总行信息技术部智能科学研发岗徐洁馨的口述——

2018年，留学归来的徐洁馨成为招行人工智能实验室的一员。伴随着AI的发展，她在这里感受着招行IT人理性之外的热辣滚烫。“我想做并能做的，是在追逐新技术风口的过程中，让好奇的种子快一点发芽。”以下是招商银行总行信息技术部智能科学研发岗徐洁馨的口述——

招商银行总行信息技术部智能科学研发岗徐洁馨

我参与的第一个项目是舆情云,旨在利用自然语言语义理解技术从海量的信息中挖掘风险，提出预警。那时，AI在银行领域的应用更多处于“人拉肩扛”作业时代。我们想办法把业务语言抽象为技术语言，每天面对成千上万行代码，不断调整参数和优化算法，手工将数据逐个“清洗、打标”，才终于迭代出符合上线标准的模型。

舆情云上线后，一次对超过十万家企业的全网信息搜集和分析只需要30分钟。回头看这段流水线作业时光，我意识到，技术人人都可以用，能让技术用得出色的关键是背后的“人工”部分，正是因为有了无数次人工校准和修正，才能让技术摆脱“流水线”生产，进入到智能化生产时代。

2018年底，谷歌发布BERT模型，这是自然语言技术从传统向智能的一次进阶。新模型的出现让我们团队很兴奋，我们找到几乎全部的相关论文，吃透概念，理解代码，突破并行训练的难题，进行了模型预训练。对客户来电进行情绪打标就是用人工智能技术让金融服务更有温度的典型探索。

我们将数千条客户的来电打标成喜悦、愤怒、感谢等7种标签，让招行版BERT学会识别这些情绪，让它更贴合我们的需求。项目上线后，业务小伙伴兴奋地告诉我：“体验完这项技术，我才发现原来技术也是有温度的。”

那阵子，我们还接到了建设“智慧财富引擎”的需求，它旨在构建面向业务的场景化研究能力，实现便捷高效的多条线赋能。这个项目对业务知识要求很高。尽管跨条线学习挑战很大，但我深信，任何不与业务充分融合的创新，只会是空中楼阁；脱离业务场景的算法，可能会变成一团废纸。作为科室经理，我带头学业务，带着大家一遍又一遍跟研究员沟通。我们一方面把全行不同条线分散在各处的数据和数据分析成果打通，形成一套数据库；另一方面对外购系统做拆分，建设自己的底层分析能力，独立自主地进行国产化改造。

上线后的“智慧财富引擎”既能协同财富平台部TREE资配体系，又能为私人银行部、资产托管部等部门及子公司提供能力支撑。招银智库凭借该项目获得了第一届粤港澳大湾区金融创新成果优秀应用案例一等奖。

招银智库产品示例

招商银行AI实验室获得第一届粤港澳大湾区 金融创新成果优秀应用案例一等奖

2022年11月，ChatGPT发布的消息传来，它带来了前所未有的交互体验，只需要简单的几句对话就可以给我们带来意想不到的惊喜。人工智能的春天终于来了。

2023年的春节格外紧张、忙碌，我们争分夺秒地加快了大模型建设步伐，一方面迅速学习相关的理论和代码，对国内外数十个大模型进行评测，选择适合金融行业的模型底座；另一方面，在行内搭建起大模型体验平台FinGPT，让全行员工感受AI。这之后，我们在更多应用里融入大模型，新知道、人力数字美眉、智本GPT、招银智库-AI小研……陆续推出的产品，一点点改变着我们的工作方式。

智本GPT获得2024金融科技 应用场景大赛探索实践奖

智本GPT获得2024“金鼎奖” 优秀金融科技应用创新案例奖

招银智库AI小研获评InfoQ 2024年度AI最佳实践案例

当下，我们依然奋斗在一些重点攻克的项目里。比如全行AI办公助理“知道”，解答日常工作疑问；再如迭代优化领域智能助手智本GPT和AI小研，深耕资本管理和投研领域。

在严格管理的银行业，想要研发出趋近100分的AI工具，还有很长的路要走。未来，我们所面临的最大挑战，正是在银行业严谨的场景里，把AI的能力尽可能发挥到最大，创造更大的价值。这个命题虽然很难、很大，但我们坚信发展大模型对于招行发展的意义和价值，也始终相信行内人工智能大模型的发展前景是一片光明。

曾经，有同业问我：洁馨，招行科技创新能力这么强，最核心的秘诀是什么？其实答案很多，但每次回答的时候，我总能想起行史中一个大家都颇为熟悉的细节——1989年我行首任信息技术部总经理徐连峰老先生，告别原本优渥的伦敦生活和大工作平台，选择回国加入了当时规模仅如同一家储蓄所的招行，带领IT人走上一条敢为天下先的创新之路。我想，科技创新是一场使命接力的长跑。正是一代代招行人，追逐着科技的方向，既仰望星空、敢想敢干，又脚踏实地、艰苦奋斗，大家前赴后继，拼搏奉献，才铸就了招商银行今日的科技实力。

来源：百年招商局