“只需要輸入簡單的幾條個性化信息,系統(tǒng)就能夠自動生成一份詳盡的可疑交易分析報告,‘隨興寫’讓我們從繁瑣的報告撰寫中解放出來,將更多精力投入到業(yè)務(wù)發(fā)展之中?!币幻麉⑴c“隨興寫”測試的反洗錢專員開心高興地說道。
“隨興寫”是基于興業(yè)銀行自主研發(fā)的可疑交易報告智能生成模型(AML-GPT),利用大模型與自然語言處理技術(shù),智能分析洗錢可疑客戶行為、可疑主體信息和可疑交易信息等特征,并生成可疑交易輔助分析報告,并通過運用智能問答技術(shù),甄別人員可在模型生成的初稿基礎(chǔ)上快速調(diào)整優(yōu)化,實現(xiàn)興業(yè)銀行類GPT大模型從0到1的突破,并且在“興火·燎原”創(chuàng)新馬拉松大賽2023 年度行內(nèi)賽中榮獲綜合賽道創(chuàng)新項目獎一等獎。
2022年12月,基于GPT-3.5模型的ChatGPT發(fā)布后,生成式人工智能技術(shù)熱潮席卷全球。如何使用生成式人工智能技術(shù)為經(jīng)營發(fā)展賦能,成為金融機構(gòu)面臨的新課題。
當(dāng)前,客戶營銷、運營助手、智能客服等場景金融大模型應(yīng)用不斷涌現(xiàn),利用大模型與自然語言處理技術(shù)賦能金融機構(gòu)合規(guī)風(fēng)控尚不多見。興業(yè)銀行獨辟蹊徑,聚焦反洗錢這一細分領(lǐng)域,給出了“興業(yè)方案”,自主研發(fā)推出AML-GPT模型。
據(jù)介紹,該模型是金融業(yè)首個在反洗錢可疑報告智能生成領(lǐng)域運用的大模型。AML-GPT專注于反洗錢這一特定領(lǐng)域,具有很強的專業(yè)性和針對性,能夠提供深度定制化服務(wù),不僅減輕了基層反洗錢人員的日常工作負擔(dān),還能提升案例甄別的質(zhì)量和效率。在中國人民銀行福建省分行指導(dǎo)下,“隨興寫”的技術(shù)方案已被收錄于《中國反洗錢實務(wù)》。
“在沒有智能輔助工具的情況下,我們每天需要處理約30份可疑交易報告,每份報告都需要經(jīng)歷開展調(diào)查、分析交易流水與行為特征到撰寫報告的過程,每份報告處理時長20-60分鐘不等。”分行一位基層反洗錢員工表示。
而“隨興寫”利用強人工智能技術(shù),訓(xùn)練反洗錢可疑案宗報告智能生成模型,依托于系統(tǒng)涵蓋的多維度特征,綜合分析研判形成符合反洗錢專家邏輯的可疑分析報告,并給出初步處理意見。此外,將大語言模型內(nèi)嵌進反洗錢系統(tǒng),基于知識檢索工具擴充知識庫,大模型可以充分發(fā)揮生成能力,不斷修正和完善可疑分析報告內(nèi)容,這相當(dāng)于為每一位反洗錢工作人員配置了一名個性化的數(shù)字助手。
近兩年來,興業(yè)銀行反洗錢工作人員共撰寫可疑交易報告已逾百萬份?!皯?yīng)用大模型智能生成報告后,基層員工可以從繁瑣的手工報告中解放出來,釋放出更多精力投入到業(yè)務(wù)發(fā)展、新型洗錢手法研究和專家規(guī)則優(yōu)化等工作中來?!薄半S興寫”項目負責(zé)人表示。
據(jù)悉,興業(yè)銀行計劃將AML-GPT升級為百億級參數(shù)量模型和先進可調(diào)算法,并結(jié)合機器學(xué)習(xí)、知識圖譜、自然語言處理技術(shù)和文本挖掘等技術(shù),以進一步提高模型整體表現(xiàn)。
數(shù)字時代,興業(yè)銀行全面加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型,繪就數(shù)字興業(yè)新圖景,越來越多類似于“隨興寫”的創(chuàng)新項目正在興業(yè)舞臺上競相綻放。目前,興業(yè)銀行科技人才約8000人,年度科技投入超過80億元,初步形成了“1(手機銀行)+5(興業(yè)普惠、興業(yè)管家、興業(yè)生活、錢大掌柜、銀銀平臺)+N(場景)”的數(shù)字興業(yè)體系,過去三年發(fā)明專利申請增長50倍。
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