银行如何加速构建数据基础设施以支持大模型应用？

摘要： 数据基础设施是银行数字化转型的重要支撑，也是支撑金融服务模式创新和转型发展的基石。随着金融科技的快速发展，金融机构业务系统越来越复杂，数据量越来越大，这给银行数据基础设施建设带来了挑战。银行应采用云计算、大数据、人工智能等新技术手段，建立大数据平台和大数据中心，加速构建数据基础设施以支持大模型应用，推动金融科技与业务发展深度融合，更好地为银行数字化转型提供动力。

一、银行数据基础设施面临的挑战

银行数字化转型过程中，数据基础设施面临着以下四个方面的挑战：
一是数据体量大。随着金融业务的发展，金融机构数据量呈指数级增长，传统的数据存储和计算架构已无法满足快速增长的数据需求。
二是数据类型多。金融机构的业务种类繁多，不同业务的业务逻辑、需求也不尽相同，因此对数据类型要求也不一样。
三是数据价值高。随着金融机构数字化转型深入，金融产品越来越复杂，银行需要对海量、多源、异构的客户数据进行清洗、建模和分析，才能更好地了解客户，提供个性化服务。
四是信息安全要求高。银行在发展业务的同时也会涉及客户敏感信息的处理和保护问题。随着人工智能等新技术的不断应用，银行业务系统越来越智能化、自动化，对信息安全和数据隐私保护提出了更高要求。
因此，银行需要构建一套高效、智能、安全的新一代数据基础设施平台，以支持大模型应用。

二、大语言模型在银行应用中的挑战

大模型是人工智能应用的重要载体，在金融领域的应用也取得了很好的成效，但目前仍面临着诸多挑战。
一 是的数据质量问题。大模型需要从海量数据中进行学习，但对于不同业务场景下的数据，存在着质量上的差异，如业务指标与风险指标之间、用户属性与客户行为之间、业务属性与产品属性之间等。这些差异给模型效果带来较大影响，而传统的数据清洗手段往往存在着不同程度的数据质量问题。
二 是算法可解释性问题。大模型解决业务问题无需再像传统机器学习一样根据业务需求对算法进行选择，目前主流的机器学习算法主要包括：决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林等。以决策树为例，决策树主要应用于分类问题中，在解决模型过拟合等问题上有较大优势；而支持向量机的过拟合问题相对突出；随机森林则更适用于解决回归问题。这些传统的机器学习算法都有着良好的可解释性，但是大模型因为其参数规模巨大，模型结构复杂，导致算法可解释性差，大多情况下相当于黑盒。
三 是模型迭代效率问题。传统机器学习算法需要对训练集进行大量的标注才能达到较好效果，而大模型在训练时不需要进行标注工作，可以直接利用已有数据来微调模型参数，但是因为大模型参数量巨大，模型训练及微调需要耗费大量时间及硬件资源，这就导致大模型在迭代效率上存在不足。

三、大模型时代银行数据基础设施建设思路

银行可以将大模型与数据基础设施建设紧密结合，充分发挥大模型在智能化数据处理和分析方面的优势。这将有助于银行提升业务智能化水平、降低成本、提高服务质量，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位，以下是对大模型时代银行数据基础设施建设思路：

1. 构建统一数据平台
   在大模型时代，银行首先需要构建一个统一的数据平台。这个平台应能够整合来自不同部门、不同系统的多源异构数据，包括结构化数据和非结构化数据。通过数据清洗、整合和标准化，确保数据的准确性、一致性和可用性。这个平台将作为大模型训练和推理的基础，提供高质量的数据输入。
2. 智能化数据处理与标注
   利用大模型的自然语言处理、图像识别等能力，银行可以实现数据的自动化预处理和标注。这包括数据清洗、去重、格式化、分类等预处理操作，以及针对特定业务场景的数据标注。通过智能化处理，可以大大提高数据处理的效率和准确性，降低人工成本。
3. 优化数据存储与计算
   为了满足大模型训练的高性能需求，银行需要优化数据存储和计算策略。这包括使用高性能的存储系统、分布式计算框架和云计算资源，实现数据的快速读取、高效计算和弹性扩展。同时，还需要考虑数据的备份、恢复和容灾、 安全防勒索等 ，确保数据的安全性和可靠性。
4. 数据安全与隐私保护
   在大模型时代，数据安全与隐私保护尤为重要。银行需要严格遵守数据安全和隐私保护法规，采用加密、访问控制、数据脱敏、 存储防勒索 等技术手段，保护用户数据的隐私和安全。同时，还需要建立完善的数据安全管理体系，包括数据安全策略、安全审计、应急响应等，确保数据的全生命周期安全。

5. 数据治理与模型可解释性
   为了确保数据的质量和一致性，银行需要建立完善的数据治理体系。这包括制定数据标准、建立数据质量监控机制、实施数据血缘分析等。同时，为了提高大模型的可解释性，银行需要采用可视化、自然语言解释等技术手段，帮助业务人员理解模型的决策依据和输出结果，增强对模型的信任度。

   四、大语言模型应用对银行的意义

   大模型应用能够对银行的业务产生重要的影响。大模型是基于大数据、深度学习等技术构建的，能更好地适应复杂多变的业务环境，能在更短的时间内对客户进行精准营销和风险防控。因此，大模型在银行数字化转型过程中具有重要意义：
   一是提升营销精准度。大模型应用后，可以减少人工干预，提升营销精准度。例如，在营销活动开始前，基于大数据和算法模型对客户进行精准画像，预判其是否有购买意愿、购买能力和风险承受能力，并根据客户画像结果精准推送营销信息。
   二是提升风控水平。大模型可以基于海量数据对客户进行多维度风险分析，从而提高风控水平。例如，在贷前、贷中、贷后等环节提供全方位的风险监测和预警服务，对客户的交易行为进行实时监测和预警，对风险信号及时响应并进行处理。
   三是提升创新能力。大模型可以为银行提供更多创新思路和工具。例如，通过大模型构建的智能风控系统，银行可以及时掌握客户交易信息、资金流转情况等数据信息，根据客户的行为特征提供个性化服务。
   四是提升运营效率。大模型可以基于大数据进行高效处理和分析。例如，在贷前环节采用大数据模型对客户进行精准画像；在贷中环节采用大数据模型对客户进行实时监测预警；在贷后环节通过大模型实现自动化催收等。
   大模型可以通过资源集约、协同高效的方式提升效能。例如，在人力资源方面利用大数据平台和 AI 技术实现数据集成和共享，提高人力资源使用效率；在财务管理方面实现自动结算等。

   五、结束语

   本文探讨了银行构建数据基础设施以支持大模型应用的问题，分析了当前银行数据基础设施建设现状，总结了当前银行在构建数据基础设施方面的问题，并从统筹规划、技术支撑、安全保障三个方面提出了银行加速构建数据基础设施以支持大模型应用的建议。
   当前，我国银行业正在加速数字化转型，银行机构应加强科技规划与战略布局，在战略层面形成金融科技和数据基础设施建设的共识；在技术层面积极引入新技术，利用云计算、大数据、人工智能等新技术手段来加速构建数据基础设施；在安全保障层面加强风险管控和信息保护，确保大数据平台与其他信息系统的安全可控，确保信息系统安全稳定运行，为银行数字化转型提供坚实的基础。