文 / 华夏银行广州分行 张五华 于海洋 张卫清 赖炳超
党的二十大报告指出，我国应坚定不移地实施创新驱动发展战略，勇于开辟发展新领域与新赛道，持续塑造并强化发展的新动能与竞争优势，特别是聚焦于构建以人工智能、低代码、物联网、云计算等技术的一系列新兴增长引擎，引领经济社会高质量发展。中央金融工作会议深刻阐述了金融工作的新方向，明确提出要精心布局并扎实做好“科技金融”与“数字金融”在内的五大金融战略篇章。在这一背景下，金融业与AI大模型、低代码等先进技术的深度融合，将有力促进金融产品与服务的创新升级，加速金融业的智能化转型，为经济社会的全面数字化发展注入强劲动力。
为了加快银行业的数字化转型步伐并契合业务的迅猛增长需求，各大银行正积极赋能其专业研发团队及分行业务人员。通过减少低价值且重复性的研发任务，从而得以将更多精力聚焦于业务敏捷性的提升与创新实践上。在此背景下，低代码开发平台与AI大模型等前沿技术已成为企业在推动数字化转型升级进程中的关键策略与工具。低代码平台与AI大模型的深度融合正引领着数字化转型的新篇章。这一趋势不仅简化了复杂应用的开发流程，降低了技术门槛，还极大地提升了业务敏捷性和创新能力。通过低代码平台，银行能够迅速构建并部署智能化系统，如智能客服、风控模型等，从而减少对专业开发人员的依赖，加快产品迭代速度。同时，AI大模型的引入则赋予了这些系统更强大的学习与推理能力，能够处理更复杂的数据场景，提升决策精准度。这种深度融合不仅减少了低价值的重复性研发工作，还使得银行能够更加专注于满足客户的个性化需求，优化服务体验，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。
“低代码+AI大模型”
创建银行数字化转型新范式
低代码平台是一种创新的技术架构，它专注于通过低代码化与模块化的开发策略，对各类系统进行高效构建。低代码平台显著缩减了开发周期，极大地提升了开发效率与灵活性。其核心在于运用先进的建模技术，将用户需求转化为独立且功能明确的模型与模块。这些精心构建的模块可通过直观的可视化配置方式进行整合与调整，以无缝集成并丰富平台的功能体系。低代码在银行业务中的应用日益广泛，成为推动银行数字化转型的重要力量。银行利用低代码平台，能够快速构建和部署各类应用系统，如信贷管理、客户关系管理、风险评估等关键业务模块。这些平台通过图形化界面和组件化开发方式，简化了传统编程的复杂性，使得银行能够更灵活、更高效地响应市场变化和客户需求，为银行提供了全面的数字化转型解决方案。
近几年，随着AI大模型爆发式的发展，AI大模型在银行业的应用场景广泛而深远涵盖了多个核心领域。在数据深度分析与精准决策支持方面，大模型能够高效处理海量金融数据，通过复杂算法挖掘数据背后的价值，为银行提供精准的市场趋势预测、客户行为分析以及个性化产品推荐，助力管理层做出更加科学、数据驱动的决策。在全面风险管理与控制方面，大模型能够实时监测信贷风险、市场风险及操作风险等，利用历史数据构建风险模型，识别潜在风险点，实现风险的早期预警与有效防控，保障银行资产安全。在智能客户服务与体验优化方面，通过自然语言处理与机器学习技术，大模型能够为客户提供24小时不间断的智能客服服务，解答疑问、处理业务，同时根据客户需求提供定制化服务方案，显著提升客户满意度与忠诚度。
低代码和AI大模型在银行数字化发展中发挥了重要的作用。然而，二者在应用过程中亦暴露出不容忽视的局限性。具体而言，低代码平台虽降低了技术门槛，但面对复杂多变的银行业务需求，非专业产品经理背景的业务人员往往难以仅凭直觉快速将创意转化为实际应用。另一方面，AI大模型以其强大的数据处理与分析能力著称，却依赖专业的开发与运维团队支持，这在一定程度上限制了其快速响应市场变化的能力。低代码与AI大模型的深度融合，为银行业开创了一种前所未有的强大且高效的应用开发范式。通过将AI大模型嵌入低代码开发平台中，业务人员被赋予前所未有的能力，能够轻松使用AI的卓越能力，迅速构建起蕴含高度智能化特性的应用。这一创新组合极大地拓宽了应用开发的领域，使得应用能够游刃有余地应对业务支持、市场营销、风险管理及产品运营等一系列复杂而精细的任务。业务人员无需深入技术细节，即可借助低代码平台的直观界面与高度灵活性，将AI大模型的预测分析、自动化决策等高级功能融入应用之中，实现业务流程的智能化升级与效率飞跃。
“低代码+AI大模型”
在银行数字化转型中的应用探索
随着科技的飞速发展，低代码平台与AI大模型的融合正逐步成为银行业数字化转型的重要驱动力。这一融合不仅深刻改变了银行业务系统的设计与开发方式，还极大地提升了银行在金融服务领域的创新能力和响应速度。
1.重塑银行业务系统设计范式
在“大模型驱动低代码”的模式下，AI大模型凭借其强大的学习能力和对复杂业务场景的理解能力，成为银行业务系统设计的智能助手。这些大模型通过深度学习银行业软件模板、业务流程及行业规范，逐渐成长为银行业务系统设计的专家。它们能够自动分析业务需求，推荐最佳实践方案，甚至直接生成代码框架，极大地降低了开发门槛，加速了应用落地。这一转变标志着技术民主化的进一步深化，向技术公民化迈进。传统上，银行业务系统的开发往往依赖于专业的IT团队，而低代码平台结合AI大模型后，使得更多非技术背景的业务人员也能参与到系统设计中来。他们可以通过简单的拖拽操作、配置参数等方式，快速构建符合业务需求的系统，实现技术与业务的无缝对接。
2.加速AI技术在银行业务中的落地
另一方面，“低代码驱动大模型”则侧重于通过完善低代码平台的底层实力，为AI大模型提供更加丰富的数据源和更灵活的应用场景。低代码平台通过提供强大的工具集和模块化组件，使得银行的业务人员能够轻松接入、集成和构建AI能力。这些能力包括但不限于智能风控、客户画像、智能客服等，它们能够直接嵌入到银行业务流程中，提升服务质量和效率。在这一模式下，低代码平台成为了AI大模型与实际业务之间的桥梁。它降低了AI技术应用的门槛，使得银行无需投入大量资源去开发复杂的AI系统，而是可以通过低代码平台快速部署和迭代AI能力。这种快速响应市场变化的能力，对于银行业来说至关重要，它能够帮助银行在激烈的市场竞争中保持领先地位。
低代码与AI大模型的融合在银行业的应用探索，不仅推动了银行业务系统的智能化升级，还促进了银行业务模式的创新。随着技术的不断成熟和应用的深入，我们可以预见，未来银行业将更加注重技术的融合与创新，通过低代码平台与AI大模型的深度融合，实现更加个性化、智能化的金融服务。同时，银行业也需要关注技术融合带来的挑战，如数据安全与隐私保护、技术兼容性与集成度等问题。只有在充分保障客户信息安全和合规性的前提下，才能推动低代码与AI大模型在银行业的健康、可持续发展。
未来挑战与展望
低代码与AI大模型在银行业的融合应用，正引领着金融行业的深刻变革，但其未来发展既充满机遇也面临诸多挑战。首先，技术融合的挑战不容忽视。低代码平台旨在简化开发流程，提高开发效率，而AI大模型则要求处理海量数据，进行复杂计算。两者融合需要解决技术兼容性和集成度的问题，确保系统能够高效、稳定地运行。此外，随着技术的不断进步，如何保持系统的可升级性和可扩展性，以适应未来更多元化的业务需求，也是一大挑战。其次，数据安全和隐私保护是银行业不可忽视的核心问题。低代码平台降低了技术门槛，但也可能增加数据泄露的风险。而AI大模型在处理敏感数据时，如何确保数据不被滥用或泄露，成为亟待解决的问题。银行需要构建严格的数据安全管理体系，加强数据加密、访问控制和审计监控，以保障客户信息安全。
展望未来，低代码与AI大模型在银行业的融合应用前景广阔。一方面，通过低代码平台，银行可以快速构建和部署各种金融服务应用，降低开发成本，提高业务响应速度。另一方面，AI大模型能够深入挖掘数据价值，为银行提供更加精准的风险评估、客户画像和营销策略，提升金融服务质量和效率。此外，随着技术的不断成熟和应用的深入，低代码与AI大模型的融合应用将进一步推动银行业的数字化转型。银行可以利用这些技术优化业务流程，提升客户体验，实现个性化服务。同时，这些技术也将为银行在风险管理、反欺诈、合规监管等方面提供更加有力的支持。总之，低代码与AI大模型的融合为银行业带来了前所未有的机遇与挑战。银行应积极拥抱这一变革趋势，加强技术研发和人才培养，推动技术与业务的深度融合，以创新驱动发展，不断提升金融服务的质量和效率。
（此文刊发于《金融电子化》2024年9月下半月刊）