文章摘要
【关 键 词】 人工智能、金融科技、大模型、北京银行、国产化
近年来，随着人工智能技术的快速发展，全球AI竞争愈发激烈，通用智能成为焦点。中国政府鼓励发展人工智能，提出“人工智能+”理念，推动大数据和AI研发应用。金融行业因其数据丰富和应用场景多样，成为大模型技术应用的热点领域。然而，金融大模型面临高端芯片受限、数据问题和应用风险等挑战。
北京银行积极应对挑战，探索AI在商业银行的应用，提出B=IB+AIB的理念，即投行驱动与AI驱动相结合的模式。自2020年起，北京银行构建了人工智能中台应用——京智大脑，发展知识驱动的大模型应用体系，通过大模型与小模型的结合，提高运营效率，精准营销，支持产品创新，优化客户服务，加强风险管理。
在FCon全球金融科技大会上，北京银行软件开发中心副总经理代铁分享了北京银行在AI领域的应用平台建设与实践。北京银行构建了“4+N”的全栈国产化大模型应用体系，包括国产化算力底座、企业级知识库、MaaS平台和基于Agent的应用平台，以及多个银行业应用场景的示范应用。
北京银行的技术架构分为算力层、数据层、框架层、模型层和应用层。算力层提供计算支持，数据层整合行内外数据资源，框架层依托金智大脑进行模型训练和推理，模型层内嵌多个基础大模型并结合金融数据形成行业金融模型，应用层针对不同业务场景设立应用。
北京银行的AI应用平台具有七大技术特点：全栈国产化算力基座和训练框架、可信金融训练集、金融领域混合专家模型、大模型服务平台、Agent智能体应用能力、自研搜索引擎和数据安全标注环境。
具体应用方面，北京银行推出了“京信妙笔”智能报告工具、智能会议助手工具和智能校对工具，分别用于贷款领域的报告撰写、会议记录和报告审校，提升了工作效率。
代铁，北京银行软件开发中心副总经理，拥有20多年银行IT从业经验，分管数据研发及人工智能领域。
此外，AICon全球人工智能开发与应用大会·上海站成功举办，汇聚行业先锋，探讨大模型训练、多模态融合、智能体Agent等热点。QCon全球软件开发大会也将在上海举办，涵盖AI Agent、AI Infra、RAG等AI话题。
原文和模型
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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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