银行业规模化应用生成式AI，技术之外更关键

银行为了规模化应用生成式AI，是不是解决模型问题、技术架构问题就可以了？

70%在于业务与组织转型

生成式AI在银行业规模化应用的落地，是一个体系性工程，其成功与否会遵循“10/20/70”法则，即10%是模型，20%是整体IT能力升级，70%是业务与组织的转型。银行需尽早对比重高达70%的业务与组织转型形成清晰的规划。

规模化应用生成式AI的业务与组织转型，一方面要依照大模型应用要求对管理流程优化，构建公平、可靠、透明、可解释、隐私安全、可问责的负责任AI体系，并完善质量管理、风险监控、责任认定等管理机制，同时制定员工使用生成式AI工具的操作行为规范。

另一方面，依照生成式AI各层面的要求，对组织人才进行长期调整，如从人才结构上增加质量管理岗员工、减少专业技能岗位的基础级别员工；从人才能力上提升员工定义问题、解决问题的综合能力；从人才培养上围绕新要求重新设计培训、晋升的路径和标准等。

三步走：由点及面，敏捷推进

在对生成式AI的探索中，银行需要具备长线思维，开展体系化的顶层规划，并与相关业务和科技部门协同共进，推动规模化应用的分步落地：

最后，在落地过程当中，持续迭代也非常关键。银行需要形成一个能够不断进行快速反馈、快速迭代的管理体系。

关于作者

何大勇

是波士顿咨询公司（BCG）董事总经理，全球资深合伙人。如需联络，请致信[email protected]。

谭彦是波士顿咨询公司（BCG）董事总经理，全球合伙人。如需联络，请致信[email protected]。

孙蔚是波士顿咨询公司（BCG）合伙人。如需联络，请致信[email protected]。

窦德景博士是波士顿咨询公司（BCG）合伙人兼副总裁，BCG中国区首席数据科学家。如需联络，请致信[email protected]。

廖明博士是波士顿咨询公司（BCG）数据科学业务副总裁。如需联络，请致信[email protected]。

冯志宇

是波士顿咨询公司（BCG）董事经理。如需联络，请致信[email protected]。

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