7月4日，2024世界人工智能大会（WAIC 2024）在上海世博中心开幕。7月5日，交通银行数据中心（运营中心）副总经理张柱宏应邀出席2024昇腾人工智能产业高峰论坛并发表主题演讲《人工智能驱动数字金融高质量发展》，他表示：“人工智能的快速发展对生产力、生产要素和生产关系都造成深远的影响，特别是对金融行业。”
交通银行作为全球系统重要性银行，以“建设具有特色优势的世界一流银行集团”为战略目标，着力谱写科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章。在数字金融方面，充分利用数字技术和数据要素，不断加大应用创新，持续优化资源配置，面向客户提供智能化金融服务，面向经营管理实现数字化金融展业，更好服务经济社会高质量发展。其中，深化人工智能应用是关键一步，交通银行将围绕算力、算法、数据三大要素构筑人工智能基础。
谈及人工智能，张柱宏表示：“生成式人工智能最大的突破，就在于使人工智能具备了表达能力。”在底座层，伴随大规模 AI 服务器的部署，配套的网络和存储资源、相应的能耗和制冷需求，对基础设施建设提出了更高的要求；在平台层，要实现多种AI能力的整合，将原先机器学习、知识图谱、图像识别、生物识别、自然语言处理这些能力与大模型整合形成合力，同时结合云计算实现资源的高效利用；在模型层，吸收各类通用大模型、行业大模型的优势和特点，建设符合交通银行自身需求的大模型；在应用层，业务场景实现迭代演进，逐步实现人工智能从助手级向专家级、从单模态向多模态演进。
加强算力支撑，为人工智能迭代升级提供保障
在数据中心建设方面，交通银行积极响应国家东数西算工程建设要求，已率先完成算力的整体布局。同时，为落实双碳目标，充分利用光伏、锂电、自然冷却、余热回收、液冷等可再生能源应用和节能减排技术，建设绿色低碳数据中心。
在算力部署方面，交通银行引入液冷技术优化AI 服务器散热问题，同时通过应用RoCE组网和分级存储等技术，有效解决大模型在训练、推理过程中网络拥塞、响应缓慢等问题，提升整体运行效率。
在AI能力整合平台方面，为应对复杂的需求，从单模态向多模态演进，将各种AI能力整合到一个平台统一训练、统一推理；同时，通过统一的AI门户将各种AI能力统筹管理，合理调配底层资源，并通过全景视图实时掌握各类业务场景的使用情况。
加强数据支撑，筑牢数字金融底层基因
数据，是大模型算力基础设施高效运行的关键“燃料”。交通银行以行内已有的数据湖和数据中台为基础，充分整合行内外结构化数据与非结构化数据，建立了客户、产品、协议、交易、公共五大主题模型，梳理了风险、公司、营运、金融市场、零售、监管、财管七大领域特征库，依托统一知识管理、AI数据底座高维特征库、统一标注平台、统一向量库等工具，贯穿数据获取、数据加工、数据标注、数据验收、数据交付全流程，持续加强AI数据治理能力，筑牢数字金融底层基因。
加强算法创新，为场景应用提供强劲动力
张柱宏表示：“商业银行作为AI技术的应用端，不能脱开场景讲模型，不然就成了空中楼阁。”交通银行当前已投产的人工智能模块，分为四个大类，办公助手、营运助手、开发助手、信贷风控。服务对象分别为办公人员、营运人员、开发人员和信贷人员，针对性强，有效避免科技与业务脱节的现象，业务人员更有参与感和积极性，做到双向发力共建生态。
在AI能力的建设过程中，交通银行逐步建立健全了六大保障机制，包括开发流程与规范、数据质量、人才队伍、价值评估、算力保障、知识转移。张柱宏着重介绍了价值评估，一是人工智能的效果是否达到业务部门的需求，二是场景投产后产生的价值是否足以覆盖人工智能的成本。同时也要注重人工智能组件投产后是否会带来的合规性风险、数据安全隐患等问题。
携手华为，合作共赢
“金融业在探索人工智能过程中，要采取合作共赢的策略，积极与头部科技企业和高校等研究机构开展产学研用深度合作，汲取外部先进经验，共同探索人工智能在金融领域的应用落地。”张柱宏表示。
交通银行与华为公司在人工智能领域紧密携手，双方于2023年7月揭牌成立联合创新实验室，共同探索人工智能技术在金融领域的研究落地。在近一年的合作探索中，基于昇腾软硬件能力，交通银行构筑了算、网、存、云高效协同的算力底座；基于盘古大模型的基础模型能力，交通银行探索落地办公助手、代码助手、问答助手、信贷助手等高价值业务场景，并于7月2日完成交心大模型全行公测。
未来，交通银行将持续推进“1+1+N”的人工智能建设框架，即1个AI能力整合平台、1套模型治理体系、N个应用场景，围绕“降成本、控风险、优体验、创价值”的目标，实现市场有感、客户有感、员工有感，强化科技支撑，提升服务效能，用心写好“五篇大文章”，持续构筑AI新质生产力，服务经济社会高质量发展。
