作者 | 百融云创研究院
来源 | 九卦金融圈
编辑 | 武文 张云迪
大家都在谈生成式，谈AI大模型，大模型到底有多大？据台湾大学李宏毅教授猜测，GPT4.0可能有1700亿个以上的参数，而大家对于Chatgpt的一个重要的误区，就是认为Chatgpt是根据人提出的问题在网络中搜索答案，但事实上并不是，Chatgpt真正在做的事情是——文字接龙，根据模型确定接下来要出现的文字的概率，将概率最大的文字作为答案，一个个接龙下去，这就不再是简单搜索，而是算法驱动的智能化。
还有个有趣的点：人工智能工具之间可以互相调用，比如现在科技人员在AI画图领域可以借助Chatgpt的力量。AI画图工具MidJourney要根据使用者输入的文字描述来生成画面，妙的是，这段文字输入就利用gpt来生成。比如，我想用MidJourney生成一张图片主题是“一只小老鼠驾驭大象”我把指令给gpt，回答如下：
我没有通过midjourney来画这副图，但我见过李宏毅教授画的图：
这幅图除了妙趣横生，还表达了另外一种含义，如何将大语言模型在具体的行业或场景内使用，如何通过finetune（精调）来驾驭大模型，就像小老鼠驾驭大象。仔细看，这个图中的大象有两条鼻子，人工智能并不完美，但已经足够惊艳。
在AI语音生成领域，gpt同样有用，若要人工智能生成海边的声音，需要首先输入文字描述，可是多重声音的复杂性决定了文字的难度，把这个问题丢给了gpt“请描述海边的声音”瞬时生成文本：通过这样细致入微、真实准确的描述，在实践中已经很大程度上助力了智能语音的生成。
AI描述的“海边的声音”：
站在海边，闭上双眼，你会被一阵阵宛如天籁的声音环绕。首先，远处的波浪带来一阵低沉的隆隆声，仿佛大自然的呼吸。随着波浪轻轻拍打海岸，声音渐渐靠近，像是柔和的鼓点，带着舒缓的节奏。这个拍击的声音时而轻柔，时而稍微有力，仿佛是大海与岸边的亲吻。
在涛声中，你可能会听到海浪的涌动声，它们像是远处的呢喃，仿佛大海在诉说着一个古老的故事。这种涌动声随着潮汐的变化而起伏，时而快速，时而缓慢，给人一种恒久不变却又瞬息万变的感觉。
同时，海鸥的叫声也会不时地穿插其中，它们高亢的啼叫像是在与海风一起跳舞，为海边的和谐交响增添了生动的色彩。海鸥的叫声时而嘹亮，时而婉转，似乎在与波浪的涛声互相呼应。
所有这些声音融合在一起，创造出一幅丰富多彩的音景。海边的声音是自然的交响乐，让人感受到宁静、放松，仿佛与大自然融为一体。无论是静静地倾听，还是闭上眼睛想象，都能让人沉浸在这美妙的声音之中，远离尘世的喧嚣。
谈这些题外话，想说的是，虽然在生活中我们往往感受不到人工智能进化的速度，甚至经过几个月的熟悉，Chatgpt也逐渐去魅，可能很多人觉得凭Chatgpt当前的智力，短期内并不能在生产环境中使用，认为智能程度不过如此。
但仔细回想，科技革命曾是怎样颠覆人类的生产和生活模式的，从蒸汽机代表的第一次科技革命、电力代表的第二次科技革命，到二战后的信息科技为代表的第三次科技革命，每一次都是海啸一样，巨浪在背后悄然而生却排山倒海、摧枯拉朽、淘汰一切不符合时代浪潮的产业模式，重塑各类形态，包括思维模式。
当模型的参数越大，智能化程度就越高，我们不得不承认从AI智能化的裂变的声音已经振聋发聩，我们无法再忽视这样的声音、这样的趋势，时代已然巨变，AI必然将呼啸着席卷颠覆每一个行业，包括银行业；必将影响到我们每一个人的工作和生活，包括你我。
很多券商首席对于银行业的估值给出了已经到了“政策底”的判断，看好银行股的后续空间。但今年银行业压力延续也是不争的事实，哪怕是最优秀的银行都在继续面临净息差收窄、非息收入下降的压力。
资产端定价压力不仅源于LPR下行、优质资产缺失带来的竞争更是压力的源头；负债端虽然市场利率整体下行，但遗憾的是存款成本并未跟随下行，存款市场竞争激烈，定期存款占比高达约70%，反而推高负债成本；风险成本更不容小觑，房地产等领域风险上升，对实体经济到资本市场均造成冲击，造成银行理财产品大量赎回，财富管理手续费及佣金收入下降。
今年春天银行业协会&普华永道发布的《中国银行家调查报告（2022）》表明59.9%的银行家选择“推进数字化转型”作为战略重点，比上年度高出3.6个百分点；55.4%的受访银行家认为银行业未来两大利润增长点为：
●数字化智能化转型，“金融科技引流数字化转型，带动业务增长”是银行业未来首要的利润增长点。
●优化负债结构，降低综合负债成本也是银行业推进利润增长的重要途径。
看来，虽然数字化转型已经轰轰烈烈开展了近十年，但是，数字化、智能化仍是银行业发展最大的驱动力。
中国银行业的数字化转型可以概括性地分成三个阶段：
1.0系统建设阶段
2.0数字驱动时代
3.0智能运营时代
1.0阶段的主要特征是数字化基础设施建设，包括各类平台、系统、数字化渠道建设，随着建设逐渐成形，实现了业务的线上化。
2.0阶段的主要特征是利用数据、模型、专家规则等帮助银行进行资源配置、决策支撑，尤其是在风控与营销方面，实现自动化。
3.0阶段的主要特征是业务与管理形成全链路数字化闭环，通过大规模机器学习来摆脱对人经验的依赖，并且从各维度不断优化迭代变得更加智能。
目前大部分国有行、股份行以及部分领先城商和农商行都已经走过了1.0阶段，处于2.0阶段，但仅有少数领先国有行和股份行进入了3.0智能运营阶段。非常值得注意的是，虽然很多银行已经迈入了2.0阶段，却仍然面临总行或总部在科技方面投入巨大，但前线仍缺乏支必要的数字化工具和抓手等问题。
虽然如此但我们仍然可以说银行业大规模系统建设的投入阶段已经过去，我国银行业正在跑步迈进智能化时代，这是一个更加理性、更加智能、更加讲究投入产出比的阶段。
客群经营是各家银行都关注的领域，我们以智能化客群经营为例，看看银行距离智能化还有多远。实现智能化客群运营需要四大基础：数据、数字闭环、系统与工具、敏捷组织。我们通过市场调研发现，无论是处于1.0、2.0还是3.0的银行，在这四个方面或轻或重都面临一些痛点。
银行仅有客户交易数据，缺乏全市场数据来洞察客户潜力、财富属性、人生阶段、职业类别等特征，这使得后续经营策略的制定缺乏数字驱动力。
智能化的本质是要摆脱对人经验的依赖，实现数字驱动、自动调优，但当前除了两家头部零售银行，大部分银行对于评估迭代闭环基本都停留在概念与方法论上，并未形成全链路数字化闭环，因此策略是僵化的，不是活的，缺乏智能。
系统是提升效率的刚需，目前系统的发展方向是流程自动化、数据闭环、低代码。客群运营的趋势是多波次、全渠道联通、立体式，可想而知，离开高效系统的支持，这是无法实现的。负责任地说一句，目前大部分银行是缺乏这样的系统的，还有一种比较普遍的情形，总行各个部门都有一套系统，功能相近，互不联通，无法形成合力；或者相互割裂，相关系统与作业平台有待打通，如企业级应用平台和大数据平台之间需要人工操作数据流转；数据系统到营销系统需要人工流转等。
有些银行十年前就开始在咨询公司指导下建“创新车库”、“敏捷小组”，多年以后，各银行的敏捷小组往往成了鸡肋，部门职能的分割，使得数据团队、客群经营团队、产品团队分属不同部门，难以形成合力；客户运营的各个环节分散至各个处室内开展，尚未形成运营中台的概念，导致未能集中、高效、全面地进行客户经营工作，难以实现敏捷。
银行的休眠户及0元户占比往往高达70%，难以激活，是资产还是沉默成本？
客户忠诚度低，向下迁徙的比率往往是向上迁徙比率的2倍，如何逆转？
银行客群的内生能力弱，AUM的提升往往不是靠持续的客户经营，而是靠单笔产品销售，稳定性差怎么办？
百融云创凭借在数据、策略、运营方面的能力，形成了在休眠客户激活、客群资产提升及链式输送、代发客群经营这几大场景方面成熟的解决方案，并积累了丰富的经验。
百融云创向银行提供包括数据、模型、策略规划、话术内容、系统（策略引擎）、运营（可代客运营）、迭代调优等各个环节的一站式解决方案，最终向银行交付的是业务结果，经过AB Test，为银行的经营指标如财富MAU、AUM、贵宾客户数提升等带来可观、清晰、可衡量的业务增益，除了当期业务价值，为客户带来的全生命周期价值更是可观。
具体说来，百融云创有如下几个优势：
●深耕银行业、金融业：百融云创（股票代码：6608.HK）在银行业风控数字化、营销数字化、运营数字化方面积淀深厚。客户覆盖六大国有银行、十二家全国性股份制银行、上千家城市商业银行和农村商业银行、汽车金融公司、保险公司等超7000家金融机构。
●一站式完整解决方案：负债端的数智化运营要求的智能化程度更高，同时链条更长，不但要找到好客户，还需要触达、转化、最后实现价值提升，全链路数字化运营闭环就非常重要。百融云创能够提供包括数据、模型、策略规划、话术内容、系统（策略引擎）、运营（可代客运营）、迭代调优等各个环节的一站式解决方案，是业内唯一的一家厂商。
●数据标签与算法能力：百融云创在大数据与人工智能方面能力领先，拥有经过实战检验效果卓越的数据标签及成熟模型，能够协助行里全面深刻洞察客户，发挥数字驱动运营的作用。
●策略体系化程度强：百融云创的专家团队包括曾在零售领先银行直接从事客户运营工作的专家，以及在优秀互联网平台从事活动运营的专家，对客群经营的策略有深入理解，策略设计体系化能力强，且拥有经过实战验证有效的优质策略。
●敢于赌效果的商业模式：百融云创重视经过AB Test之后带给银行的净增益，可按带给银行的净增益效果收费，实现与银行的共赢。
●客群运营项目经验丰富：已成功实施了国有银行、股份行、头部城商、农商银行、民营银行客群经营项目，积累了客群价值链式输送、腰部客群提升、休眠户激活、代发客群经营等场景下的丰富策略运营经验，服务范围涵盖数字化客户经营闭环的各个环节。
