文 / 中国建设银行深圳市分行 刘志华

2024年，“人工智能+”首次写入政府工作报告，政策的支持推动人工智能以百模千态快速赋能千行百业。大模型是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，也是培育新质生产力的重要引擎。高质量的人才队伍是解锁大模型无限潜力的密码，是运用大模型赋能数字化转型的重要因素，是企业抓住大模型重要历史机遇实现弯道超车的核心力量。

银行业是典型的数据和技术、场景密集型服务行业，在本轮人工智能浪潮中受影响最大的行业，是率先应用人工智能技术的“弄潮儿”，银行业崭新的范式变革正在加速到来。银行需加快高质量的AI人才队伍建设，以更好地运用大模型提升市场竞争力。

大模型时代的人才新特点

从ChatGPT的横空出世到Sora的惊艳亮相，OpenAI公司在AI赛道上脱颖而出，在于其拥有在人工智能领域具有顶尖技术水平的人才队伍。

百度、阿里、腾讯、科大讯飞、智谱华章等科技企业高度重视AI人才投入，在国内人工智能应用领域取得了领先优势，由此可见，高质量的AI人才及体系是企业在AI运用上取得成功的关键因素。“新时代需要新人才”银行需尽快行动，积极培养和发掘适应新时代、把握新机遇、探索新场景的全新AI人才。

1.适应新时代需求的学习型人才

随着大模型时代的加速到来，主动学习并有效运用大模型的金融从业者，将在新一轮工业革命中占据先机。新时代的AI人才需要及时关注最新进展，保持学习热情，不断学习新技术、新理论，掌握不限于计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、深度学习、生物识别、知识图谱、强化学习、提示词技巧等在内的大模型核心技术，积极关注RAG、AI Agent和多模态技术发展，积极利用大模型解决日常工作中的痛点问题，持续提升工作效率和质量。

2.把握新机遇的创新型人才

大模型时代的AI人才需要具备技术融合、算法、数据驱动、用户体验创新、场景应用创新等创新思维；需要前瞻性想象力和智能化交互能力；需要积极学习并掌握与大模型沟通的技巧。其中高质量的提示词（比如遵循“CO-STAR”原则）是解锁大模型应用的新密码。新时代的AI人才需要不断探索并优化自己的提问水平，确保每一次与大模型交互，都能“想我所想、知我所需”，为我生成最合我心意的答案。

3.探索新场景的敏捷型人才

人工智能时代，科技的更迭日益加快，具备敏捷的应变能力尤为重要。2022年11月底，美国OpenAI公司推出生成式人工智能聊天机器人ChatGPT，掀起了新一轮人工智能应用热潮。后续又迭代了GPT-4、GPT-4V、GPT-4Turbo、GPTs、GPT-4O和Sora等一系列产品，技术升级迭代之快，超乎想象。银行需培育适应新技术快速迭代、新业务层出不穷的AI人才队伍，他们通过不断学习新知识、掌握新技术、探索新方法、拓展新场景，从而在技术更迭中能把握先机，抢占优势、深挖人工智能在金融领域应用的潜力与价值；能紧随技术变化进行敏捷迭代，保持技术端和场景端的前瞻性和先进性。

大模型时代的新质人才新体系

面对呼啸而来的大模型浪潮，每家企业和每个人都无法置身事外。抓住历史机遇，积极拥抱变化方是良策。银行业需尽快行动，做好AI人才团队的组建工作，打造具备科技、创新和应用优势的新质人才新体系。

1.组建科技型人才团队打好基础

为加快大模型应用，银行需组建一支由高水平的AI模型建设者（包含大语言模型、文生图模型、文生视频大模型、代码大模型等）、数据管理师、算法工程师、提示工程师等组成的核心人才团队。帮助银行打造大模型的基座能力，训练海量的内外部大数据，针对不同的场景应用通过预训练、微调和强化学习等方法实现大模型能力与场景应用的最优匹配。

2.建立创新型人才团队做好实施

为充分挖掘大模型在业务场景中的潜能，银行需组建具备业务流程创新、客户体验设计能力和风险防控能力的创新型人才团队；以及时跟进技术最新进展，做好大模型在银行应用的创新探索；全方位利用大模型重新设计和优化银行业务流程，以提升客户服务体验；高效运用大模型的洞察力，设计更加个性化，特色化的银行产品与服务；合理运用大模型的数据分析能力，加强风险识别和防控能力等。

人才团队创意探讨

3.建立应用型人才团队用好场景

为更好地将大模型应用到业务场景中，银行业需加大应用型人才的培育工作，以高效利用人工智能赋能减负。如个人金融条线员工可运用大模型简化资料填写，进行营销方案制定、营销文案策划，生成推荐话术、个性化营销图片、产品宣传视频等相关工作，实现个人客户服务的个性化与多样化。公司金融条线员工可运用大模型辅助进行知识检索、材料审核、对公客调报告、客户拜访记录、会议纪要等重复性工作，赋能员工有更多的时间从事客户咨询、产品推广、营销服务等高价值工作，提升对公客户服务效能。风险管理条线员工可运用大模型辅助进行风险对话分析、进行风险核查、撰写风险报告等复杂性工作。资金资管条线员工可运用大模型了解最新市场资讯、模拟市场动态、生成投研报告摘要等相关工作。科技渠运条线员工可运用大模型辅助进行工单填写、需求编写、渠道推广、代码生成等相关工作。综合管理条线员工可运用大模型辅助撰写会议纪要，进行知识问答、文档润色，生成新闻宣传稿和培训课件等相关工作。

大模型时代的人才培养新趋势

随着人工智能的快速应用与普及，企业对AI人才的需求急剧上涨，算法、架构、工程、研发等AI人才成为各大机构争抢的稀缺资源。紧跟科技发展趋势，银行需尽快开展全方位、多层次、立体化的AI人才建设工作，打造核心竞争力。

1.全方位的人才体系

银行管理层需高度重视大模型建设，将其作为重要基础设施纳入长期规划中，建立专门的管理机构或团队，对AI人才的引进、招聘、培训、激励、考评、发展等进行全方位的统筹管理，帮助不同领域、不同部门、不同岗位的优秀AI人才脱颖而出，为全行的AI项目提供源源不断的人才输入。

2.多层次的人才团队

运用内外部合作建立多层级的AI人才团队。百度与多所高校、阿里与浙江大学、腾讯与清华大学、京东与武汉大学等深化合作，共同推进大模型技术应用。银行可通过建立联合实验室、开展人才培养计划、举办论坛或研讨会、开展大学生创新创意大赛、产学研合作平台等模式与外部高校或研究机构联合进行大模型在金融领域的应用研究探索，为银行提供丰富的AI人才储备。同时积极发挥内部员工的AI积极性，搭建科技、创新及应用等多层次的AI团队，开展纵向从总分行到网点、横向跨领域（如个人金融与科技渠运，资金资管与风险管理等）的创新比赛及交流，使AI项目不仅具备全行的视角，也能贴合一线网点的实际应用，促进最新AI研究成果和场景应用的全行共享。

“善创者新”创新比赛

3.立体化的人才福利

通过短视频、线上大学、现场交流、跟岗测试及培训等形式加强银行员工对大模型的理解，通过对大模型场景案例的亲身体验让员工体验到实实在在的好处，从而提升员工拥抱大模型，高效应用大模型的热情。为AI人才提供丰富的个性化福利，如培训机会、职业晋升、科研经费、弹性工作、健康保障等，满足其职业发展和个人生活的需求。加大对创新项目、发明专利、市场研究、前沿课题等AI项目的奖励，鼓励员工拥抱新技术，不断探索人工智能在金融服务领域的无限可能。

持续关注人工智能的发展趋势，思考并积极响应“人工智能+”行动，将人工智能运用于业务流程创新的细微之处是提升人民获得感与幸福度的重要举措。银行需坚持“人民至上”的服务理念，以人才、科技和数据为依托，运用人工智能不断创新金融服务模式，用人工智能托起高质量发展和美好生活的无限畅想，与全国人民携手共创最好的人工智能新时代。

（此文刊发于《金融电子化》2024年7月下半月刊）