本文就商業銀行如何推進人工智慧建設進行給出了全景式的方法，不僅涉及人才、文化等制度建設方面，也涉及框架及模型選擇等技術建設方面，尤其對目前業內少有涉獵的評價系統建設進行了專項闡述。
人工智慧歷程
人工智慧概念於2023年8月的達特茅斯會議首次被提出，其後歷經三起兩落。直到2023年，geoff hinton等人提出深度學習方法，基於該方法構建的alex net在2023年分類的競賽image net大放異彩，top-5錯誤率比前一年的冠軍下降了十個百分點，遠超當年的第二名。自此，深度學習開始席捲整個計算機視覺領域，並逐步向其他領域擴充套件，人工智慧的理論研究又迎來新一輪高潮。2023年人機圍棋大戰中，阿爾法狗4：1戰勝李世石，社會大眾對人工智慧的關注熱度再次被點燃。普華永道研究**，到2023年人工智慧將為全球gdp帶來14%的增長，相當於15.7萬億美元的市場規模。
制度建設
人工智慧在商業銀行的風險計量、客戶關係維護、交易反欺詐、運營配送等前中後台業務領域都有廣闊的應用。在風險計量方面，人工智慧可以自動驗證和分析銀行頭寸，一些銀行已將該流程所需資源減少了95%，所需時間從10天縮減到20分鐘。巴克萊銀行在財務部門使用機械人，實現壞賬準備金流程自動化，每年節省將近1億美元。麥肯錫全球研究院的研究估算，嚴格來說，60%的職業中至少有30%的工作是能夠實現自動化的。
雖然人工智慧有廣闊的應用前景，但商業銀行若想真正發揮其提高效率、降低運營成本的優勢，必須從人才儲備、文化建設、部門協作等制度建設到外部資料引起、敏捷構建等技術建設全方位布局謀篇，主要體現在以下方面。
1.重視人才儲備。根據騰迅研究院發布的《2023年全球人工智慧與人才***》統計，中國對人工智慧的人才需求已破百萬，但人才**嚴重短缺，截止到2023年10月人工智慧人才的需求量已經是2016全年的兩倍，人才平均月薪2.58萬，具有五年以上人工智慧相關工作經驗的人才平均月薪4萬元，並普遍帶有股權激勵措施。在我國，商業銀行普遍受制於體質機制限制，難以批量進行人才引進，拔尖人才的少量引進與內部人才的培養相結合是比較切實的戰略。
人工智慧在數學理論上主要涉及線性代數、概率論、數值計算理論。其中線性代數主要用來描述物件及物件間的關係;概率論是機器學習的「建模語言」，可以基於頻率或貝葉斯概率對研究物件的分布進行建模，再利用最大似然估計或最大後驗估計進行引數估算;數值計算理論中的梯度、凸優化等理論可以用來解決無限制和有限制條件下最優解，均方誤差可以衡量估計量與被估計量之間差異程度。人工智慧的程式設計框架主要有caffe、tensorflow、sklearn等;模型上主要有回歸、聚類、支援向量機、卷積及迴圈神經網路等;程式語言主要涉及python、spark、c++等。商業銀行需要梳理知識圖譜，引入外部培訓、鼓勵員工自主學習和參加行業交流，為人才培養儲備、技術選型和戰略落地提供支撐。
2.構建允許試錯的企業文化。人工智慧的應用開發是一種探索性、持續改進的過程，受技術路線、資料規模及質量、框架及模型選取、評價體系、部門協作水平、監管要求等多重因素的共同作用，易出現模型構建時間過長、實際應用效果不顯著等問題。人工智慧的構建很難一蹴而就，開發人員通常要在生產系統上不斷地進行調整。商業銀行要構建允許試錯的企業文化，採取區別於傳統的業績考核機制，支援探索創新。
3.高層推動的部門協作。演算法和模型如何嵌入到業務中是人工智慧發揮高效能、降低運營成本的關鍵，其成功運用通常需要跨業務部門的通力協作。高管推動是保證成功的重要前提條件。商業銀行需改變過去從機構自身和內部管理出發來決定如何服務客戶，打破部門銀行的觀念，樹立以客戶為中心的理念，從客戶視角實現流程再造，構建企業級視角的人工智慧，從而提公升客戶體驗、提高業務辦理效率、提公升競爭力。
4.明確的商業目標。人工智慧的發展方興未艾，但是尚未出現一統江湖的「終極演算法」。商業銀行在對人工智慧的利用上應有乙個個明確的「小目標」，切忌求全求大。明確的商業目標決定解決問題應採用的框架(有監督學習或是無監督學習、採用分類或是回歸方法、是批處理學習或是聯機學習)、效果評價體系(採用均方誤差評價、混淆矩陣評價等)及後續投入產出比。開發人員需與業務人員溝通待解決的問題，以往有無人工的解決方法，解決的過程及表現情況。
技術建設
1.構建異構的生產環境。人工智慧尤其深度學習在模型訓練時採用的是反向傳播演算法，涉及海量的矩陣運算，傳統生產部署架構無法滿足爆發的計算能力需求。業界通常採用異構計算架構(cpu+gpu模式)，cpu更多用於控制和引數同步，gpu用於計算，兩者相互配合，達到人工智慧計算最優的效果。但gpu的功耗較高，在大規模模型訓練時尤甚，商業銀行在部署人工智慧生產環境時需提前做好能耗規劃工作
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