2024年六大行金融科技投入分析:大模型、云平台与数字化转型

2024年六大行金融科技投入超百亿,发力大模型、云平台和数字化转型,提升金融服务效率和体验。

原文标题:六大行2024年金融科技投入情况

原文作者:牧羊人的方向

冷月清谈:

本文分析了2024年中国工商银行、建设银行、农业银行、中国银行、交通银行和邮储银行六大银行在金融科技方面的投入情况。 整体来看,六大行经营情况稳中有进,资产规模、营收和净利润均保持增长,同时数字化转型加速,线上客户渗透率提高。 各大行均将大模型作为技术战略重点,并积极建设云平台和分布式架构等基础设施。 在金融科技投入方面,六大行均超过百亿,且科技人员占比持续提升。 工、农、中、建四大行投入最多,交行和建行略有减少;交行科技投入占营收比例较高。 整体战略方向包括: 大模型建设、自主可控云平台、分布式核心系统转型升级及业务连续性保障。 这些投入旨在提升金融服务效率、优化客户体验,并为银行业务的稳健发展提供科技支撑。

怜星夜思:

1、六大行都在发力金融大模型,那么这些大模型在实际应用中,哪些场景是最有潜力的? 除了文章中提到的信贷审批、客户服务、风险管理,还有哪些你觉得可以有效应用的场景?
2、文章提到各行都在推进核心系统分布式转型,这个转型对普通用户来说,最直接的影响是什么?这种转型可能会带来哪些风险,银行应该如何应对?
3、六大行都在强调自主可控的云平台建设,但目前国内的云计算市场,很大一部分份额还是被阿里云、腾讯云等互联网公司占据。 银行自建云平台,优势和挑战分别是什么?未来银行自建云平台会成为主流吗?

原文内容

六大行在2024年的经营情况整体呈现稳中有进的态势,营业收入、净利润、资产规模等关键指标均保持稳定增长,资产质量稳步提升,贷款与存款业务持续增长,同时各银行在创新与布局方面也取得了积极进展。如下表所示:

  • 工商银行:营业收入8218.03亿元,同比下降2.59%;净利润3669.46亿元,同比增长0.49%。
  • 建设银行:营业收入7501.51亿元,同比下降2.61%;净利润3362.82亿元,同比增长1.13%。
  • 农业银行:营业收入7105.55亿元,同比增长2.21%;净利润2826.71亿元,同比增长4.54%。
  • 中国银行:营业收入6300.9亿元,同比增长1.14%;净利润2527.19亿元,同比增长2.51%。
  • 交通银行:营业收入2598.26亿元,同比增长0.86%;净利润935.86亿元,同比增长0.91%。
  • 邮储银行:营业收入3487.75亿元,同比增长1.79%;净利润867.16亿元,同比增长0.34%。

从年报中可以看出,六大行资产规模、营业收入和净利润稳中有增,客户数尤其是手机银行月活数增长较快,说明数字化转型过程中线上客户的渗透比重。另外六大行均将大模型作为技术战略重点,覆盖前中后台全场景,推动业务模式重构。同时通过开放银行、产业金融平台等模式,拓展服务边界,构建金融+非金融生态。以金融科技的发展服务金融业务的稳步拓展和服务体验。

1、金融科技投入情况

六大行在2024年的金融科技建设方面均取得了显著进展,六大行科技投入均超百亿,科技人员占比持续提升,强化长期竞争力。六大行在金融数字化转型的契机,布局大模型技术的发展,同时在云平台和分布式架构等算力和基础基建领域进行转型升级。如下表所示:

1)工商银行

工商银行2024年金融科技投入为285.18亿元,同比增长4.67%,占营收的3.47%,其中科技人员有3.6万人。工行在2024年的金融科技领域主要围绕数字工行建设、优化ECOS技术生态体系、完善D-ICBC数字工行生态体系等全面开展。

  • 打造ECOS 2.0数字技术生态体系,境内核心系统完全基于开放平台单轨运行;
  • 建成企业级千亿金融大模型“工银智涌”,覆盖20余个业务领域(如信贷审批、客户服务、风险管理)及200余个场景,累计调用量超10亿次。
  • 推进云平台技术系统演进和云化基建部署,强化数据安全管理和业务连续性保障能力。

2)建设银行

建设银行2024年金融科技投入为244.33亿元,同比减少2.36%,占营收的3.26%,其中科技人员1.636万人。建行在金融科技方面主要围绕夯实数字基础设施,促进科技业务融合,加强科技风险管理。

  • 推进数字基础设施建设,完善多区多地多栈多芯布局,建设算力服务平台。“建行云”算力规模增长9.58%,支撑AI应用规模化部署。
  • 打造千亿级别的大模型,初步建成企业级金融大模型应用体系,落地193项场景应用,研发技能达7000余个。
  • 全面完成核心系统分布式转型,境内外业务已由分布式核心系统承载,系统运行平稳。

3)农业银行

农业银行2024年金融科技投入为249.70亿元,同比增长0.48%,占营收的3.51%,其中科技人员1.31万人。农行在2024年加快推进新一代技术体系转型,打造面向未来的数字新基建与IT架构底座。

  • 推进云原生能力建设和云原生数据湖建设,完成分行数据上云工程;
  • 分布式核心应用对公存款、个人活期与借记卡等产品应用及配套业务平台转型升级为分布式核心单轨运行
  • 推进“AI+”全面建设与深度应用,推出AI助手“一明”,深化客户多维画像系统。

4) 中国银行

中国银行2024年金融科技投入为238.09亿元,同比增长6.30%,占营收的3.76%,其中科技人员1.49万人。中行围绕基础设施底座能力,深化人工智能、量子计算等新技术,科技赋能业务的发展。

  • 建设四地四中心的云平台底座,推动架构统一、工艺统一、标准统一。
  • 深化人工智能、隐私计算等新技术,探索人工智能大模型应用,新增超900个业务场景(如智能投顾、AI客服)。

5) 交通银行

交通银行2024年金融科技投入为114.33亿元,同比减少4.93%,占营收的4.41%,其中科技人员0.904万人。交行将数据要素和数字技术作为关键驱动力,深入推进数字化交行建设。

  • 增强业务连续性基础资源保障,建设异地数据中心,强化灾备体系建设,完善网络安全体系架构和管控策略;
  • 加强核心技术攻坚,稳步推进核心系统分布式转型,提升自主可控能力;
  • 构建“1+1+N”人工智能技术框架,构建千亿级金融大模型算法矩阵,完成大小模型建设超100个。

6) 邮储银行

邮储银行2024年金融科技投入为122.96亿元,同比增长9.02%,占营收的3.53%,其中科技人员0.72万人。邮储银行以数字技术赋能提升金融“五篇大文章”,提升金融服务效率和体验。

  • 发布自主可控的大模型“邮智”,探索开源大模型应用试点。“邮智”大模型具有“全面能力构建、全栈自主可控、全域场景赋能”三大特色,打造灵活高效架构体系。
  • 完成核心系统全面升级替换,基于国产服务器和国产操作系统,新一代公司业务核心系统全面投产上线;新一代信用卡核心系统于2024年12月5日全面投产上线,全量客户100%一次性迁移。
  • 持续夯实云平台底座,基于构建“一云多芯云原生底座”的建设思路,以数字原生引擎为基础,持续推进云原生云平台与基础云平台一体化发展。

相较而言六大行中的工农中建四大行在金融科技的投入更多,达到200+亿,交行和建行在2024年的科技投入有所减少;在科技人员配置上,各大行的科技人员稳定增长,工行以3.6万居首;交行科技投入在营收的占比略高。纵观六大行金融科技建设情况,围绕着大模型基算力能力建设持续发力、构建自主可控的云平台基础能力、持续进行分布式核心系统的转型升级并且逐步进入尾声、数字化转型顶层设计以及业务连续性基础保障提升服务的可用性。

参考资料:

  1. 六大行2024年年报

银行自建云平台,最大的优势就是安全可控。 金融数据太敏感了,放在别人家的云上总觉得不放心。 但挑战也很大,技术、人才、资金都是问题。 虽然现在互联网公司的云服务很成熟,但未来银行自建云平台肯定会成为一种趋势,尤其是在一些核心业务领域。

结合我了解的情况,大模型在金融领域有几个有前景的用例:1,更精准的客户细分:可以基于行为数据、交易记录等,将客户分得更细,有助于定制个性化服务。2,智能客服升级:利用大模型的自然语言处理能力,让客服更懂用户的问题,解决效率更高。3,风险评估模型优化:提高风险识别的准确性和效率,例如在信贷审批中更准确地评估借款人的还款能力。4,新型金融产品设计:通过分析用户数据和市场趋势,帮助银行设计更符合市场需求的新产品。

除了智能投顾和反欺诈,大模型在合规性检查方面也能发挥作用。比如,自动审查合同条款、识别潜在的违规行为,大大提高合规效率。另外,在个性化营销方面,大模型可以分析客户的行为偏好,推荐更精准的金融产品和服务,提高营销转化率。

对用户来说,分布式转型理论上能带来更好的用户体验,比如更快的交易速度、更稳定的系统运行,以及更多个性化的服务。但是转型过程中风险也很大,比如数据安全风险、系统兼容性风险等等。银行需要建立完善的风险管理体系,加强安全防护,做好应急预案。

银行自建云平台,优势在于数据自主掌控,安全性更高,可以更好地满足监管要求。但挑战也很明显,需要投入大量资金和人力,而且技术门槛很高。 未来,我觉得银行自建云平台不会完全取代公有云,更有可能采用混合云模式,将一些非核心业务放在公有云上,核心业务放在自建云上。

核心系统分布式转型,最直接的影响我觉得是交易速度更快、系统更稳定。 以前高峰期可能会卡顿,以后应该会好很多。 但风险也不小,万一数据迁移出错或者系统兼容性不好,可能会出现数据丢失或业务中断。 银行应该做好充分的测试和备份,确保万无一失。

分布式转型,简单来说就是把银行的核心系统拆成很多小块,放到不同的服务器上。这样一来,即使一部分服务器出问题,整个系统还能正常运行。对我们用户来说,最直接的好处就是银行服务更稳定,不容易崩溃。但这种转型也很复杂,需要投入大量资金和技术,而且如果转型过程中出现问题,可能会影响银行的正常运营。所以,银行必须非常谨慎,做好充分的准备。

我觉得大模型在智能投顾方面很有潜力。可以根据每个人的财务状况和风险承受能力,定制最佳的投资组合。另外,在反欺诈检测上,大模型也能更快更准地识别可疑交易,保护用户资金安全。当然,前提是模型训练的数据要足够全面,算法也要不断优化。

我觉得银行自建云平台的核心优势在于它对数据和基础设施的完全控制。对于金融机构来说,数据安全和合规性是至关重要的,自建云可以更好地满足这些需求。挑战则在于高昂的建设和维护成本,以及对专业技术人才的需求。至于未来是否会成为主流,我认为这取决于银行的规模、业务需求以及监管环境。大型银行可能会倾向于自建云,而小型银行可能会更多地依赖公共云或混合云解决方案。最终,目标是构建一个安全、高效且灵活的IT基础设施。