电影《唯一亏损银行系险企：中银三星人寿半年亏5.4亿元 24％股权寻买家》剧情介绍

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　　第三，协同机制。未来不同的智能体，或者不同模型矩阵里的模型，需要在更高层次进行协同。如何使自身的智能体间有效协同，以及同外部合作伙伴的智能体有效协同，变成未来需要大力推动的事。此外，通过上下文交互、MCP协议、标准接口实现内容交互，都需要去突破。

　　例如我行成立数据资产管理部的同时也成立了智能运营中心，主要做算法和人工智能。但同步做了另外两件事：一是实施模型分级管理，如资产类模型智能中心去做，偏营销类模型则业务单元去做；二是推行“模型师资格认证”，通过认证的人员才可开展相应类型的模型开发。

　　主持人：欢迎两位专家做客《雨珊会客厅》。今年春节以来，DeepSeek等国产大模型在金融业引起了一股不小的风潮，银行纷纷加快了人工智能的布局。作为银行业数字化、智能化变革最前沿的专家，二位怎么看待人工智能对银行发展的价值？

　　第一，业务融合在当今尤为重要。以往可能客户对产品的需求比较单一，银行从一个产品上获得的足够收益，也未必说客户再多做几个产品，当单一产品有足够收益的时候，也没想法去做多个产品。但是现在单一产品覆盖成本越来越难，必须依靠组合营销。如果部门是分割式设置，不够融合，想给客户综合服务就有难度，难度最后带到科技层面和AI层面。所有现在业务中的问题，最后都会映射在系统上，系统会映射在模型上，因为模型本身不会倒过来改变的。

　　吕仲涛：这类合作客观上一直存在，只是现在如何进一步强化。

　　　　来源：上观新闻　　作者：解放日报 白璐 【编辑:于晓艳】

　　吕仲涛：我认为银行在AI生态中的定位应从三个维度考量：

　　成立此类部门要避免“一统就死”。这个部门不是面向经营一线，会带有潜在的风险。因此，我觉得可能采取类似矩阵式的管理也是一个办法。一方面，对于这个机构所有中后台的数据，我认为数据中台有两层，一层是所谓标准化的东西。举个例子，源数据的管理标准、安全底线基线等等，必须要统筹一个部门来进行协同管理，类似于成立一个数据管理部，这是很有价值的。但对面向场景与客户的模型的运用改变，可能有这个部门不见得一定合适。这就需要前台的产品部门、客户部门跟数据部门形成紧密协同，它等于是个AI旅行业务。

　　我之所以这样判断，是因为就目前的人工智能技术水平，要在一个模型里解决所有的能力还不太现实，可能还需要一些垂类的具体技能。我们打个引号叫“数字人”，但它实际上是具有专门领域的人工智能能力的小模型，或者是垂类模型组合起来解决复杂问题。