■刘 浩

当前，商业银行积极拥抱以人工智能为代表的新生产力，推进数字化转型，致力于做好数字金融这篇大文章。深度学习作为人工智能的重要分支，近年来随着算法优化、计算能力增强及数据量增加，应用范围持续扩大，取得了显著成果，成为推动银行业务创新和服务质量提升的关键力量。

从数据中学习知识

深度学习旨在通过构建多层神经网络来模拟人脑结构，实现对数据的高效学习和分析。相较于传统的机器学习技术，深度学习采用更为复杂的多层神经网络模型，具备强大的特征学习和抽象能力，能够直接从原始数据中自动提取深层次的知识，减少对人的经验和数学模型的依赖。

深度学习的概念可以追溯到20世纪40年代，当时神经网络的初步构想开始萌芽。科学家们尝试通过建立数学模型来模仿人脑神经元的工作原理。随着研究的不断深入，到了20世纪80年代，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）开始崭露头角。近年来，随着大数据时代的到来和计算能力的显著提升，深度学习取得了突破性的进展，不仅推动了技术的快速发展，也被广泛应用于各个生活领域，极大地方便了人们的日常生活。2024年，美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿因在神经网络领域的开创性研究荣获诺贝尔物理学奖，这一荣誉充分体现了深度学习在全球科学界得到的高度认可。

赋能金融业务发展

与其他行业相比，银行业因其海量稳定的数据信息优势和强烈的自动化、智能化需求，成为深度学习应用的理想领域。据公开资料，基于深度学习的自然语言处理、计算机视觉、语音识别等先进技术已经在银行业务中得到广泛应用，在推动智慧运营、创新金融产品、提升服务质量等方面发挥了重要作用。

农业银行利用卫星遥感和深度学习等技术构建了一体化的信贷风险监测体系。该体系可以通过卫星图像精确测量农田和林地面积，识别作物生长状态，监测撂荒化、非粮化和非农化等经营风险，从而准确评估农户的信用状况，提高信贷审批的效率。此外，农业银行还自主研发了“畜脸识别”技术，通过深度学习构建“牛脸识别”模型，实现了活体资产的数字化管理，确保了现实世界与数字世界的精准对接，有效解决了“一牛多抵”的问题，有力推动了畜牧业的发展。

工商银行则围绕远程银行中心的客服团队，将大模型技术（即参数规模巨大的神经网络模型，是深度学习领域的一种新的技术手段）贯穿客服工作的全流程，重塑了作业和生产模式。在事前准备阶段，大模型能够自动完成数据标注与知识更新，提高了智能客服的分流效果；在客户服务过程中，大模型提供了前情摘要、知识伴随和工单智能填写等功能，大大提升了座席人员的工作效率，缩短了通话时间；在事后质量检查阶段，大模型生成的数据被用于训练传统的质检模型，提高了质检的准确性。

建设银行采用深度学习等技术自动识别和分析客户行驶证图像，提取购车日期、车型档次等关键信息，精准预测客户车型续保的时间节点和换车需求，从而推动了车险和购车分期等信用卡产品的精准营销。

中国银行将深度学习与计算机视觉相结合，通过对网点采集的视频数据进行结构化分析和事件化处理，构建了一套全面的行为识别系统。这套系统实现了从网点终端到智能预警的全链条功能，显著提升了银行网点安防的智能化水平。

招商银行通过集成成长潜力评价模型、授信辅助决策模型和线上产品风控模型等多种模型，实现了对企业融资需求的高效审批和快速放款，有效缓解了企业发展的资金压力，促进了企业的快速发展。特别是在授信环节，招商银行借助自然语言处理、机器学习和深度学习等技术，提炼出优质科创企业的核心特征，结合审贷专家多年的实战经验，建立了成长潜力评价模型和授信辅助决策模型，为授信决策提供了强有力的支持。

须兼顾效率与安全

尽管深度学习在银行业的应用前景广阔，但其在深化应用的过程中仍面临不少挑战。由于银行业本质上是一个风险管理行业，因此确保深度学习的安全可控是其规模化和深度化应用的关键。

数据安全是深度学习应用中必须优先考虑的问题。深度学习通常需要大量的训练数据，如何在利用这些模型进行数据分析的同时，确保数据的安全性和合规性，避免数据泄露和滥用，是商业银行面对的首要任务。

可解释性也是深度学习应用中的一个重要挑战。金融服务，特别是直接面向客户的金融服务，往往需要清晰的决策依据和过程。然而，当前的深度学习依赖的神经网络模型由于其复杂性和黑箱特性，往往难以提供清晰的解释，这在一定程度上限制了其在实际业务中的应用范围。

因此，商业银行需要采取有效的措施来加强数据安全与隐私保护。同时，银行还需积极探索如何提升深度学习的可解释性，确保在提供精准金融服务的同时，保持决策过程的合理性和公正性。毋庸置疑，深度学习将在银行业的数字化转型中发挥更加重要的作用，为客户提供更加便捷、高效和安全的金融服务。