「只需要輸入簡單的幾條個性化信息，系統就能夠自動生成一份詳盡的可疑交易分析報告，『隨興寫』讓我們從繁瑣的報告撰寫中解放出來，將更多精力投入到業務發展之中。」一名參與「隨興寫」測試的反洗錢專員開心高興地說道。

「隨興寫」是基於興業銀行自主研發的可疑交易報告智能生成模型（AML-GPT），利用大模型與自然語言處理技術，智能分析洗錢可疑客戶行為、可疑主體信息和可疑交易信息等特徵，並生成可疑交易輔助分析報告，並通過運用智能問答技術，甄別人員可在模型生成的初稿基礎上快速調整優化，實現興業銀行類GPT大模型從0到1的突破，並且在「興火•燎原」創新馬拉松大賽2023年度行內賽中榮獲綜合賽道創新項目獎一等獎。

2022年12月，基於GPT-3.5模型的ChatGPT發布後，生成式人工智能技術熱潮席捲全球。如何使用生成式人工智能技術為經營發展賦能，成為金融機構面臨的新課題。

當前，客戶營銷、運營助手、智能客服等場景金融大模型應用不斷湧現，利用大模型與自然語言處理技術賦能金融機構合規風控尚不多見。興業銀行獨闢蹊徑，聚焦反洗錢這一細分領域，給出了「興業方案」，自主研發推出AML-GPT模型。

據介紹，該模型是金融業首個在反洗錢可疑報告智能生成領域運用的大模型。AML-GPT專注於反洗錢這一特定領域，具有很強的專業性和針對性，能夠提供深度定製化服務，不僅減輕了基層反洗錢人員的日常工作負擔，還能提升案例甄別的質量和效率。在中國人民銀行福建省分行指導下，「隨興寫」的技術方案已被收錄於《中國反洗錢實務》。

「在沒有智能輔助工具的情況下，我們每天需要處理約30份可疑交易報告，每份報告都需要經歷開展調查、分析交易流水與行為特徵到撰寫報告的過程，每份報告處理時長20-60分鐘不等。」分行一位基層反洗錢員工表示。

而「隨興寫」利用強人工智能技術，訓練反洗錢可疑案宗報告智能生成模型，依托於系統涵蓋的多維度特徵，綜合分析研判形成符合反洗錢專家邏輯的可疑分析報告，並給出初步處理意見。此外，將大語言模型內嵌進反洗錢系統，基於知識檢索工具擴充知識庫，大模型可以充分發揮生成能力，不斷修正和完善可疑分析報告內容，這相當於為每一位反洗錢工作人員配置了一名個性化的數字助手。

近兩年來，興業銀行反洗錢工作人員共撰寫可疑交易報告已逾百萬份。「應用大模型智能生成報告後，基層員工可以從繁瑣的手工報告中解放出來，釋放出更多精力投入到業務發展、新型洗錢手法研究和專家規則優化等工作中來。」「隨興寫」項目負責人表示。

據悉，興業銀行計劃將AML-GPT升級為百億級參數量模型和先進可調算法，並結合機器學習、知識圖譜、自然語言處理技術和文本挖掘等技術，以進一步提高模型整體表現。

數字時代，興業銀行全面加快數碼化轉型，繪就數字興業新圖景，越來越多類似於「隨興寫」的創新項目正在興業舞台上競相綻放。目前，興業銀行科技人才約8000人，年度科技投入超過80億元，初步形成了「1（手機銀行）+5（興業普惠、興業管家、興業生活、錢大掌櫃、銀銀平台）+N（場景）」的數字興業體系，過去三年發明專利申請增長50倍。（記者 林彬彬）