金融领域生成式AI实战：劳埃德银行的智能审计与风控革新

在金融服务业等受监管行业中，生成式人工智能（GenAI）的输出必须可解释且无差错。劳埃德银行集团与Aveni合作开发了FinLLM——一个专门针对金融服务调整的AI语言模型。这家获得爱丁堡大学商业化服务支持的科技初创公司，为金融服务领域开发了专属语言模型。

与在互联网规模文本上无差别训练模型不同，FinLLM专门针对金融服务的语言、法规和产品进行调优。这意味着当它分析偿付能力、审核行为准则或起草适用性信函时，能够基于专为解读金融服务细微差别而设计的模型，而非提供最佳猜测。

该银行已在审计团队测试FinLLM。由劳埃德银行集团审计与行为调查部门开发的审计聊天机器人虚拟助手，正在改变审计人员访问和交互审计情报的方式。该聊天机器人将生成式AI与集团内部文档系统Atlas集成，使信息检索更快速、智能和直观。

劳埃德银行集团首席数据与分析官Ranil Boteju表示，银行基于收集的所有审计数据，使用FinLLM及其审计知识有效训练了该聊天机器人。

认识到OpenAI和谷歌等公司提供的大型语言AI模型往往偏向通用性，该银行与Aveni合作研究如何将基于公共互联网数据训练的生成式AI模型的广泛知识，与银行获取的高度细化的金融服务信息相结合。

该项目展示了如何部署GenAI和FinLLM等专业AI模型来支持关键银行流程。其工程化方式表明银行如何应用GenAI为面向客户的聊天机器人提供支持。

为了处理客户可能与银行进行的对话，聊天机器人需要理解对话，将其对客户查询的理解转化为一系列编排任务。这就是代理式AI的形态——每个任务都传递给专门的AI系统处理。

Aveni首席执行官Joseph Twigg表示：“AI代理大规模承担直接客户交互的出现是不可避免的。这需要新型保障措施来治理其行为，确保AI模型提供正确的建议和响应。”

除了编排专业AI模型外，还需要确保各种AI系统提供的响应合理且正确。

Boteju将劳埃德银行集团减少错误的方法描述为“代理作为裁判”：“可能有一个特定模型或代理产生特定结果，然后我们会开发不同的模型和代理来审查这些结果并有效评分。”该银行一直与Aveni密切合作，开发使用AI代理作为裁判来评估其他AI模型输出的方法。

每个结果都由一组不同模型独立评估。对AI模型输出的审查使劳埃德银行集团能够确保其符合金融行为监管局指南，并检查是否与银行内部规定一致。

正如Boteju指出的，检查AI模型的输出是双重确认客户未获得不良建议的有效方式。他表示：“我们正在完善这些防护措施。建立这个流程至关重要。”