银行领域生成式AI：Computer Weekly停机上传播客

我们采访了劳埃德银行集团首席数据与分析官Ranil Boteju，探讨FinLLM及该银行的“AI作为裁判”方法

专业金融AI模型的兴起

生成式人工智能（GenAI）在提升业务生产力方面存在众多机遇。但在金融服务业等受监管领域，AI的输出需要可解释且无错误。劳埃德银行集团一直与Aveni合作，帮助其开发FinLLM——一个专门为金融服务调整的AI语言模型。

这家得到爱丁堡大学商业化服务机构Edinburgh Innovations支持的科技初创公司，为金融服务领域开发了一个语言模型。与在互联网规模文本上训练模型而不考虑上下文不同，FinLLM专门针对金融服务的语言、监管和产品进行了调整。这意味着当它分析负担能力、审查行为呼叫或起草适用性信函时，它利用的是专为解读金融服务细微差别而设计的模型，而不是提供最佳猜测。

实际应用案例

在这期播客中，Computer Weekly深入探讨了劳埃德银行集团如何利用GenAI和像FinLLM这样的专业AI模型，以可扩展的方式扩大对财务顾问的访问。

该银行一直在其审计团队中测试FinLLM，其中由劳埃德银行集团审计与行为调查组（GA&CI）开发的审计聊天机器人虚拟助手正在改变审计师访问和与审计情报互动的方式。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、更智能、更直观。

劳埃德银行集团首席数据与分析官Ranil Boteju表示，该银行利用FinLLM及其对审计的了解，基于收集的所有审计数据有效地训练了聊天机器人。

确保AI输出的准确性与合规性

生成式AI可能出错，这在任何业务中显然都是不可接受的。认识到由OpenAI和谷歌等公司提供的许多大型语言AI模型往往是通才，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可访问的高度细致的金融服务信息相结合。

该项目被用来展示如何部署GenAI和像FinLLM这样的专业AI模型来支持关键银行流程。其工程方式显示了银行如何应用GenAI来驱动面向客户的聊天机器人。

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的任务。这就是智能体AI的样子——每个任务都被传递给一个专业的AI系统来处理。

Aveni首席执行官Joseph Twigg表示：“AI智能体大规模承担直接客户交互的出现是不可避免的。这需要一类新的保证来管理它们的行为，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，还需要一种方法来确保所涉及的各种AI系统提供的响应合理且正确。

AI作为裁判的创新方法

Boteju将劳埃德银行集团减少错误的方法描述为“智能体作为裁判”。“你可能有一个特定的模型或智能体产生特定的结果，”他说，“然后我们会开发不同的模型和不同的智能体来审查这些结果并有效地评分。”该银行一直与Aveni密切合作，开发使用AI智能体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的模型独立评估。对AI模型输出的审查使劳埃德银行集团能够确保它们符合监管机构金融行为监管局（FCA）的指导方针，并检查它们是否也符合银行的内部规定。

正如Boteju指出的，检查AI模型的输出是双重确认客户未收到不良建议的好方法。他说：“我们正在完善这些防护栏。我们必须[将此流程]落实到位。”