从ChatGPT大模型横空出世到Sora惊艳亮相，生成式人工智能再次迎来高光时刻。短短一年多时间，从ChatGPT、GPT-4到Sora等一系列迭代创新，掀起新一轮人工智能应用热潮，各行各业都已开展大模型布局，并呈现出“百模大战”的态势。大模型助推行业加速发展，正以前所未有的广度和深度渗透至交通、教育、医疗、金融、法律等领域，各种重大成果和突破性的进展持续涌现，以人工智能为核心的新质生产力正在加速形成。工信部发布的数据显示，目前我国人工智能核心产业规模已达5000亿元，并呈现加速上升态势。

建设银行始终站在人工智能技术应用的前沿，“人工智能+”作为建设银行金融科技战略的重要组成部分，有效发挥模型、算力、数据、人才、场景等优势，已率先研发推出智能银行，在科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融等场景也有着丰富的实践。随着大模型时代的加速到来，建设银行成立专项工作组启动“方舟计划”，发挥集团优势快速打造具备“大模型、大算力、大数据”的金融大模型基座与能力体系，积极开展以提升客户体验和为员工赋能减负为目的的金融大模型建设。

打造灵活的金融大模型。建设银行基于通用大模型打造金融大模型，目前已具备信息总结、信息推断、信息扩展、文本转换、安全与价值观、复杂推理、金融知识等七项一级能力和二十六项二级能力，是金融行业内首家完成预训练、指令微调、强化学习等全流程训练的机构。建设银行持续关注通用大模型的发布及迭代动态，以敏捷、灵活的方式紧随技术演进，同时使用内部高质量的专业知识数据进行持续训练，提升金融大模型的各项能力与场景适用性。

构建高效的算力基础。为有效满足训练金融大模型带来的算力需求，以及大量业务场景应用算力需求，建设银行建设了新型的智算集群，以更好地匹配异构的高性能算力设备、高速度存储和云形态网络。

耦合高质量的数据体系。高质量、海量、多样性的数据是决定金融大模型建设和应用效果的关键。建设银行成功整合了行内外结构化与非结构化数据，形成了丰富的数据资源和相对完善的数据质量保障能力。

吸纳高质量的专业人才。建设银行加快掌握金融大模型训练、工程和应用等前沿技术的数字化人才队伍建设，实现了围绕金融大模型建设和应用的业务、数据、技术三类人才的充分融合。

赋能高频率的应用场景。建设银行有着丰富的业务场景，为金融大模型的应用落地提供了无限可能，将推动体验、安全、运营、架构和交付等方面发生深刻变革。

金融机构开展大模型应用还面临着安全性、可靠性和知识产权等挑战。建设银行按照“先内后外、循序渐进、持续投入”的总体原则，以点及面，探索金融大模型应用。

三大基石形成强应用支撑。运用金融大模型在多轮对话、逻辑推理、文本生成、情感搜索等方面的优势，建设银行已成功研发投产方舟助手、方舟工具箱、向量知识库三大基础应用。未来，还将以产学研联动等方式，不断强化多模态技术的融合应用，适时打造具有自主性、反应性、积极性和行动能力的智能体。

应用场景实现多领域覆盖。建设银行通过金融大模型直接支持或训练后支持形成能力与场景应用的最优匹配。目前，建设银行金融大模型应用范围已覆盖智能客服工单生成、对公客户客调报告等36项业务场景。其中智能客服工单项目荣获中国银行业协会2023年客服与远程银行创新应用大赛其他类赛道冠军。