招商銀行の最高情報責任者である周天虹氏は、大規模モデルの適用サイクルが8日に短縮されたと述べました。

（出典：北京商報）

北京商報によると（記者 孟凡霞 周義力）3月30日、招商銀行は2025年度の業績発表会を開催し、同行のチーフ・インフォメーション・オフィサーである周天虹が、デジタル・トランスフォーメーションとAI戦略の実装状況について詳しく説明した。同氏は、招商銀行は長年「テクノロジーで銀行を立てる（科技立行）」という戦略を堅持しており、「第15次5か年（十五五）」のデジタル金融発展計画では、スマートバンクを今後5年の中核的な任務として構築すると明確にし、さらにAI first戦略を全面的に実行すると述べた。

周天虹氏は、自身の前瞻的な提起である「業界初のスマートバンクの構築」を2023年の董事長（会長）である繆建民が行って以降、招商銀行は大規模モデルのアプリケーションに積極的に取り組んできており、2025年には基礎となる大規模モデルの成熟度に依拠して顕著な進展を実現したとした。AI first戦略を着実に実行するため、招商銀行は大規模モデルのアプリケーション推進について入念な手配を行い、全行の1588の独立作業項目を全面的に整理した。大規模モデルが発揮し得る役割と、定量的な基準に基づいて、高価値・中価値・低価値の3種類に分類し、高価値のシナリオの実装を優先的に推進している。2025年末までに、累計で856件の大規模モデルのアプリケーション・シナリオを実装した。

周天虹氏は、招商銀行は2026年に高価値の作業項目を全面的に実装し、あわせて低価値のシナリオの実装を加速させ、重要な業務プロセスをエンドツーエンドで改善することを計画していると述べた。

大規模モデルのアプリケーションの特性について、周天虹氏は、それは従来のソフトウェア開発とは明確に異なり、大規模モデルのアプリケーション本質は確率（プロバビリティ）のアプリケーションであるため、そもそも不確実性が比較的高く、継続的にデバッグし、継続的にイテレーションを行う必要があるとしている。招商銀行の経験によれば、大規模モデルのアプリケーションは通常、実際に本番投入するまでに6回のイテレーションを完了する必要があるという。大規模モデルのエンジニアリング体系を最適化することで、2025年以降、招商銀行はアプリケーションのイテレーション周期を2024年の平均32日から2025年には8日に短縮し、効率は従来の4分の1までに上げた。アプリケーションの実装を大幅に加速している。

周天虹氏は、データによると、2025年に同行の大規模モデルの1日あたり平均入出力Token規模は、2024年に比べて10.1倍に成長しており、最新の1日あたり平均入出力Token総規模は260億で、銀行業界で先頭水準にあると紹介した。「総じて、2025年の当行における大規模モデルのアプリケーションはすでに全面的に役割を果たし、品質向上と効率化の両面で非常に良い進展を遂げています。」周天虹氏はそう指摘する。2025年における大規模モデルのアプリケーションの累計の人工代替は1556万時間を超え、8000名超のフルタイム従業員の業務量に相当するとした。同氏は同時に、大規模モデルには「ハルシネーション（幻覚）」のリスクがなお存在するとし、招商銀行は安全で、確実で、信頼できる大規模モデルのアプリケーションを作るために多面的に取り組んでおり、2026年には引き続き投入を大きくして、スマートバンクの構築目標の着実な実行に全力を尽くすと警告している。

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