中信银行信息技术管理部金融产品IT创新实验室 张然 赵辉 董昊楠
大模型代码生成是近年来人工智能和软件开发领域的一项创新技术，其利用大型预训练语言模型(如GPT系列)，通过深度学习来自动生成源代码或脚本，以完成特定的任务或实现特定的功能。大模型代码生成的核心在于将自然语言处理(NLP)技术应用于代码的创建，从而大幅提高软件开发效率、降低错误率，并加速其新功能的开发。
数字化银行运用数字技术重塑银行的业务模式和客户服务体验，这不仅涉及银行产品和服务的数字化，如在线银行、智能投研等，而且还包括内部运营流程、风险管理、客户关系管理等方面的数字化转型。数字化银行的建设目标主要为提升客户体验、提高运营效率、创新金融产品和服务、增强风险控制能力以及实现业务模式的创新等。
大模型代码生成技术在数字化银行领域显示出巨大的潜力，不仅缩短了应用程序的开发周期，提高了代码的质量和一致性，而且降低了技术门槛，使得非专业开发人员也能够参与到代码创建的过程中。
一、大模型代码生成技术概述
目前，市场上已经有几种大模型代码生成产品，如ChatGPT、AIxCoder、CodeGeex和GitHubCopilot，这些产品通过不同方式利用自然语言处理技术辅助代码生成(见表1)。
表1 几种大模型代码生成产品及其功能
大模型代码生成技术在自动化软件开发中展现出巨大潜力，特别是在提高编码效率、降低错误率以及缩短开发周期等方面。随着科技的不断发展和完善，大模型代码生成技术将在软件开发领域发挥更加重要的作用。
1.大模型在代码生成中的应用
近年来，人工智能技术的快速发展使得研究人员能够通过基于大模型的方法来生成代码，这些模型被训练用于理解自然语言，并可以处理和转换自然语言描述，使其成为程序代码。这种方法的关键在于利用大量的自然语言文本和程序代码对模型进行预训练，然后对其进行微调以适应特定的编程任务。
2.不同类型的代码大模型
目前，代码生成的大模型主要分为几类：从左到右语言模型(如GPT系列)、编解码语言模型(如DeepMind的AlphaCode)和基于BERT架构的掩码语言模型。这些模型的共同特点是通过处理大量的代码和自然语言数据来学习如何生成代码。
3.代码生成的质量和效率
尽管代码生成模型取得了显著进展，但生成代码在质量方面仍然存在挑战。目前，一种有效的方法是生成大量的代码样本并通过后处理程序进行筛选，以此来提高生成代码的质量。此外，结合自动化测试和质量控制工具(如HumanEval-X)可以进一步提高代码生成的准确性。
4.自动化测试和质量控制
自动化测试和质量控制在代码生成过程中发挥着至关重要的作用。使用HumanEval-X等测试基准可以对大模型生成的代码进行功能正确性评测，帮助发现和修复代码中的错误，进而提高代码的整体质量。
5.提高开发效率和降低错误率
大模型代码生成技术能够显著提高软件开发的效率，通过自动化重复性和标准化的编码任务，减少人为编码错误，提高开发速度。这对于需求快速变化的现代软件开发环境来说尤为重要。
6.代码生成模型的适用性和局限性
尽管这些代码生成模型在很多情况下都能有效工作，但它们在处理复杂、非标准化的编码任务时可能仍然存在局限性。此外，这些模型生成的代码可能需要进一步优化以满足性能要求。
二、大模型代码生成技术在数字化银行的应用场景
大模型代码生成技术是推动数字化银行创新和效率提升的关键驱动力，不仅能够提高业务流程的效率，还能为银行提供更多探索新业务模型和服务的机会，同时也可大大提升客户满意度和银行的竞争优势。以下是大模型代码生成技术在数字化银行的主要应用场景及其作用。
1.自动化客户服务
利用大模型代码生成技术，数字化银行能够创建智能虚拟助手和自动响应系统，为客户查询提供即时反馈和解决方案，提高客户服务的效率和质量，在提升客户体验的同时减轻人工客服的工作负担。
2.金融产品开发
在金融产品开发方面，大模型代码生成技术能够自动执行数据清理、特征工程建设以及模型训练等一系列繁复的任务，可加速新金融产品的开发流程，使银行能够快速响应市场变化和客户需求。
3.风险评估和合规性报告生成
银行业务必须严格遵守合规性和风险管理规定。大模型代码生成技术可以自动生成合规性报告和风险评估文档，不仅可以提高风险评估和合规性报告的准确性和效率，还可减轻人工处理这些任务的负担。
4.数据分析和预测
在数据分析和预测方面，通过应用大模型代码生成技术，银行能够快速构建和部署数据模型，以预测市场趋势、客户行为以及进行风险评估，提高银行的决策质量与速度和竞争优势。
5.业务流程自动化
大模型代码生成技术可以使交易处理、客户身份验证和报告生成等业务流程实现自动化，减少人为错误，提高操作效率。
6.个性化营销和产品推荐
利用大模型代码生成技术，银行可以根据客户行为和偏好开发个性化营销策略和产品推荐系统，从而提升销售转化率及客户满意度。
7.技术创新和新业务模型开发
大模型代码生成技术促进了技术创新，为银行开发新的业务模型和服务提供了可能。银行可以利用这些技术开发新的金融工具和服务，从而提升自身竞争力。
8.成本效益和投资回报率提升
大模型代码生成技术可减少人工编码的工作量，降低开发成本，从而提高银行业务的整体效率和投资回报率。
9.安全性增强
代码生成模型可以辅助识别潜在的代码漏洞和安全隐患，提高银行系统的整体安全性。通过分析交易模式和客户行为，这些模型可以帮助银行更有效地识别欺诈行为和管理风险。
三、数字化银行应用大模型代码生成技术面临的挑战
大模型代码生成技术虽然为数字化银行提供了前所未有的机遇，但同时也带来一系列挑战。这些挑战不仅涉及技术层面，还包括合规、安全、伦理和业务整合等多个方面。
1.技术整合与实施
将大模型代码生成技术集成到现有银行系统中可能面临兼容性问题。同时，还有一些已经投入使用多年的旧银行系统，其在设计时没有考虑到未来会与基于人工智能和机器学习等先进技术构建的系统进行集成，所以大模型代码生成技术与之集成时更是面临各种技术问题。这要求银行相关人员拥有高级技术专业知识，以便有效地管理和维护这些系统。
2.数据隐私和安全性问题
使用客户数据训练大模型可能引发隐私侵犯问题，需要严格遵守数据保护法律法规。此外，随着系统对AI依赖程度的加深，银行面临着新的安全风险，如AI系统被黑客攻击等。
3.模型偏见与伦理问题
如果训练数据存在偏见，则大模型可能会放大这些偏见，导致不公平或歧视性决策。同时，决策的自动化有可能引发关于机器伦理和责任归属的问题，特别是在涉及金融和个人数据的情况下。
4.规范合规与监管挑战
金融行业受到相关部门的严格监管，使用AI和大数据可能导致新的合规问题，尤其是跨国银行，需要遵守不同国家和地区的相关法律法规。
5.组织和文化适应性
技术的快速发展要求相关人员不断地学习和适应，这可能引起银行组织文化和工作方式的重大变化。银行需要调整管理结构和运营模式，以充分发挥大模型代码生成技术的优势。
通过持续的技术创新、严格的数据管理，以及实施有效的组织管理策略等，银行可以克服上述挑战，充分发挥大模型技术的优势，为客户提供更优质的服务，同时确保业务的安全和合规。
四、数字化银行应用大模型代码生成技术展望
首先，大模型代码生成技术可使银行业务流程进一步实现自动化，从而提高操作效率、降低成本。银行能够利用这些技术快速开发和部署创新的金融产品和服务，如定制化投资建议、风险管理工具等。
其次，通过深入分析客户数据，银行可以提供更加个性化的服务，从而提高客户满意度和忠诚度。AI驱动的客户服务工具，如智能聊天机器人，将为客户提供更加便捷和高效的服务体验。
再次，大模型可以更精准地评估信贷风险和市场风险。通过分析大量市场和客户数据，银行可以更准确地把握市场趋势，制定相应的业务策略。
最后，银行需要建立更加严格的技术和数据治理框架，以确保大模型代码生成技术的安全有效使用。同时，银行需要对员工进行持续的技术培训，培养其与新技术相匹配的技能和才能。
随着AI和NLP技术的进步，基于大模型代码生成技术的工具将变得更加智能化，能够理解更加复杂的需求和描述。代码生成工具自动化测试和调试功能的集成，以及针对特定领域代码生成工具的发展，将进一步提升这些工具的能力和应用范围。同时，低代码、无代码平台功能的增强将使非技术人员能够更容易地参与到应用程序的构建中。
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