ChatGPT:人工智能助手推动金融行业变革
文章主题:人工智能, 自然语言处理, 聊天机器人, ChatGPT
在2022年的11月份,ChatGPT的问世引领了人工智能技术的新篇章。仅仅两个月的时间,其用户活跃数量便突破了1亿大关,创下了历史上用户数增长最快的消费者应用纪录,这无疑成为了AI发展史上的一个里程碑事件。ChatGPT的出现,标志着人工智能技术正式从特定的人工技能向通用人工智能转变,从而极大地拓展了人工智能在各个应用场景中的应用范围。这一突破性技术的出现,也引发了人工智能领域的新一轮竞赛,包括微软、谷歌、腾讯、阿里巴巴在内的科技巨头纷纷加大了对生成式人工智能的投入。ChatGPT的出现,将对经济社会产生深远的影响,为人工智能产业、金融业、教育领域以及科研领域带来了前所未有的机遇与挑战。金融与科技的深度融合,是社会分工深度发展的必然趋势,而ChatGPT的出现,无疑将进一步拓宽金融领域AI应用的视野,推动金融行业的深度变革,助力金融机构更好地服务实体经济。我国银行业应当积极抓住ChatGPT带来的发展机遇,积极推动各类应用场景的落地,同时也要警惕其可能带来的风险。
ChatGPT是人工智能历史上的重要里程碑
ChatGPT是一种基于深度学习和人类反馈强化学习等先进技术的生成式AI语言模型,其通过海量数据的预训练,能够生成高质量的自然语言文本,并且能够根据用户的指令生成接近人类水平的产品。相较于传统的人工智能聊天机器人,ChatGPT在生成和创造力方面都实现了对人类的超越。这种卓越的表现主要体现在以下三个方面。
ChatGPT在人工智能领域取得了显著的成就,主要表现在三个方面:一是强大的“人类反馈”学习能力。传统的聊天机器人只能回答用户提出的问题,其输出的内容缺乏情感和逻辑。相比之下,ChatGPT可以从用户的反馈中学习和强化自己的算法,使得人机对话在多轮互动中更加深入,话题覆盖更广泛,交流更加人性化。二是出色的语言重组和创造能力。ChatGPT不仅具备传统聊天机器人的自然语言处理能力,还拥有自组织和再创造内容的能力。这使得它在人机交互中输出的内容逻辑清晰、结构完整、自然流畅,这是通过自主学习和消化再输出的结果。ChatGPT的出色语言重组和整合能力使其成为人类知识生产的重要引擎。三是以超强的人性情感能力脱颖而出。传统的聊天机器人虽然聪明,但没有情感能力。作为一种大型生成式语言模型,ChatGPT能够模仿人类的思维方式和表达习惯,学习如何表达人类的情绪,从而为用户提供更加真实和贴近的聊天交流体验。这种能力使得ChatGPT在人工智能领域处于领先地位,被认为是人工智能技术历史上的重要里程碑之一。ChatGPT的出现可能会成为四次工业革命的关键因素,推动社会经济的深刻变革。
ChatGPT在银行业有广阔的应用场景
科技的发展和进步,尤其是人工智能技术的不断革新,正在对金融业的服务模式产生深远的影响,从而推动金融行业的整体重塑。从 Bank1.0 发展到 Bank4.0,我们可以看到,银行业务正在逐步被新技术所替代、升级、迭代和重构。在这个大背景下,作为一款强大的人工智能助手,ChatGPT 在银行业中找到了广阔的应用场景。ChatGPT 的出现,不仅推动了银行业的服务模式发生了深刻的变革,也提升了银行服务的效率和质量。如今,许多大型国有银行已经开始积极地推进 ChatGPT 在银行业务中的应用,甚至已经开展了类 ChatGPT 应用的试点项目。展望未来,我国银行业有着丰富的应用场景可以等待 ChatGPT。随着技术的进一步发展和成熟,我们有理由相信,ChatGPT 将会在未来的金融业中发挥更大的作用,为我国的金融业带来更多的创新和发展机遇。
一项重要的技术进步是智能客服的发展。传统的智能客服系统能够有效地解答用户大量重复性问题,从而降低人力沟通成本,但是其提供的答案往往较为刻板,缺乏情感。相比之下,ChatGPT凭借其卓越的自然语言处理能力,模拟真人的思维和表达方式,能够回答更加复杂的问题,并提供更精确、更有建设性的答案。当ChatGPT被应用到智能客服领域时,它将极大地提高客户服务的效率和质量,从而进一步提升客户的满意度。
智能营销是ChatGPT在营销活动中的重要应用之一。它不仅可以创作出更具吸引力的广告文案,而且能够输出更精确的营销策略。除此之外,ChatGPT还可以构建数字化服务平台,实时收集和分析产品、客户偏好以及用户需求等各种最新的数据。通过这些数据的分析,商业银行可以更准确地描绘客户形象,从而开展针对性的个性化营销,实现“千人千面”的目标。
三是智能风控。对数据的挖掘和解读是解决风控问题的一大关键。ChatGPT能够超越传统方法对数据拥有深入的挖掘和处理能力,如对海量的互联网文本数据、行为数据、征信报告数据进行解读。对数据解读能力的提升,将帮助商业银行发现原来难以发现的风险。ChatGPT在贷中贷后交互过程中能不断挖掘客户新特征、发现新规则,帮助商业银行建立动态调整的风控策略,提升风控效率。
四是智能催收。催收是商业银行贷后管理的重要组成部分,在数字化转型和合规催收的双重要求下,ChatGPT将成为商业银行高效催收的利器。ChatGPT可以通过用户的身份信息、交易与还款行为、互联网行为等数据,对用户进行分群。再通过分群模型和账龄策略相结合,对不同用户采取不同的催收手段。ChatGPT能模仿不同类型人的语气对借款人进行催收,话术通过经验学习也将不断丰富,灵活地促成借款人及时偿还逾期贷款。
五是流程自动化。当前,商业银行通过RPA实现业务流程中重复性、机械性数据采集、加工等工作自动化处理,但RPA难以处理非结构化数据。ChatGPT可以利用自然语言理解和生成能力来处理非结构化数据,将非结构化数据解析成结构化数据,从而拓展RPA应用场景,解决大部分重复性、机械性工作,帮助银行员工从日常繁琐事务中解放出来,提升工作效率。
六是反赌反诈。近些年,电信网络诈骗案件频发,人民群众反映强烈,反赌反诈成为银行的一项重要工作。银行传统的电话回访、客户识别、账户管控等反赌反诈工作需耗费大量人力物力,且存在管控不够精准的现象。随着ChatGPT的引入,银行可实现差别化智能外呼、个性化客户识别,大幅降低反赌反诈工作的繁重性,提升防控的精准性。
七是程序编写。近年来,我国商业银行加快前沿科技成果在金融领域的应用,强化科技驱动,加大科技投入,金融科技人员占比不断提升。未来,ChatGPT可以辅助银行科技人员编写代码、测试,开发复杂的软件项目,设计复杂的系统,帮助银行提升软件开发生产力。
我国银行业应用ChatGPT需防范相关风险
事物普遍具有两面性,拥有强大自然语言处理能力的ChatGPT,既催生了变革,也带来了风险。ChatGPT将使银行业产生巨大变革,但由此带来的风险亦不容忽视。我国银行业应在ChatGPT的狂飙热潮下冷静思考,ChatGPT在银行业应用上面临哪些挑战、带来哪些风险、ChatGPT应用边界在哪里?ChatGPT对银行业的挑战和风险主要有以下几方面。
一是数据和隐私泄露风险。以ChatGPT为代表的大型语言模型更依赖于多元海量数据训练,部分使用者金融信息安全意识淡薄,而且在银行业务具体场景中使用大型语言模型的规则缺失,将增加数据泄露、滥用的风险。ChatGPT训练数据中存在大量的个人隐私内容,即使获取信息来源用户的许可,但由于互联网上存在许多被他人恶意曝光的个人信息,将对个人隐私安全造成威胁。二是法律风险。ChatGPT生成的内容属于谁,是否能够赋予其作者身份,是目前面临的重要问题。ChatGPT生成的内容可能不具有原创性,导致存在剽窃的风险和知识产权侵犯的泛化。三是科技伦理风险。科技发展必然面临伦理问题,不讲伦理的科技发展是灾难。科技伦理观既闪耀着“科技之光”,也伴随着“伦理之影”。ChatGPT在银行业中的应用极大提升了生产力,也带来道德和伦理问题,这些科技伦理风险包括算法歧视、隐私侵犯、大数据杀熟、过度采集用户数据、数字鸿沟等。
我国银行业一方面要紧跟科技发展,积极推进ChatGPT在金融领域的应用;另一方面要密切关注ChatGPT带来的风险与挑战,采取积极有效的应对措施。一是遵守相关法律法规。在新的AI技术应用方面,商业银行应将守法和合规作为首要的考量因素。商业银行引入ChatGPT应符合《网络安全法》《数据安全法》《生成式人工智能服务管理办法》等法律法规以及监管政策、行业自律规范。二是加强用户信息保护。商业银行应深刻认识ChatGPT应用下用户信息保护的迫切性和重要性。完善用户信息保护的技术手段,提升全链条多环节用户信息安全管控能力。建立信息数据库分级授权管理制度,加强个人金融信息安全保护的宣传教育。三是遵守科技伦理规范。商业银行应该未雨绸缪提出科技伦理潜在风险的规避机制,提升科技伦理治理能力、树立科技向善的伦理文化,加强对员工科技伦理价值观的教育。将科技伦理嵌入银行业务全流程,推动有温度的科技创新应用。
(作者单位:中国建设银行湖北省分行)
本文源自中国银行保险报
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