ChatGPT：人工智能助手推动金融行业变革

ChatGPT与教育 1年前 (2023) lida

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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