ChatGPT：人工智能助手引领未来金融业革新

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，其用户数量便突破了1亿大关，创下了历史上用户增长最快的消费者应用纪录，这无疑是一个现象级的事件，标志着人工智能技术的重大突破。ChatGPT的出现，意味着人工智能技术已经从专注于特定的人工智能技能转变为通用的人工智能，这一转变极大地扩展了人工智能的应用范围。ChatGPT的出现，也引发了人工智能领域的新一轮竞赛。微软、谷歌、腾讯、阿里巴巴等科技巨头纷纷加快了他们在生成式人工智能领域的布局。ChatGPT的出现，不仅给人工智能产业带来了新的机遇，也给金融、教育、科研等多个领域带来了挑战。随着科技的发展，金融与科技的融合成为了社会分工深化的必然趋势。ChatGPT的出现无疑将进一步拓宽金融领域AI应用的边界，推动金融行业的深度变革，帮助金融机构更好地服务实体经济。我国银行业应当充分利用ChatGPT带来的发展机遇，加速各种应用场景的落地，同时也要防范其可能引发的风险。

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,其核心在于通过海量数据的预训练来生成高质量的自然语言文本。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。具体而言,ChatGPT在以下三个方面表现出了明显的优势:

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深度。然而,ChatGPT可以从用户的反馈中学习和强化自己的学习过程,使得人机对话在多轮互动中不断深化,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所拥有的智慧能力,还具有自组织能力和内容再创造能力。其自然语言能力非常突出,和人机互动时输出的内容逻辑清晰、结构完整、自然流畅。这些卓越的语言重组和整合能力使得ChatGPT成为人类知识生产的重要引擎。三是以模仿人类思维方式和表达习惯为主的拟人情感能力。虽然传统的聊天机器人具有一定的智慧能力,但却缺乏情感能力。作为一种大型生成式语言模型,ChatGPT能够学习如何表达人类的情绪,从而为用户提供更加贴近真人的聊天交流体验。这种独特的拟人情感能力是传统聊天机器人所不具备的,也是ChatGPT达到当前AI技术巅峰水平的重要原因之一。ChatGPT的这三个优势使其成为人工智能技术历史上的重要里程碑,并有望成为撬动第四次工业革命的杠杆,推动经济社会的深层次变革。

ChatGPT在银行业有广阔的应用场景

科技的飞速发展将对金融业的服务模式带来革命性的改变，从而重塑整个金融行业的生态。从Bank1.0到4.0，我们可以看到银行业务正在逐步被新兴技术所颠覆、升级、迭代并重新构建。其中，作为一款强大的自然语言处理工具，ChatGPT在银行业有着广阔的应用前景。它的出现将推动银行业的服务模式发生深刻的转变，进一步提升银行服务的效率和质量。目前，我国的一些大型国有银行已经开始积极尝试将ChatGPT融入到银行业务中，甚至已经开展了类ChatGPT应用的试点项目。我们相信，在不久的将来，我国银行业将会发现更多ChatGPT的应用场景。

一项重要的技术创新是智能客服。传统的智能客服系统能够处理大量重复性问题，提供了标准化的答案，这虽然在一定程度上降低了人力成本，但是生硬且缺乏情感的输出让人并不满意。相比之下，ChatGPT凭借其卓越的自然语言处理能力，模拟人类的思考和表达方式，可以回答更加复杂的问题，并且其回答的内容更精确、更具建设性。当ChatGPT被应用到智能客服中，无疑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