文章主题：关键词: ChatGPT, 金融行业, 银行, 思维升级
作者 | 李意安
🔥年初ChatGPT的爆火不仅点燃了资本市场的热情，也让各行各业深感变革的压力。金融领域也不例外，近日两大巨头招商银行信用卡中心和江苏银行纷纷行动，积极拥抱这一技术革新，尝试将ChatGPT融入业务运营中，以求抢占先机。同时，邮储银行与百信银行紧随其后，宣布接入百度文心一言，展现出对AI驱动服务的强烈兴趣。🚀这些举措无疑引发了行业内的深度反思和创新热潮，让我们期待金融领域的新颖应用和服务升级。
🎉🚀人工智能浪潮来袭，AIGC的未来究竟是商业炒作还是实质突破，引发了业界热烈讨论。但毋庸置疑，这股力量正在重塑行业格局，带来前所未有的创新变量。那么，它将如何改变银行业和银行人的角色呢？🤔💡让我们一起深入“十字财经”的权威分析，作者李意安的独到见解将为我们揭示答案。🚀💼期待更多专业人士的声音加入，共同探索人工智能在银行业的未来之路！🙏🔗#人工智能# #银行业变革# #李意安文章#”
对银行而言，会带来什么
首先，是思维方式的升级。
🌟银行首尝ChatGPT新营销🔥——品牌创新突破在即！💡本月之初，招商银行信用卡的聪明之举引发了金融行业的热议——他们成为国内金融业首个拥抱ChatGPT技术，成功打造内容革新的品牌案例。✨通过这款人工智能助手的力量，一篇由ChatGPT撰写的品牌稿件迅速占据了社交媒体的焦点，展示了其强大的创意和效率提升潜力。🏆这不仅标志着银行业在数字化转型中的积极探索，也预示着未来品牌营销的新篇章即将翻开。ChatGPT为金融行业带来了颠覆性的内容制作体验，它的出现无疑将重塑品牌的传播方式，引领潮流。📝无论是撰写引人入胜的广告语，还是构建深度对话式的互动内容，ChatGPT都展现出了其独特的优势，为提升品牌形象和客户互动提供了全新的可能。🌐让我们期待更多银行和其他领域的品牌紧随其后，探索如何最大化利用这项技术，以创新的方式连接消费者，实现品牌的长远发展。🚀#ChatGPT营销 #金融品牌革新 #数字化转型
🌟内容创新新纪元🌟银行并非唯一能引领内容革命的主角。当我们跳出传统的金融视角，聚焦于品牌领域时，ChatGPT等AI生成内容（AIGC）正为这片疆域注入前所未有的活力。UGC与PGC之后，AIGC正以惊人的创造力重塑内容游戏规则，开启全新篇章。🚀无论是在社交媒体的互动交流中，还是在专业领域的深度定制，品牌都面临着如何利用技术驱动内容升级的挑战。ChatGPT等AI工具不仅提供了海量创意素材，还实现了个性化和精准传播，让内容创作变得更加高效且富有洞察力。📝💻这不仅是技术的进步，更是内容生态的一次深刻变革。未来，我们期待看到更多创新应用在品牌营销中，共同塑造一个由AI驱动的、用户参与度极高的内容新时代。🌈
🌟打造强大的品牌形象并非一朝一夕之功，它就像一场持久且精细的战役，需要耐心和策略的交织。品牌策略的精准优化，如何从纷繁复杂的用户声音中抽丝剥茧，是每个品牌面临的挑战。传统的运营模式下，这一步骤往往遵循着严密而系统的路径：👀 品牌通过产品、服务、广告与活动的多维度互动，辅以深入的用户调研，构建起立体的数据迷宫。每一份反馈都如同沙盘中的粒粒尘埃，汇聚成全面的用户画像。然后，才得以洞察其真实需求，制定出精准的品牌定位。然而，这个过程的时长和结果的不确定性，就像海洋中的波涛，难以预估。🚀
🌟📊数据驱动，AI赋能，我们专注于深度分析多维度、全链路反馈，这是其强大的智能核心。然后，基于这些洞察，我们向AI发出指令，让它生成精准的内容。接下来，是模型的精细调教，确保输出的每一份信息都精确无误。这过程不仅提升了互动效率，品牌形象深入人心，还显著减少了信息失真和需求偏差的风险。🌍相比于传统的作业方式，这一创新路径展现出更高的效能与精准度，为品牌与消费者之间的有效沟通铺设了高效桥梁。🏆
品牌只是AIGC的初步探索，事实上从ChatGPT强大的语言理解能力和语意推理能力来看，ChatGPT在应用层面的想象力绝不仅于此。
直观联想上，它可以帮助智能客服精准的理解用户意图，形成完整的智能问答，从而大幅提升用户体验；而其强大的数据分析能力和学习能力则能够帮助用户识别欺诈检测、帮助金融机构分析市场趋势，研判市场风险等等。
其实，智能客服、智能投顾早已不是新鲜词汇，但效果始终差强人意。过去几年，智能化常常被各家金融机构包装成亮点，但在真正服务落地的过程中却总是充满槽点。
仅仅以智能客服来举例，很多机构一方面加大AI客服投入，一方面精简了人工客服的团队。但对用户而言，AI客服只能对简单问题给予标准化回答却解决不了问题，反复跳转还找不到真正的人工客服，十分奔溃。因此，人工智能甚至一度被调侃为人工智障。
相较而言，ChatGPT虽然有时候也会输出一些正确的废话，但好在语义理解能力很强，反馈输出语句通顺且逻辑自洽。如果要让AIGC进化推动智能服务的进化，对模型的驯化能力成为了考验银行的关键点。
银行要做什么，能做什么
人工智能的介入底层是思维升级，就跟曾经的“互联网思维”一样，如果说上一阶段的“互联网➕”“互联一切”让服务形态从线下到线上，智能化升级则需要全行业务的进一步深度融合。
新的技术革命全面到来之前，顺势布局的重要性无需赘言。但这显然，在此之前，还有大量的清障工作。
首先是战略层面的思维变革。大多数银行可能都已经意识到了，在银行这个红海，科技能力已经成为构建底层竞争力的重要一环。但知易行难，受限于体制机制，很多银行的科技创新依然局限于网金等少数几个部门，真正从战略举全行之力推动科技转型的银行不过寥寥数家。
现实层面还有成本和数据处理合规性的问题。
GPT是Generative Pre-trained Transformer（生成型预训练变换模型）的缩写，从其名称就可以看出，“训练”是战斗力的关键，而训练也关乎着高昂的成本。
国盛证券计算机分析师刘高畅、杨然在发表于2月12日的报告《Chatgpt 需要多少算力》中估算，GPT-3训练一次的成本约为140万美元，对于一些更大的LLM模型，训练成本介于200万美元至1200万美元之间。虽然商业银行在ChatGPT应用层面对模型的训练没有明确的数据支撑，但可以想见成本不菲。
此外，人工智能的部署大概率需要“外脑”的加入，仅仅依靠银行自己实现并不现实，金融机构的数据不对外开放，现有的架构也多是私有云部署，这对模型的训练难度带来了挑战，数据源的脱敏和标注涉及的工程量巨大。
综合命题下，对一些中小银行来讲，或许是一次机会。中小银行虽然从财力不如大银行，但从数据处理量来看，可能能更加快速地形成产出，短时间大幅度、高强度的投入对中小银行的业务处理效率提升会更为明显。
对金融从业者而言，这是不是要失业的前奏
任何一次技术革命都会带来结构性的失业，这是无法避免的挑战，不因好恶而改变。这是人类的集体命运，并非金融行业而已。
从历史上看，前两次工业革命对就业带来的结构性影响大约通过两代人才逐步消化，而上世纪中叶开始的计算机革命带来的影响到现在还没有完全消化，相较而言，智能革命较之前几次技术革命的影响可能更为深远。
打不过就加入当然是最好的策略，越早加入越好。在通用大模型没有触及的垂直专业细分领域，要生成精准的定制化内容，专业人士的调校干预依然不可或缺。当然，这对训练模型的AI专家也提出了更高的要求，跨界人才才是ChatGPT背后的“上帝之手”。所以从某种程度而言，AI不会控制人类，但是控制AI的人类可以，如果成为前者，就不必担心成为后者。
但学霸毕竟是少数，对大多数从业者而言，解题的思路可能是，做“非标”的人，或者做“非标”的事。越是非标，越是安全。如“柜员”、“客服”、“报表统计”，标准化程度越高的工作，AI替代的可能性就越高。而例如涉及大量线下调研的基金经理，这类协作性很强的非标工种，AI的可替代性就不高。
很残酷的真相是，虽然一直说科技以人为本，但历史上所有的技术革命，从来都不是以人为目的，效率才是一切的目标。文明的快速进阶并不总能带来幸福感，每一次科技的巨大飞跃在推动文明进步的同时都会加剧结构性失业，会让人类社会的竞争更“卷”——无论是个体还是经济体之间。
区别于历史上所有的技术革命，智能革命的目标是要替代人类最骄傲的东西——“大脑”。如果说互联网让人快速获取一个陌生领域的知识，人工智能则能让人快速输出陌生领域的智识。随着各类多维度、大规模数据的持续沉淀，人工智能的学习速度还在指数级上升。这既是AI的可怕之处，也是AI的致命魅力。人工智能一定会改变世界，无论你想或不想，愿或不愿。
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