2022年底，OpenAI公司推出聊天机器人ChatGPT，一时间引起全网轰动。上线仅5天，就吸引了全球100万以上的新用户。与普通的聊天机器人相比，ChatGPT更能听得懂“人话”，不仅可以理解复杂语句内容及上下文语境，快速给予用户一个清晰的、高质量的解答，并且连写小说、改代码、进行考试答题等复杂任务也不在话下。难怪连马斯克也感叹“ChatGPT is scary good. We are not far from dangerously strong AI” 。
毫无疑问，ChatGPT的出现将是对传统互联网搜索引擎以及交互方式的一个颠覆，同时也将给传统行业一直走在创新技术应用前沿的金融行业带来更多赋能和新的可能。
ChatGPT中，Chat指聊天对话，GPT全称为Generative Pre-Trained Transformer，其中Transfomer是一个技术专有名词，其也正是ChatGPT的技术基础。具体来说，Transfomer是一个由谷歌提出的全新深度学习模型，其摆脱了以循环神经网络模型需要人工标注数据集及必须进行顺序计算的限制，能够实现非常有效的并行学习，训练出真正的大模型。而ChatGPT则是Transfomer的集大成者，呈现出如下几个重要特征：
一是可通过数十亿海量网络数据（例如网页、新闻、社交媒体等）进行预训练，学习语言模型的基础知识。二是可在预训练过程中同时学习语言模型、问答系统、机器翻译等多种自然语言处理任务。三是具备理解上下文关系及语义推理的能力，并生成响应的回答。四是其在线学习机制能够不断学习新的知识，并更新模型参数，从而适应不断变化的语言环境和应用场景。五是可在已经训练好的模型上进行微调，并使用新的数据来更新模型参数。
基于以上特征，ChatGPT在使用体验上也远超传统的智能聊天机器人，主要表现在：更加生动自然、强大的对话能力。ChatGPT能生成更加自然、更像人类口语化的对话内容，甚至可以质疑不正确的前提和假设、主动承认错误或拒绝不合理的问题。持续、深入对话的交互能力。ChatGPT拥有复杂语句理解和连续语境沟通能力，可以在同一个话题及持续交互的场景中下做持续多轮的交流。对输入内容包容度高，输出内容质量好。ChatGPT只有一个输入框，可允许用户输入任何问题或任务，并在绝大部分领域给出专业的回答。
一方面，金融行业是一个体系复杂而快速发展的行业，需要处理大量的数据和信息，工作效率的提升是其重要的需求之一；另一方面，金融业作为覆盖范围最广的服务行业之一，服务客户、以客户为中心永远都是业务发展的立足之本。而ChatGPT则可以较好地从这两方面为金融行业提供新的可能。
首先，ChatGPT在金融行业的应用可以大大提高工作效率，并带来业务变革。其中一个显著的变革是自动化。ChatGPT可以帮助金融机构从海量数据中快速提取有价值的关键信息，例如行业趋势、财务数据、舆情走向等，并将其转化为可读的自然语言文本，如行业研究报告、风险分析报告等，大大节省人力成本。同时，GPT可以帮助金融机构生成自然语言的智能合约，从而简化合约流程，提高工作效率。另外，ChatGPT可以快速分析财务数据及风险数据，并生成自然语言的财务分析报告或风险评估报告，帮助公司机构快速识别机会和风险，并做出决策。
其次，ChatGPT可以帮助金融机构提供更加人性化的智能客服。一方面，ChatGPT可以自动生成自然语言的回复，满足To C客户的个性化咨询需求。通过语义分析识别客户情绪，以更好地了解客户需求和提供更好的服务，从大大提升智能客服的准确率和满意度，增强品牌形象。另一方面，ChatGPT可协助金融机构形成企业级To B端的智能客户服务能力。一般来说，B端用户专业门槛高、业务场景复杂，智能客服知识中心搭建成本高、效率低，ChatGPT的应用则将有望利用深度学习技术提升B端用户的服务效率和专业度。
最后，金融机构可以利用其在金融领域的海量知识储备，运用在金融消费者教育领域。金融产品更新迭代迅速、金融知识有认知门槛、金融诈骗手段层出不穷……金融消费者的教育一直是监管部门和金融机构的重要工作之一。ChatGPT通过模型和基础专业知识的训练，可为金融用户提供生动、有趣、及时且准确率高的金融科普知识，提升普通消费者的金融素养。
与ChatGPT的对话截图
当然，ChatGPT在金融行业的应用也必然会存在一定挑战。例如ChatGPT生成的文本质量可能不如人类写出的文本；ChatGPT对数据要求较高，如果输入的数据质量不高，其生成的文本也可能不准确；落地部署成本及投入产出比在前阶段尚无法很好测算；此外，ChatGPT的应用也需要遵守相关的法律法规，如隐私保护法等。但总的来说，ChatGPT在金融行业的应用前景广阔，能够带来诸多变革和改变。金融公司应该积极探索GPT的应用，并利用其优势，为客户提供更加优质的服务。
来源：CAICT金融科技
作者：彭丹萍 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所金融科技部，高级项目经理，主要研究方向包括金融科技前沿技术应用、金融信创、数字普惠金融等，pengdanping@caict.ac.cn
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