題：如何挖掘ChatGPT在銀行業(yè)應用潛力？

(相關資料圖)

作者 李曄林 中國銀行研究院博士后

2022年底，人工智能公司OpenAI發(fā)布智能聊天機器人產(chǎn)品ChatGPT，由于其具有強大的智能對話、信息搜索和文本生成功能而火爆全球。2023年1月份，ChatGPT的全球月活用戶達到1億，獲客速度超過有史以來的所有搜索類和辦公類軟件，并超過Tiktok、Instagram等風靡一時的娛樂性產(chǎn)品。

在眾多用戶的體驗過程中，ChatGPT逐漸展示出其在軟件開發(fā)、廣告宣傳、多語翻譯等多個行業(yè)的高水平應用成果，激發(fā)了其他行業(yè)從業(yè)人員的應用熱情。對于在數(shù)字經(jīng)濟時代已經(jīng)完成電子化、網(wǎng)絡化和終端化轉(zhuǎn)型，正處于智慧化轉(zhuǎn)型進程中的商業(yè)銀行來說，ChatGPT及其底層的文本生成技術和強化學習技術也可能成為不容忽視的科技力量。

ChatGPT在銀行文本生成類工作場景中具有應用潛力

一是在前臺經(jīng)營部門的應用。由于聊天機器人是ChatGPT唯一的使用和交互形式，其最直觀的應用遷移場景是銀行的線上客服。通過在ChatGPT中輸入某大型銀行線上客服頁面提供的熱點問題并對二者提供的自動答復進行對比，可以看出ChatGPT的優(yōu)點之一是有強大的信息整合功能，例如提問“借記卡無法使用的原因是什么”，ChatGPT提供了六種可能的情況，而銀行自動回復包括了四種情況及相應的解決方案，也可由此看出ChatGPT的主要缺點是基于公共知識庫訓練而成，在需要精準答疑的智能客服場景下針對性較弱。

二是在中臺管理部門的應用。ChatGPT在一定程度上集成了數(shù)據(jù)管理和自動化流程功能，使其在計劃財務、渠道運營、授信管理甚至戰(zhàn)略規(guī)劃等領域都具有應用潛力。例如，在ChatGPT中輸入“生成各國銀行業(yè)規(guī)模表”，自動返回包含美國、英國、加拿大、日本和法國的銀行資產(chǎn)數(shù)據(jù)；輸入“對公貸款余額高、對私貸款余額低存在什么問題”，能夠得到“對公貸款余額高容易導致逾期率提高，對私貸款余額過少不能很好地滿足民眾日常生活和企業(yè)發(fā)展的金融需求”的回答。雖然上述回答顯然存在數(shù)據(jù)不準確、單位和數(shù)值不匹配、分析結(jié)果以套話為主等“硬傷”，但隨著輸入問題的細節(jié)增加，有望將其應用到日常工作中。

三是在后臺支持部門的應用。ChatGPT從問世之初至今最廣受好評的功能是開發(fā)輔助和機器翻譯，在編寫和測試代碼以及多語翻譯、多語糾錯等任務上表現(xiàn)優(yōu)秀，上述工作在銀行被分配到人力資源密集型部門和崗位，目前已經(jīng)可以處理相應的基礎任務。

當前ChatGPT在商業(yè)銀行業(yè)務中面臨較多實際問題

一是ChatGPT沒有開放標準化的知識庫接口，商業(yè)應用落地存在壁壘。OpenAI在開發(fā)和訓練ChatGPT時使用的公開互聯(lián)網(wǎng)知識庫包羅萬象，理論上可以解決公域使用場景下的所有文本生成問題，但是在銀行業(yè)務和經(jīng)營中的使用涉及各類內(nèi)部知識，包括數(shù)據(jù)、管理制度、工作規(guī)范等等，要在實際應用領域獲得大量語義數(shù)據(jù)并進行大量訓練，初始使用成本極高。

二是ChatGPT無法聯(lián)網(wǎng)實時更新知識庫。當前ChatGPT開放的功能均是建立在OpenAI使用2021年前收集的語料訓練基礎上實現(xiàn)的，一方面ChatGPT無法就最新的事件和問題作出回答，另一方面未知的知識庫更新方式和訓練所需的計算資源也是其在實際商業(yè)活動中落地的阻礙。

三是ChatGPT的初始方法是有監(jiān)督的機器學習，在特定領域應用中的準確性和泛化性須進一步平衡。純機器學習模型相比當下銀行智能客服等多用的基于規(guī)則的模型在準確性上相對較弱，可能影響客戶滿意度，同時可能會將在模型訓練初期訓練者的個體邏輯引入實際的商業(yè)活動，帶來潛在的風險。

四是存在明顯的數(shù)據(jù)泄露風險和科技倫理問題。從目前人工智能領域的發(fā)展來看，ChatGPT的開發(fā)者OpenAI具有較大的市場競爭優(yōu)勢，銀行與技術提供方之間存在的技術壁壘導致其在銀行落地應用的安全性存疑；與此同時，由于技術本身具有可拓展的性質(zhì)，其此前涉及的作弊、剽竊等倫理問題可能在商業(yè)活動中被放大。

可以看出，ChatGPT智能聊天機器人在商業(yè)銀行前中后臺多個部門和崗位都具有應用潛力，但目前實際落地的門檻較高、技術難點較多且明顯存在風險隱患。

作為可能顛覆互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)格局和發(fā)展方向的重要技術，銀行業(yè)應高度重視其在商業(yè)領域的應用前景以及下一步技術突破的走向。在實踐上，為了將人工智能系統(tǒng)和智能語言模型真正應用起來，銀行可以深入探討評估智能文本生成技術在渠道、運營甚至風控場景下提升工作效率的可行性，嘗試在合理范圍內(nèi)適當加大科技投入，探索相關技術的開發(fā)和使用。(中新經(jīng)緯APP)

本文由中新經(jīng)緯研究院選編，因選編產(chǎn)生的作品中新經(jīng)緯版權所有，未經(jīng)書面授權，任何單位及個人不得轉(zhuǎn)載、摘編或以其它方式使用。選編內(nèi)容涉及的觀點僅代表原作者，不代表中新經(jīng)緯觀點。

責任編輯：王蕾