ChatGPT引領AI熱潮金融行業能否抓住機遇

◎文 楊柳晗

金融領域向來推崇科技創新，無論是銀行、證券、保險，還是支付、信貸等，都在數字化、信息化和智慧化的道路上越走越遠,推動了金融服務不斷提質增效。然而，金融是嚴格受監管的行業，在使用創新科技的同時，也會非常謹慎地將合規、安全、客戶體驗等因素納入考慮范疇。自ChatGPT誕生以來，雖然國內金融機構尚未開始直接應用ChatGPT，但ChatGPT已經為金融機構數字化轉型升級帶來新的挑戰，同時也帶來了新的啟發和更加深遠的影響。

ChatGPT引領AI熱潮

ChatGPT 是由 OpenAI公司在 2022 年 11 月 30 日推出的全新一代智能互動對話機器人程序，其本質是由 AI 技術驅動的自然語言處理工具，但其背后的數據庫和參數規模都得到了極大擴展，不僅能夠通過學習和理解人類的語言來進行對話，還可完成生成文本、視頻、圖片、程序等復雜語言任務。

自ChatGPT 去年11月推出后，用戶迅速破億，幾乎是史上用戶增長速度最快的消費應用程序。不僅包括亞馬遜、微軟等巨頭，很多中小企業也開始整合 ChatGPT 和自身業務，以降本增效。例如客服、代碼編寫、文案和內容創作、文本核心信息提煉等。ChatGPT的成功也導致互聯網巨頭展開激烈競爭，爭相向市場推出人工智能產品，如谷歌推出了“Bard”、百度推出了“文心一言”等。

OpenAI公司還于 3月15 日發布了升級版的 GPT-4，其功能相比ChatGPT 進一步完善，回答的準確性不僅大幅提高，還具備更高水平的識圖能力，且能夠生成創意文本，實現風格變化，文字輸入限制提升至 2.5 萬字，且對于英語以外的語種有更多優化。

從經濟增長和金融行業發展的角度來看，ChatGPT 亦能帶來技術革命方面的進步與整合，不僅可以帶動數字經濟產業的飛躍發展，甚至導致競爭態勢和路徑的改變，比如辦公軟件、智能汽車、智能家居等將會變得更加智能化。ChatGPT 還可以促進資本、勞動力、數據、技術等生產要素的變革，比如對數據和資本的依賴，對人工的輔助、補充甚至替代效應，同時還能直接提高勞動力的生產效率。

ChatGPT在金融領域的部分應用場景

憑借強大的即時語言處理和交互能力，ChatGPT 應用場景在不斷豐富，在金融行業的功能也在逐漸被挖掘，除了數據處理、文本的自動生成外，還能融入到日常辦公運營、風險評估、虛擬客服在線交互等領域，更快地滿足客戶在不同場景下的金融需求，讓金融服務在有速度的同時更有質感。

金融市場分析與研究金融領域充斥著大量的預測分析和研究工作，尤其是復雜的數據處理和信息處理。ChatGPT可以結合金融分析的需求，短期內收集大量數據，并提供相對準確的分析，挖掘企業股票/債券募集說明書、定期公告、財務數據、發展戰略觀點要素等，構建資料和數據知識庫，滿足基本的問答需求。比如，解析一篇超過500頁的招股書、分析企業歷年的財務表現等，ChatGPT的效率可能是人工的數十倍。

ChatGPT可以分析大量市場數據，包括股票、債券、商品價格、外匯交易行情等等，對未來市場趨勢做出參考性的預測。對于相對復雜的金融研究，ChatGPT的機器學習能力在對巨量和非結構化數據進行回歸分析和分類方面則非常強大，可以為即時預測提供高效的算法支持。

ChatGPT還可以協助完成文獻綜述，歸納之前研究的結構邏輯和合理性，進行數據識別和準備，測試研究框架和思路的匹配性等。

運營效率優化當ChatGPT融入日常辦公運營后，對于部分金融行業從業者而言，ChatGPT將可以自動完成市場調查報告、發展策略、社交媒體內容、電郵等，簡化并完善他們的工作，提升工作效率。比如，在內容創作方向上，ChatGPT可以能幫助用戶更快地獲取、理解和分析復雜的信息，進而為產品和廣告提供便捷且高質量的文字內容生成和創意圖片，助力協同和多媒體營銷，同時根據使用人的行為偏好等信息，提供更加個性化的方案。在軟件開發領域，雖然ChatGPT尚不能取代軟件工程師或開發人員，因為理想的輸出來自于接收正確的指令，代碼結果也需要人類進行解讀，并檢查、識別和糾正錯誤，但ChatGPT卻可以提供輔助編程，通過提示、補充等方式生成部分代碼、減少簡單的重復勞動，提升開發效率和交付質量。

客戶關系管理在客戶關系管理方面，ChatGPT的重要應用將是智能客服。ChatGPT生成的對話能夠提升問題解答的速度和準確程度。通過與人工客服的協作，ChatGPT可以執行理解客戶的不同種類問題，并進行有效的對話，直到提供客戶滿意的答案，人工客服則專注于談話內容推薦和整理，以及在智能客服不能滿足客戶的復雜個性化需求后及時介入，以保證金融服務的可信度和可靠度。目前，國內外眾多商業銀行和券商等都在基于AI技術積極推進數字化轉型，紛紛建立網上和手機端的客戶交互管理系統，以降低獲客和服務成本、提升服務效率。

在智能投顧方面，與人工投顧相比，ChatGPT可用于分析海量數據，以識別可能影響金融市場的相關信息，這都可以幫助客戶做出更加明智的投資決策。同時還能夠根據客戶的交易習慣，分析出客戶的交易偏好和風格，提供更加具有針對性的建議，不斷完善客戶的投顧體驗。

量化交易與管理與主觀交易策略不同，量化交易以復雜的交易模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中篩選出能帶來超額收益的策略，以減少投資者由于情緒波動而作出非理性的決策。相較于人類，ChatGPT背后的數據和參考資料更多，ChatGPT雖然不能直接取代公募私募的投研和交易系統，但將能夠為分析師和策略專家提供輔助研究，對量化交易管理領域的基礎代碼編程和投資策略研發提供幫助。開發優秀的量化模型固然重要，但高效地使用人工智能工具也將逐漸成為量化從業人員的必備技能之一。

風險識別和控制與其他風險控制軟件相比，ChatGPT底層的LLM模型技術，能夠快速處理歷史交易數據及大量文本數據，在股市操縱、反洗錢等領域實時監測市場風險，識別異常賬戶行為，并追蹤欺詐活動，為金融機構和監管機構提供可靠的風險評估報告。比如在信貸領域，通過對用戶歷史信用數據、消費記錄、資金流向等數據分析，評估用戶信用和風險等級，通過自動化審核和風險提示提升風險管理識別的智能化程度和處理速度。

ChatGPT雖然在金融領域的引用場景逐漸豐富，但也有很大的局限性和優化空間。在一些需要推理、反饋等嚴謹內容的情形下，ChatGPT的可信賴度還有待提升，偶爾也會出現由于信息誤判而產生的事實性錯誤。同時由于監管指引尚未明確，ChatGPT在金融系統的使用尚不能得到廣泛的認可和推廣。

ChatGPT面臨的合規及監管問題

在ChatGPT引領AI熱潮之際，針對其發展、監管和治理的問題也引發了廣泛關注，尤其是在受到嚴格監管的金融行業?？梢灶A見的是，ChatGPT等生成式人工智能系統的最新且重大的突破，或將給全球市場帶來重大變革，而其可能涉及的虛假信息、網絡犯罪等風險也增加了合規和監管的難度，因此其只有在安全可靠、可信任的情形下才能在金融領域充分發揮潛力。

3月底，英國政府發布了針對人工智能產業監管的白皮書——《一種支持創新的人工智能監管方法》，概述了針對ChatGPT等人工智能治理的若干原則，即安全保障和穩健性、透明度和可解釋性、公平性、問責制和治理，以及可競爭性和補救。

英國政府的白皮書明確指出，如果我們準備好以有透明度、問責制和創新的價值觀在人工智能領域引領世界，那么生成人工智能等領域的最新進展讓我們看到了在不久的將來的巨大機遇。雖然我們應該利用這些技術的好處，但也不應忽視使用其可能帶來的新風險，更不應忽視人工智能技術的復雜性可能給公眾帶來的不安。除非解決這些風險帶來的擔憂，否則公眾對人工智能的信任將受到破壞。

與此同時，埃隆·馬斯克和眾多人工智能領域頂尖專家發表公開信稱，具有人類競爭智能的 AI 系統可能對社會和人類構成深遠的風險。只有當我們確信影響是積極的并且風險是可控的時候，才應該開發強大的人工智能系統，并呼吁所有 AI 實驗室立即暫停至少 6 個月訓練比 GPT-4 更強大的 AI 系統。人工智能研究和開發應該重新聚焦于使當今強大的、先進的系統更加準確、安全、透明、穩健、值得信賴。

在此背景下，對以ChatGPT為代表的人工智能工具的監管就迫在眉睫，監管機構應主動探索分級治理和沙盒監管的模式，通過負責任的創新監管以減少監管缺失帶來的不確定性。監管機構還應明確要支持創新，促進而不是扼殺創新，避免給企業帶來不必要的發展負擔，解決潛在的風險并培養公眾對人工智能的信任。監管機構還應采取措施讓市場參與者輕松了解規則是什么、規則適用于誰、如何執行規則以及如何遵守規則，鼓勵企業抓住人工智能技術發展過程中的機遇。

當然，ChatGPT等AI工具的發展還需要政府、監管機構和行業的共同努力與協作，以使人工智能領域的創新得以推進，安全和可信度得以保障。

對中國發展人工智能的啟示

ChatGPT的出現，意味著人工智能技術開始從量變走向質變，使用起來更加簡單、更加便捷豐富。對于中國市場而言，當然也不能錯過人工智能發展的浪潮。從技術開發者到企業，再到用戶與政府，都在積極探索人工智能的發展機遇，同時倡導發展負責任的AI，遏制非法使用在不同領域的擴散。在AI的迅速普及下，當然不能放任自流。在發展的同時，我們也在逐步完善治理和監管，進而掌握主動權。

人工智能已經成為我國數字經濟發展的重要引擎，發展目標也非常明確，同時政策支持力度也很大。但我國數字經濟還存在大而不強、快而不優等問題，數字經濟治理體系還需完善。為此，《數字中國建設整體布局規劃》中明確提出：到2025年，數字中國建設取得重要進展，夯實數字中國建設基礎，打通數字基礎設施大動脈；到2035年，數字化發展水平進入世界前列，數字中國建設取得重大成就。規劃還指出，要全面賦能經濟社會發展，做強做優做大數字經濟。培育壯大數字經濟核心產業，研究制定推動數字產業高質量發展的措施，推動數字技術和實體經濟深度融合，在農業、工業、金融、醫療、能源等重點領域，加快數字技術創新應用。