一、ChatGPT具备的优势

ChatGPT依靠的是自然语言处理模型GPT-3，其代表了AIGC内容生成领域的发展方向，主要有四个技术特点。一是超大规模。ChatGPT拥有约千亿参数，具有庞大的训练数据，因而极大提高了其精准生成内容的能力。二是自动化程度高。ChatGPT具有强大的自然语言理解能力，可以根据输入文本的内容自动调整其生成文本的语言风格和内容，相较于普通生成式模型具有较好的“智能化”。三是通用性强。除了能够进行自然语言对话外，ChatGPT还可以执行多种自然语言处理任务，如文本生成、摘要提取、语义搜索等，并且在这些任务中表现出色。四是具有良好的可扩展性。ChatGPT是一种预训练模型，在具体的应用中，只需要在预训练模型的基础上进行微调即可，便可实现用户的个性化需求。

二、ChatGPT在银行业的应用

（一）ChatGPT当前在银行业的应用

银行业正处于数字化转型的重要时期，人工智能已被广泛应用在风控、营销、客服等多个关键领域，面对ChatGPT强大的“智能生成内容”能力，已有多家银行纷纷“试水”。

当前已有中信银行、百信银行、江苏银行、招商银行等尝试应用ChatGPT提高运营效能。其中，招行银行发布了一条亲情信用卡的文案，这是国内金融行业首次利用Chatgpt生产的营销宣传稿件。江苏银行尝试运用ChatGPT技术提升软件开发生产力，进一步提高科技运营效能。此外，自Chatgpt大火以来，国内多家互联网巨头宣布将推出中国版的“Chatgpt”。其中，“文心一言”是百度公司基于文心大模型技术推出的生成式对话产品，当前已有苏州银行、百信银行、中国邮储银行、新网银行、重庆银行等宣布成为“文心一言”的首批生态合作伙伴，希望通过探索大语言模型融入金融应用场景，尝试打造更为丰富、个性化的金融需求挖掘和服务支持。

（二）ChatGPT未来在银行业的应用趋势

在智能客服领域。ChatGPT具备生动自然、强大的对话能力以及较强的上下文语义理解能力，根据客户的咨询，可以快速检索知识库，自动匹配流程话术，保持上下文连贯响应，为客户提供高适配度的最优解。从而有效改善人机交互体验，有助于提高客户满意度，使得金融服务更有温度。

在智能营销领域。银行丰富的业务场景，需要大量优质内容用于其业务运营。ChatGPT具有强大的数据资源库，获取信息更加全面、广泛，可以向客户提供更及时、更准确、更个性化的金融资讯服务，助力银行输出丰富的营销内容，提高内容创作效率，从而大幅提升银行服务效率和服务质量。

在智能风控领域。ChatGPT结合知识图谱技术、算法检测技术对用户信用数据、历史借款记录、还款记录等用户数据进行关联，筛选出风险度高的群体并进行关联识别，有助于提升风控领域的业务流程自动化水平，从而为银行提供全方位智能风险管理服务，大幅提高风险识别能力，有效避免因欺诈带来的损失。

此外，ChatGPT在软件开发、渠道运营、授信管理甚至战略规划等领域也具有较大应用潜力。

三、ChatGPT的缺点

ChatGPT虽然具有强大的人工智能特性，但也有明显的缺陷。一是高成本。ChatGPT没有开放标准化的知识库接口，要在实际应用领域获得大量语义数据并进行大量训练，需要大量的计算资源，对算力要求和系统消耗将是一大挑战，初始使用成本极高。二是实时性不强。无法联网实时更新知识库，所有训练数据都是基于预先的数据集，无法就最新的事件和问题作出回答，与决策分析的及时性要求不符。三是真实性和准确性不足。ChatGPT的回答是基于已有训练数据，在“学习消化”后产生的，回答问题依靠的是推理，并不具备创造新知识的能力。也就是说，ChatGPT甚至不知道答案的真正含义，因此可能生成虚假错误内容。四是安全性问题。ChatGPT在进行智能整合时需要调度海量的数据，并需要将这些数据存储在服务器上，若系统没有正确的数据安全控制，则无法保证客户数据的隐私和安全，可能存在敏感数据泄露风险。此外， ChatGPT还会存在侵犯他人隐私风险、知识产权风险、虚假陈述风险、诽谤性风险、歧视性风险等法律风险问题。

鉴于ChatGPT可能存在的上述风险，美国银行、花旗集团、德意志银行、高盛集团、富国银行等最近纷纷发布了ChatGPT禁令，限制其员工将ChatGPT和openAI用作办公用途。可以看到，国际金融巨头对ChatGPT的使用保持较为克制的态度。

四、ChatGPT对银行业的启示

ChatGPT类人工智能生成内容具有超大规模、自动化程度高、通用性强以及具有良好的可拓展性等特征，在智能客服、智能营销、智能风控等银行前中后台多个部门和岗位都具有较强的应用潜力。但ChatGPT也存在如高成本、实时性不强、真实性和准确性不足以及存在安全性等问题。可以说，ChatGPT目前在商业银行实际落地门槛较高，技术难点较多且存在明显的风险。作为监管非常严格的银行业来说，应当谨慎对待ChatGPT技术，不宜过早引进该技术，尤其是涉及到自有业务数据模块。

当然，ChatGPT技术的出现也为银行业未来金融科技的发展方向提供了一定启示，银行业应高度重视其在商业领域的应用前景以及下一步技术突破的走向。对于商业银行业来说，应该高度关注“大数据+大算力+强算法=大模型”路线，尝试在合理范围内适当加大科技投入，探索相关技术的开发和使用。在保证合规性、可控性与安全性的基础上，充分发挥商业银行拥有领先的数据基础设施以及大量高质量的数据和众多应用场景优势，将人工智能系统和智能语言模型真正应用起来，将类ChatGPT生成式机器学习模型应用于智能客服、内容创作、营销自动化、智能风控等领域，赋能全行降本增效，实现高质量发展。

（文章系作者投稿，文中内容不代表中国电子银行网观点和立场）

责任编辑：王煊