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□武艳军

数字经济发展已经到了新的阶段，人类现在站在下一个时代的入口处，通用人工智能即将到来，类ChatGPT技术也得到了金融业的高度关注。

ChatGPT属于AIGC的一种，AIGC就是AI生成内容。事实上这方面的应用一直在开展，只不过之前大多数是基于机器学习、深度学习技术，现在ChatGPT是基于预训练的大模型。之所以称作大模型，是因为其参数数量在千亿级别甚至万亿级别，2020年发布的GPT-3整个神经网络已经有1750亿个参数了，训练数据更是达到万亿级别。量变引起质变，由于海量数据和参数的输入，大模型的自然语言处理能力不断涌现，可以进行归纳、纠正等操作并有一定的创造性，其产出的成果甚至到了无法分辨作者是机器还是人的地步。从某种意义上看，ChatGPT已经通过了图灵测试。

大模型主要是基于自然语言理解NLP和自然语言生成NLG技术，擅长处理非逻辑性的活动，比如聊天、写稿、绘画、音乐、剧本等。在新闻资讯行业、艺术行业、娱乐行业都可以应用，能够大大提升从业人员的效率。

但是ChatGPT也有一些局限性，比如它不擅长逻辑推理，可靠性差；回答可能不正确或者有偏见；无法学习新知识，不具有网站实时搜索功能；稳定性差，可能被恶意攻击而影响其输出。从可信AI的角度看，ChatGPT的可解释性较差、可信程度较低，从而限制了其应用场景，那些非常严谨的场景不太适合使用ChatGPT。ChatGPT的使用还会产生很多问题，比如科技伦理问题。所以，在类ChatGPT技术的应用场景中，最好是大模型辅以垂直领域的小模型调整，以求达到最佳效果。

笔者认为，类ChatGPT技术在金融行业可以从智能客服、智能投资顾问、AI写作、数字人以及代码编写等5个方向进行应用尝试。

智能客服方面，类ChatGPT技术由于能够更好地理解用户碰到的问题和意图，可以与用户进行更加自然流畅的沟通，还可以支持多种语言，从而满足更多国家和地区用户的客服需要。智能投资顾问方面，类ChatGPT技术在投研报告生成方面可以发挥较大的作用，但需要加强其在金融投资垂直领域的训练。AI写作方面，类ChatGPT技术可以帮助员工撰写营销文案、投教文案、总结报告、培训材料等，员工只要输入提纲或者提供素材就可以获得文稿。数字人方面，类ChatGPT技术可以作为数字人底层的驱动模型，为用户提供对话式交互体验。代码编写方面，类ChatGPT技术可以代替大量的基础代码编写工作，帮助程序员更有效率地完成工作。

类ChatGPT技术的兴起意味着人类将进入AI 2.0时代，通用人工智能即将到来，必将极大改变各行各业的工作方式和行业格局。特别是金融行业作为最早拥抱新技术的行业，类ChatGPT技术将大幅重塑金融科技。金融业应抓住机遇积极探索类ChatGPT技术的应用场景，同时加强金融科技伦理风险治理，在数智化发展的下半场，获得新的竞争优势。

（作者系百信银行首席研究员）