随着数据在国家层面被正式定义为生产要素,掌握有大量客户资产信息的银行业迎来了十分难得的业务增长新机遇,国内的头部银行已开始布局数字化场景应用,提出“数字员工”概念。恰逢此时,轰动各界的ChatGPT于去年11月30日横空出世以来,这款文本聊天机器人智能模型风头正盛,在各行各业掀起了“智能替代人工”的讨论热潮。
既然ChatGPT如此火爆,那么对于银行业而言,可否利用ChatGPT这个AI热点,与“数字员工”的数字化趋势碰撞出新的“火花”呢?
一
ChatGPT与自生成模型
ChatGPT是一种自生成、预训练式的,专为人机对话场景开发的人工智能模型。自其研究团队开放前端访问页面后,ChatGPT用人性化的回答和多用途的功能迅速吸引了一大批“慕名而来”的访客,且从目前大量的社区反馈来看,ChatGPT开放且综合的交互能力备受大家好评。
我们通过一张社区用户提问“推荐一条‘读懂广州’的一日游路线”的截图样例(如图1所示),来看看ChatGPT到底具有什么魅力:
图1 ChatGPT 回复“推荐一条‘读懂广州’的一日游路线”示意
可以看到,ChatGPT的回答相当智能且充满拟人化的口吻,它能准确理解到用户的提问重点在“读懂广州”而不是单纯的“一日游”,因此它的回答更多推荐了能代表广州人文特色的景点,甚至是按照时间计划帮你安排得满满当当,这样的回答简直比其它聊天机器人生硬而冰冷的答案有意思多了!对于其他需求场景,用户既可以通过ChatGPT找到各类科普型的答案,也能得到它针对困惑难题提出的中肯建议,甚至你还能要求它为你写一篇文章和生成一段代码!
ChatGPT代表的是最近新兴的生成式模型,即通过语料训练可以达到自动生成一段文本的功能,这就比不擅长“说”的模型更能贴近人的语言表达习惯,许多涉及文本与数据的需求都可以考虑嵌入ChatGPT类的智能模型来做到“拟人化”处理。
二、
“数字员工”与新型企业用工模式
对于银行业而言,新近诞生的“数字员工”概念可能是未来很长时间需着力研究发展的创新方向。
“数字员工”是基于RPA、图像识别、语音识别与合成、语义理解、人像建模等人工智能技术,具有从物理世界获取数据、感知认知、表达交互、反馈执行能力的虚拟员工。在同岗位上,“数字员工”可代替自然人员工完成流程固化的、繁琐的特定工作任务,能为银行员工提供表单智能填写、智能对话和权限自动审核等协助,大大减轻银行员工负担。
毫无疑问,将简单而固化的流程交给智能的“数字员工”,会是各行业企业用工模式发展的未来趋势。结合银行业界人工应用情况,新型用工模式发展可大致分为四个阶段,如图2所示:
图2 新型用工模式发展四个阶段
“数字员工”诞生于企业用工的第二阶段,该阶段目前在银行业内已通过科技手段基本实现,部分头部银行已开始探索第三阶段的新用工模式,“数字员工”将会在更多的应用场景得到运用。
值得注意的是,第二阶段和第三阶段还是基于我们自然人进行决策和验证托底,并且“数字员工”只能针对具体工作岗位进行辅助内容的定位,而无法做到完全替代自然人员工。
三、
ChatGPT+“数字员工”应用场景探讨
当前银行业应用“数字员工”的主要场景是在移动服务端的虚拟客服。从效果上来看,虚拟客服目前仅能实现用户输入的关键字识别与系统业务办理模块的入口链接推送,其文本输出的内容句式固定,仅能满足客户一问一答式的简单提问需求。当客户的输入存在上下文关联,或用户需要得到综合性的具体指导建议反馈时,现有的虚拟客服还无能为力。
而当“数字员工”拥有ChatGPT多任务处理和内容自生成能力后,将能够输出情感化的语言表达,“数字员工”从此才真正开始往“拟人化”的方向发展。
新的“数字员工”将在很多应用场景逐渐渗透:在直接面向客户的服务终端,“数字员工”可提供业务咨询和办理、资讯播报、智能电话外呼和产品智能推荐等服务,具有温度的交流互动有利于银行传播品牌价值理念,为客户提供更加友好和普惠的金融服务;在面向行内员工的场景,“数字员工”可协助管理人员完成各项数据统计和流程审批等工作,为客户经理提供客户信息整合和针对客户的理财智能规划,还可提供行内各系统的直接跳转和会议议程智能提醒与语音接入,大大简化行内员工繁琐操作,有效提升工作质量和效率。
无论是面向普通客户还是行内员工,结合ChatGPT的“数字员工”将贯彻“陪伴成长”的理念,通过自身技术与能力的迭代进化,在更多的应用场景发挥AI智能科技赋能业务的实力。
四、
结语
如今恰逢数字化时代,顺应“数字员工”发展浪潮,抢抓ChatGPT生成式模型应用推广机遇,是国内各家银行未来立足行业竞争的一个重要支撑点。
对银行业而言,银行业务本身的复杂性以及目标客户个体间的差异性,都给银行业务的拓展设立了很高的门槛,这迫使银行各项业务发展都必须建立在科技条线与业务条线“相辅相成、同向共振”的基础上。
可以肯定的是,“数字员工”与ChatGPT的到来,意味着银行出现了新的开拓增量机会市场的条件,这正是获得新的业务价值点的极好时机。
作者:中国工商银行软件开发中心广州用数赋智团队 涂晴宇