元宇宙路漫漫，ChatGPT给银行带来的改变或更实际直观！
来源：移动支付网 作者：木子剑
只见新人笑，不见旧人哭。此话也适用于互联网发展浪潮。某个事物被推上风口，便有另外的事物被“打入冷宫”。比如近两年互联网热捧对象由“元宇宙”变成“ChatGPT”。
前两年，元宇宙火爆出圈，似乎让各行业看到互联网的下一个希望，从头部互联网企业，到垂直或专业领域，比如金融业，纷纷发力元宇宙赛道。然而好景不长，不少团队裁员、解散、退场，元宇宙风光不再。
从2022年12月起，互联网宠儿变成“ChatGPT”，一个人工智能应用，更确切地说，它是一个基于大型语言模型、可根据上下文与人类流畅交谈的聊天机器人。当前来看，ChatGPT得到了大型互联网企业、金融机构等的重视或青睐。
元宇宙和ChatGPT之间的区别及获得的银行业关注
元宇宙和ChatGPT，这两代互联网宠儿之间的区别主要在于，元宇宙是一个概念，其背后涉及许多的新兴技术，包括VR/AR、AI、5G、云计算、区块链、物联网、数字货币等，同时需要硬件（比如AR眼镜、VR头盔）的支撑。但目前元宇宙没有真正落地并引起热烈反响的应用，它似乎还只是停留在概念层面，就被“后浪”推走。
而ChatGPT则是一个实际的产品，是一个已落地应用的程序，甚至已在多个行业多个人群中得到验证及称赞。比如ChatGPT通过谷歌L3入职面试，获得年薪18万美元的offer；参加美国执业医师资格三项考试，成绩达到或接近及格通过水平等。
数字化转型既是银行降本增效的需要，也是后疫情时代的现实要求。长期来说，元宇宙作为一个通过数字化技术构建的虚拟世界，是与银行数字化转型目标相符合的。将线下的业务搬至线上，或进行线上、线下联动，给客户带来创新体验等，这是打造元宇宙银行的目的。但要突破现有软件、硬件技术的瓶颈，还有很长的路要走。
ChatGPT虽面世不久，但作为一款真正的产品，目前已被部分银行投入实际使用中。比如招行信用卡在金融行业首次尝试与ChatGPT搭档撰写宣传稿件；江苏银行则在编写代码方面进行应用，提升软件开发生产力。另外，招行还进行了一些测试，发现其可写诗、在“怎样在35岁实现财富自由”“什么是个人养老金”“如何分配资产”等问题上给出答复。
ChatGPT可能对银行带来的改变及存在的局限性
虽然银行智能客服已发展多年，但目前依然遭到客户的吐槽。而ChatGPT基于大型语言模型训练，掌握的知识足够多，且最大的优点是有逻辑性，可理解上下文，与客户进行连续多轮对话，从而更好地理解客户的意图，提供更好的服务，而不再局限于最简单基础的问题。这是目前很多智能客服或语音助手不能做到的一点。
ChatGPT在数据挖掘与分析方面是有较大优势的，可通过对海量金融数据的分析，基于对客户“千人千面”的了解，用于金融产品推荐等，以达到银行“个性化服务”的目的等。
银行还可利用ChatGPT的机器学习技术，对交易数据和用户行为数据进行分析，从而更好地预测和识别风险和欺诈行为，在监测到异常时，可及时提供风险预警和警报。
目前，银行也在发力非金融场景，比如多家银行打造综合性的生活服务类平台，而ChatGPT对大众生活娱乐方面的了解较多，因此银行可将ChatGPT集成在类似平台，可根据客户的消费习惯、行为偏好等数据进行更全面的服务。
因此，银行打造的大数据等平台，加上ChatGPT背后的技术和知识，将进一步提升银行的精准性服务。
当然，ChatGPT的强项是“搜索+整合”，应用在金融这种强专业性的行业还有不少事情要做。要打造垂直领域的ChatGPT，银行可自研或采购/接入。
不过，训练大型模型对时间、财力等的要求较高，只有实力够强的银行才有资格进行自研，而自研是否值得，还需要银行自身进行综合评估。
而等ChatGPT或之后市场上更多类ChatGPT应用开放接口后，银行选择接入，或显得更为划算。
但接入后，还是需要对其进行行内、行业知识的训练，即进行“定制”，从而让ChatGPT在专业性上满足银行客户的需求。但真正达到专业服务水平，前期的成本较高。
另外，据《银行科技研究社》了解，多家银行正打造数字人（包括客服、品牌官、培训师、信贷员、财富规划师等岗位），这是元宇宙银行中的要素之一，其实也可以是ChatGPT的3D版。将ChatGPT“植入”数字人，赋予其“最强大脑”，这或许可以是银行发力的方向之一。从这方面来说，数字人可能是元宇宙和ChatGPT的一个“中间要素”。
关于ChatGPT，“数据停留在2021年，不支持实时搜索”这一点，对于日新月异的社会、需求时刻变化的银行客户来说，可能是比较明显的短板。
但事情正在往更好的方向发展，据悉，近日微软发布的集成ChatGPT的全新必应，支持实时搜索，信息时效性得以保证，在提供多样信息的基础上，标注内容来源，这让ChatGPT变得更强。
还有一个关注点是信息保护，作为强合规性行业，银行在应用ChatGPT时需特别注意数据隐私和敏感信息的应用、管理等。