ChatGPT+金融，会重新定义金融科技吗？
出 品 | 异观财经
作 者 | 夜叉白雪
今天凌晨，ChatGPT公司OpenAI上线了最新人工智能模型GPT-4，瞬间轰动科技界。GPT-4在律考中击败90%人类的消息更是令世人震惊。从去年11月上线以来，ChatGPT这款惊艳亮相的应用，在科技界掀起的新一代人工智能技术的惊涛骇浪，仍在持续。
ChatGPT是基于大型语言模型(Large Lan-guage Model，LLM)预训练的新型生成式人工智能，作为一款人工智能聊天机器人应用，ChatGPT拥有语言理解和文本生成能力，不仅如此，它还能完成撰写邮件、视频脚本、文案、代码等任务。由此可见，ChatGPT是一种以“对话+创作”为基础的生成式人工智能应用。
而新推出的GPT-4是一个多模态大模型（接受图像和文本输入，生成文本）。相比上一代的GPT-3，GPT-4可以更准确地解决难题，具有更广泛的常识和解决问题的能力：更具创造性和协作性；能够处理超过25000个单词的文本，允许长文内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。
ChatGPT在人工智能技术上的突破性引起了科技公司的广泛关注。
（度小满CEO朱光）
作为一家率先将人工智能技术运用在公司业务中的金融科技公司，度小满CEO朱光在其署名文章《发展大模型技术 提升我国金融科技全球竞争力》中说：“ChatGPT的问世，意味着人工智能的发展到了从‘弱人工智能’向‘强人工智能’跃迁的分水岭。”
ChatGPT尚且处于快速发展阶段，但其代表的生成式人工智能技术在各个维度对行业的革命、重构、突破已经在悄然萌生。需要注意的是，ChatGPT这种通用型人工智能的现象级产品并不能直接照搬到垂直领域。重要原因在于信息壁垒，像金融行业这类垂直行业的数据库开放性并不强，获取壁垒比较高。
ChatGPT目前的数据库仍较为有限，也没解决好及时性和准确性这两大关键问题，它有可能基于当前的算法和数据输出不准确信息。对于金融、信息等对于安全性要求极强的垂直领域来说，对类ChatGPT应用提出了更高的挑战。
这意味着专注某些垂直领域的人工智能应用（不管是to B还是to C），有非常大的想象空间。
拿金融来说，现代金融行业的特点是，拥有海量数据，并且需要大量的结构化数据分析，以及多个环节——譬如信贷审批——拥有很高的道德风险和信任风险。这天然地与人工智能匹配：用海量数据、结构化数据分析“喂”出来的人工智能模型、算法是理性的，恰好能最大限度地规避道德和信任风险。
度小满CEO朱光在其署名文章里说：“移动互联网时代，中国金融科技公司在移动支付、数字信贷等领域，取得了很多创新成果，大幅提升了金融数字化、智能化水平，在金融科技的全球竞争中占据领先地位。能不能发展好大模型技术，决定了我们能否在下一代人工智能竞争中继续引领发展。”
他认为，“类似GPT这样的大模型技术，是下一代AI技术较量的核心课题，有人干脆把它称为AI 2.0。它的出现，意味着所有围绕移动互联网、AI 1.0的竞争和竞争优势正在告一段落。大模型技术将重塑多个行业的工作方式和格局，其中最明显的，也许就是金融业。换言之，大模型技术正在重新定义金融科技（Fintech）。”
在探索大模型技术在金融行业应用方面，度小满已经积极布局。近期，百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品“文心一言”（英文名：ERNIE Bot）开放生态合作，度小满成为首家接入“文心一言”的金融科技公司。接下来，基于文心一言的大模型技术基座，结合度小满业务场景积累的金融行业知识和数据进行交互式训练，朱光预计度小满能在金融行业发挥ChatGPT类人工智能技术的作用和价值，打造全新的智能客服、智能风控、智能交互服务。这些垂直应用不仅具备生成式人工智能（AI）、多模态语义理解等能力，而且适配金融行业高度重视风险、把安全性放在第一位的行业特点，做到高度稳定、自主可控。
随着语言模型能力的提升，大模型不仅能生成自然语言，更重要的是涌现出了思维链推理能力。在提示下它可以将复杂的任务分解成一步步的子任务，大幅拓展了AI的应用范围，一方面可以替代简单重复的体力劳动及脑力劳动，另一方面，还可以辅助做一些较复杂的脑力劳动和具有创造性的工作。目前而言，基于ChatGPT的底层技术逻辑，它在中短期内功能性扩张的主要方向包括归纳性的文字类工作、代码开发相关工作、图像生成领域、智能客服类工作。
第一，其能帮助更好地了解市场。
市场永远瞬息万变，经济数据、重大突发事件、投资者预期、关联市场异动都会对市场造成重大影响。金融行业作为数据密集型的领域，人工智能可以快速地处理和分析大量的数据，从而帮助金融机构更好地了解市场，提高决策效率和准确性。
人工智能可以应用于风险管理，通过对大量的历史数据进行分析，帮助金融机构识别和预测风险，从而提高风险管理的效率和效果。
举例来说，度小满基于人工智能、金融云、区块链和物联网等底层架构，搭建了金融大脑，运用情感计算、关联网络和知识图谱等技术，进行感知引擎和决策引擎运算，大数据处理能力实现日均100亿次计算，智能风控模型年均上线10万条策略，通过对征信报告进行深度解读，识别出40多万维风险指标，将信贷风险降低了25%，RPA机器人替代信贷审核中六成以上重复性工作，无感率达99.2%。度小满将技术实力应用到智能营销、智能风控、智能经营、智能运营和满链融，精准识别小微风险特征，用科技帮助小微降低融资成本。
度小满CEO朱光在其署名文章里有类似的说法：
“理解式大模型在海量数据基础上进行预训练，可以大幅提升数据洞察理解能力，让金融机构的客户经营与风控等决策能力提升到新高度。基于大模型技术，金融机构可以更好地理解和响应用户需求，让产品和用户需求更精准的匹配。在大模型的通用能力基础上，融合金融行业的知识和数据用于风险评估，有助于金融机构的风险决策，大幅提升风险稳定性；如果把各类金融大数据、不同行业的数据、宏观经济数据注入大模型，则可以进行有效的风险预警和预测，降低整个社会的金融风险。”
朱光认为，随着模型的迭代，大模型在智能风控上的潜力将进一步释放。
第二，其能帮助更好地了解产品。
金融产品数以万计，金融顾问是不可能有时间全部覆盖都能把握的。如果有类似ChatGPT的人工智能再结合金融产品数据库进行专业训练之后，一问一答之间就轻松全部覆盖，1秒钟给出符合要求的资产清单，2秒钟给出不同的资产配置方案，千人千面，高效精细。客户借助人工智能，可以更好地了解与需求匹配的金融产品。
换一句话说，金融客户拥有这样的应用，就是7*24小时随时在线、精通宏观微观、各个行业各个题材各个产品的金融顾问在手。
朱光描述了这样一种场景：
对客户，生成式大模型可以是“永远在线的超级金融顾问”。过去，保险公司的经纪人向你推荐一款重疾险，只会把最好的讲给你，但保险条款很复杂，有时很难做出选择。超级金融顾问则不代表某一家公司的产品和立场，非常中立地根据客户的需求、收入情况、身体情况等推荐适合的产品，不管是信贷产品，理财产品，还是保险产品，它都可以依托海量专业知识库，为客户提供24小时不间断的在线服务，和贴心的解决方案。更重要的是，它“永远在学习”，不断增进对客户的洞察理解，这种进化能力超越很多金融的从业者。
第三，其能帮助更好地了解客户。
市面上常见的信息分发采用的推荐算法，以粗放的方式对个体需求特征和信息服务特征进行识别与匹配。而ChatGPT能以更细粒度的方式，在个体需求指令的基础上展开合理的推理想象，实现更加细腻和精准的连接。落实到金融领域，人工智能将帮助从业者更好地了解客户，在客户风险偏好、交易习惯、投资倾向等方面给出准确翔实的数据分析和服务建议。
度小满CEO朱光展望认为， “对从业者，生成式大模型可以是‘全能业务助理’。基于大模型的业务助理不仅了解国内外的宏观政策、行业信息、产品信息，而且可以自动生成文章、报告，提供专业建议和方案辅助交流。例如，一个理财客户问，‘我的风险容忍程度最大的回撤只有3%，但是我希望收益在5%，你能给我推荐几只基金吗？’，‘在过去三年之内最大的回撤和亏损不超过5%，收益又在4%左右的基金有哪些？’人工智能马上就可以给出答案。通过这样的‘全能助理’，理财师能更好地满足客户的个性化需求，大幅提升服务半径和服务质量。”
未来并没有想象的那么遥远。已经有证券分析师试水，通过事先准备好的文章框架，以提问形式将关键词喂给ChatGPT，一篇看起来像模像样的研报在短时间内竟真的顺利诞生。随着技术进步，信息更新、回答准确性、算力成本等因素无法再掣肘，ChatGPT在一些领域将能实现“效率工具”到“生产工具”的突破，进而彻底取代一些重复性、基础性的人力工作。
朱光总结：“当人们习惯了以上交互体验，金融行业的智能化进程将大大加快，AI 交互界面将成为行业的新入口，当前客户服务流程和客户体验会被重塑。”
不过，金融的道德风险和信任风险问题，可以通过算法来控制。不过大模型自身也有一定的风险问题。金融行业安全性是第一位的。ChatGPT创作自由度高，但是它的自由度太大了，当解决真实场景中的任务时，会造成可控性不足，随着技术的突破，科技伦理治理上也要及时跟上，才能规范技术的发展。
虽然这样说，但是，对新技术的研发与应用采取保守的态度并不可取。朱光总结道：“金融科技是技术驱动的金融创新。大模型将对金融行业的智能化水平和数字化程度产生深刻影响，金融科技公司要抓住这次技术变革的机遇窗口，积极探索大模型技术的应用和发展，审慎应对其风险和挑战，助力金融业实现从数字化到智能化的跃升，夯实我国金融科技全球领先地位。”
正如文章开篇所说，“大模型技术作为移动互联网之后最大的技术革新，从挑战性和影响力而言，堪比人工智能领域的“登月计划”，将影响未来至少二十年的发展效率和发展质量。”
如此重大的技术革新，恰是中国金融科技再次跃迁领先于全球的时代机遇。“重新定义金融科技”的良机，中国不能错失。