金融行业解锁ChatGPT玩法，成率先“吃螃蟹者”

许多年后，在一场人工智能的论坛上，面对着一群好奇的听众，老教授回忆起他第一次使用ChatGPT的那个下午。那时候，他还是一个年轻的金融分析师，刚刚加入一家金融科技公司。他的老板给他安排了一个任务，让他用ChatGPT来生成一份股市走势的报告。他对这个任务感到既兴奋又紧张，因为他从来没有用过这样的工具，也不知道它能做什么。

老教授与ChatGPT后面的故事，其实我也不清楚，因为我只是对ChatGPT说，“请用百年孤独式开头，围绕ChatGPT的出现对于金融行业的影响，写一个文章开头。”

不得不说，ChatGPT是懂百年孤独的。

能文能码，多家银行试水ChatGPT

用ChatGPT写研究报告当真靠谱吗？这个已经有人试过了，财通证券李跃博团队用ChatGPT写了一篇医美行业研究报告。

据该团队介绍，从结果上看，ChatGPT在文字表达、标题撰写等方面均具有较高水平，但采用这种直接生成+翻译模式形成的报告有一些问题，比如标点和术语方面存在明显错误、无法得知引用数据来源及可靠性、部分复杂语句翻译后表意不清晰。

时间上，搭建报告框架、生成文字并翻译共花费1小时，分析师后期修改2小时。可见目前ChatGPT写研报还是差点意思，但用来写宣传文案效果却很惊艳。下面是今年2月招商银行亲情信用卡的宣传推文。

“生命的舞台上，我们都是基因的载体，生物学的限制对我们的行为产生了影响。但是，当我们思考亲情时，却发现它是一种超越生物学的 “利他” 行为。如果说基因给我们的生命带来了基础，那亲情便是对生命的深刻赋予。它不由基因驱使，而是一种慷慨的选择。”

如果不是提前知道，你能想到这样兼具文采和思辨性的文案出自AI之手吗？招商银行信用卡中心相关负责人表示，“我们尝试在ChatGPT找灵感，没想到竟有意外收获。”这是金融行业首次尝试使用AIGC技术生产宣传稿件。

除了招商银行，其他银行机构也在尝试ChatGPT带来的新鲜体验。

中信银行在采访中表示正在测试类ChatGPT模型自动生成代码的功能范围和准确性，未来会让ChatGPT承担更多软件开发和系统设计工作。

江苏银行则已经将ChatGPT技术用到了提升软件开发生产力上。该行科技人员通过询问ChatGPT对软件的了解与对接情况，根据给出的回应与简单演示模型，确定代码的基本编写方案。然后将ChatGPT编写的方案和基本框架输入Codex（OpenAI的AI编码器）得到代码，再由科技人员进行润色和审查，完成整体代码编写。

江苏银行信息科技部相关负责人向媒体透露，从测试结果看，代码在生产环境运行，完美完成全部需求，仅耗费不到1小时，编写时间大大缩短，原先需要与厂商对接沟通耗费的时间也由数天缩短到了数小时。

可以预期，未来在代码编写方面，ChatGPT可以代替大量的基础代码编写工作，帮助程序员提升工作效率。

对于ChatGPT，以上几家银行已经小试牛刀，但ChatGPT的出现给金融行业带来的想象并不止于此。

ChatGPT版的金融客服和投资老师

ChatGPT背后的很多技术其实一直都存在，只是ChatGPT将它们很好地封装到了一起。其中自然语言处理技术就广泛应用在金融领域的客服机器人上，但以往的客服机器人总把天聊死，只能称为电子客服，而有了ChatGPT，金融客服终于能听懂“人话”了。

智能客服是业内普遍认为会率先应用ChatGPT的场景之一。凭借极强的意图识别能力和自然语言能力，ChatGPT可以更好地理解用户的问题和意图，形成完整的智能问答，与用户进行更流畅的沟通，提升用户的对话体验和满意度。同时ChatGPT还支持多种语言，能满足更多国家和地区的服务需求。

此外，ChatGPT还能作为投资教育工具。金融市场日新月异，金融产品快速迭代，诈骗手段层出不穷，然而当前投资教育内容匮乏，许多消费者缺乏相关的金融知识。ChatGPT经过金融领域专业数据的投喂与训练后，可以教授用户金融知识、理财技巧、财务规划等，针对不同类型投资者提供个性化的投教内容，提升普通消费者的金融素养。

不少基金公司已经开始借助类ChatGPT开展投资者教育推广活动。

2月7日，鹏华基金发布了一篇测评ChatGPT回答固收问题的投资者教育文章，同月底，旗下互联网投教平台鹏华基金投资者教育基地宣布成为百度文心一言首批生态合作伙伴。平台将内测试用文心一言，为投资者打造全场景投教智能解决方案及服务，提升客户的投资体验感。这也是对话式语言模型技术在国内投教场景的首批落地。

在投研、投顾方面，ChatGPT也具有辅助价值。有业内人士表示，人工智能在投研业务中能减少研究人员繁杂的工作投入，如果与投研数据库结合，未来会发挥更大的作用。投顾业务上，人工智能相当于人工投顾的前期助手。

AI技术已经成为金融机构技术创新的主要方向，但要真正将ChatGPT这样的AI技术落地到金融场景，并不是件轻松的事。

真正落地金融，ChatGPT还得过很多关

众所周知，ChatGPT最大的毛病就是一本正经地胡说八道。ChatGPT的算法模型是基于用户输入的信息和它在网络采集到的数据，作为要素形成结论，而这些数据未必是真实准确的。像此前谷歌在发布会演示Bard时，就因为给出了错误答案，导致股价暴跌。

中国银行研究院博士后李晔林撰文称，ChatGPT在商业银行前中后台多个部门和岗位都具有应用潜力，但目前实际落地的门槛较高、技术难点较多且明显存在风险隐患。

金融是一个容错率极低的行业，对于数据信息保护和合规性的要求都很高。如果在这一领域实际应用ChatGPT，必须要确保数据的真实性和完整性，同时不可忽视的是，对大语言模型进行训练需要投入巨大的资源和资金。

对此，易观智慧院高级分析师陈晨认为，一方面语言模型的训练对算力要求和系统消耗是一大挑战，需要平衡成本与收益的问题。另一方面在技术创新应用的过程中要重视数据安全问题，加快数据资产管理体系建设，强化金融数据的持续安全。

当ChatGPT进一步融入金融行业，金融从业者会被ChatGPT“抢饭碗”吗？

微众银行副行长兼首席信息官马智涛在采访中表示，“我们有一个理念叫“Human in the loop”，意思是在一个闭环中给决策兜底的最终是人。ChatGPT是一个好学生，它能够帮你去做很多助理类的工作，比如分析财报和基金情况，生成分析报告，这些工作可以借助ChatGPT提高效率，但真的做一些重要决策和判断时，目前看还是得靠人。”

另外，金融行业中有很多带有预测性的工作，比如应用数据去判断一个客户、一家企业的信用表现，这些目前并不能独立靠ChatGPT来完成。

出道三个月，ChatGPT在话题中心一路“狂飙”。今年全国两会的首场“部长通道”上，中国科技部部长王志刚回应ChatGPT话题时表示，“踢足球都是盘带、射门，但是要做到梅西那么好也不容易。”

ChatGPT的横空出世，给各行各业都带来了新气象。金融行业作为数字化转型的先锋，一直走在新兴技术的投入和应用前沿。未来随着技术进步和商业应用的普及，ChatGPT技术会迎来边际成本的递减，但距离真正大规模落地这项技术，还需要较长时间探索和论证。

一位银行技术负责人表示，“ChatGPT在金融场景的应用真正落地，也许还需要2-3年之久。”