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能通过大学考试、应聘谷歌程序员……上线5天注册用户数超百万，“万能”的ChatGPT在全球完成一次病毒式的AI“自传播”。

每一次技术的突破，都将在千行百业漾开层层涟漪。在惊艳于其“智慧过人”的体验之外，关于其行业应用的想象也成为热门的话题之一。关注与质疑并行。

在重视合规、严谨，容错率极低的银行业，ChatGPT还能灵吗？银行业广泛应用的人工智能和ChatGPT有何区别？人工智能的新浪潮里，银行业将如何抓住机遇？

兴业银行、浦发银行、平安银行、上海银行、宁波银行、上海农商行、网商银行7家银行科技负责人同台聊了聊。

Q1

AI在银行业火了很久了和ChatGPT有何区别？

ChatGPT能用在银行吗？

网商银行CTO高嵩：2022年是生成类（AIGC）技术的爆发之年，图片生成是AI作画，ChatGPT是文本生成。ChatGPT的“智能”来自技术的突破，和千亿级以上的参数训练，也就是说它“看”过人类积累的海量知识，全部记住的同时还能创造性地完成论文、剧本、代码等。

智慧离不开巨额投入。ChatGPT训练一次的成本介于200万美元至1200万美元之间，微软对ChatGPT背后的OpenAI投入，已经超过100亿美元。因此，任何一家银行自建ChatGPT并不现实。

国内已有科技公司在探索大模型，未来在此基础上，调优金融领域的专业知识，倒是有应用的可能。这相当于科技公司先把机器人培养成一个优秀大学生，金融公司再把它培养成信贷专家。

兴业银行总行金融科技研究院负责人李锋：人工智能涉及的应用方向非常多，范围很大，自然语言处理、语音识别、计算机视觉、营销、风控、推荐、图谱等都包括在内。ChatGPT是其中自然语言处理中的一个分支，它和智能客服等对话机器人的应用看上去有天然的结合性。

不过，如果说ChatGPT是做作文题，智能客服做的则是选择题。传统的对话机器人，主要利用自然语言理解能力，识别用户的问题，在理解对方的意思之后，再给出标准答案。而银行业有着非常高的严谨性和合规性要求，对客服务的回答话术代表银行服务，每句回答要经过审核必须有严格的审核和质量控制，保证其合规性和严谨性。而ChatGPT打开了我们的思维空间，它打破了传统对话机器人要穷举用户对话意图的运营模式，从自然语言生成的角度，能够产生极其丰富的对话内容和应答范围，却不需要大量的人工运营成本。但这样的技术，真正要应用到金融对客服务领域，真的要做客服，还有很多需要考虑的因素，例如它生成的内容是否专业，对银行理财、产品、风险的理解是否足够严谨，是否会产生误导等等，都需要考虑。

Q2

关于ChatGPT的讨论最火的话题之一是

什么工作会被取代国外甚至有的行业禁止

使用ChatGPT，银行业有这个担心吗？

平安银行总行金融科技部零售研发中心总经理兼基础零售事业部联席总裁储量：我认为类ChatGPT的技术，倒不见得会改变金融服务本身，而是客户行为可能会发生一些改变。原来很多客户对金融知识的获取主要通过专业人员，但今天可以直接问语音机器人。它的回答可能比某些行员还要专业，或者丰富度更高。

当你的客户已经了解了很多知识的时候，那么这就对银行的行员提出了更高的要求，如怎样体现出我们的专业性。

另外，我们发现，小微金融的服务无论如何避不开线下。但是，线下并不是停留在原有的服务模式上，让客户等很长时间，需要客户花很长时间跑银行交材料。而是反过来，让线上队伍快速和线下服务衔接，解决客户遇到的不能自动审批完成的问题。比如，线下服务人员可以快速上门获取需要补充的材料，同时远程和风险审核人员互动校验，实现高效协同。

网商银行人工智能部总经理韩冰：银行业是一门关于“信用”的生意。不仅仅是便捷，还需要合规和可信。ChatGPT所代表的语言生成类技术，很有启发，我们要思考的是，如何让这类型的技术能够做它擅长的事情，从而为商业模式创造新的可能性。

比如网商银行的百灵系统，是通过AI信贷员和用户交谈，依据用户提供类似发票、账单、合同、门口照等材料，经过风控系统识别、采信，从而判断是否给用户增加信贷额度。

收集材料的过程，容错率相对高，难度低，大规模语言生成技术，能让AI信贷员和用户的交流更顺畅。但是对材料的采信，计算授信额度，是这类技术无法完成的。

同时，在许多新进入的行业、小众行业，AI会面临样本不够，训练少等问题，所以其还是更适合辅助人工。

Q3

AI是银行在科技领域最重点投入的方向吗？

重点投入的领域是什么？

浦发银行总行信息科技部副总经理万化：浦发银行刚刚过了30周年的庆典，AI算是一个亮点工程。我们在AI的投入，主要是数字人。2018年开始谋划，2019年数字员工“小浦”正式“入职”。它既能当智能客服，也能做培训、大堂经理，还能做财富规划师和质检员等，大幅提升银行的经营效率。

比如说，交易员做市场间交易的时候是很忙的。我们现在有一个“小浦交易员”协同他处理，通过AI的方式完成面向机构间的交易。我们还做了AI理财专家，对财富的投教，客户的触达，转化率，都是挺高的。AI理财专家，最终的目标是变成千人千面的理财助手和陪伴。同时小浦作为AI培训师，已经完成了大量的培训。

网商银行人工智能部总经理韩冰：我们是一家专注小微金融的科技银行，人工智能可以说是我们的技术基石。不过，我们在探索人工智能的时候，不是什么火就做什么，而是从农民的一亩小麦该贷多少钱，卡车司机能贷多少钱这样实际的问题出发，去探索技术的应用和创新。

农村一直是金融服务的稀薄地带。农户没抵押物，他们最大的资产，就是土地上的庄稼。然而，一亩小麦，满山猕猴桃树，在银行换算成贷款几乎不可能。2019年，网商银行首创了卫星遥感信贷技术“大山雀”尝试解决这一问题。卫星拍摄农户的土地，人工智能技术来观察与计算土地面积，庄稼的品种、长势，预测产量产值，从而给予合理的额度。目前，大山雀已经服务全国超过100万种植户。

2021年，线下实体商业受疫情影响，下游经销商、零售商亟须金融输血。网商银行推出数字供应链解决方案“大雁系统”。将图计算等技术用于供应链金融，识别企业关系，为零售门店和下游经销商的信用“画像”，为其提供服务。大雁系统将供应链金融的覆盖率从30%提升至80%，大量线下实体小微企业获得“雪中送炭”的应急资金。

还有前面提到的百灵交互式智能风控系统。目前，已经有超过500万用户通过“百灵”提交材料，完成自证。

AI在银行业中的应用，更擅长做数学题，ChatGPT擅长的是语文题。

Q4

AI在银行应用中是否有其局限性？

平安银行总行金融科技部零售研发中心总经理兼基础零售事业部联席总裁储量：这个问题可以理解为，银行应该如何用好AI？首先，作为银行，我们应该是AI工具的用户，而不是最底层的技术开发者。所以，我们要保持和科技公司开放合作的心态，也要保持对新技术的敏锐度。

既然是业务应用，那么银行在AI的实践中，要避免两个误区：其一，业务神话AI，觉得把诉求丢给AI，自然就得到答案了，这是不可能的。业务要把自己的问题问出来，了解算法和AI运行的逻辑，跟算法工程师、研发工程师一起合作解决问题。其二，业务仅仅把AI当作几个技术产品，解决几个点状的问题，这种性价比是不高的。

所以，银行必须要体系化思考，在整个的业务模式、业务场景里，哪些环境最需要用AI技术。如果它带来的是一线工作人员或者客户体验质的变化，那才是用好了AI，把AI用成了“新基建”。

上海银行总行数据管理与应用部总经理助理刘训艳：从我们的AI建设成效来看，已经支撑了近200个业务场景，涉及全行11个业务部门。这几年行内非常重视数字化人才队伍的建设，人才引入基本也是面向金融科技为主。我们目前缺的并不是纯粹懂做数据分析、数据挖掘的人，也不是单纯做工程和做产品的人，真正缺的是业务+数据+技术的复合型人才，需要会用数据驱动业务经营管理的人才。

业务和技术如何配合协同，是很多银行在推广AI时常常面对的问题。第一，技术侧主动推动的AI原型和场景是否是业务需要的？如果不是，就很难形成合力。第二，“我人工做也挺好的，AI有时候不可解释，真正用于自动化决策，大家还是会有担心，辅助决策相对多一些。”所以，人工智能不是上线就万事大吉，他需要有共同的目标和持续的运营。

AI离不开数据，数据样本不够大的时候，BI就够了。因此，在人工智能的实践中，我们不能盲目认为AI是万能的，还是要从实际的需求和场景出发。

来源： 每日经济新闻

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ChatGPT真的是新创业风口吗？

或许，它的风险更大。

近日，OpenAI发布声明，向其用户和整个ChatGPT社区道歉，并称将努力重建信任。

该声明称，本周早些时候，该公司将ChatGPT下线，原因是开源库中存在一个漏洞，致使一些用户可以看到另一用户的聊天记录等信息。

目前，该漏洞已被修复。

OpenAI表示，“在ChatGPT下线前的几个小时，一些用户有可能看到另一在线用户的姓名、电子邮件地址、付款地址、信用卡号后四位，以及信用卡有效期。完整的信用卡号码在任何时候都没有暴露”。

比起信息列楼的风险，来自创业者的风险更大。

ChatGPT作为当下最热的AI技术，受到业界及公众追捧。

随着微软将GPT-4接入Office，PPT、Word、Excel等应用，以及国内文心一言等同类产品的推出，代表着AIGC的广应用阶段来临，包括内容生成、智能客服、金融服务、教育培训、数据分析和处理、医疗、基础法律服务等，都会成为其用武之地。

创业者更加是厉兵秣马，准备一战。

早在今年2月中旬，王慧文就表示设立公司，招兵买马，踏进人工智能赛道。

阿里巴巴技术副总裁贾扬清3月21日在朋友圈宣布离开阿里，计划瞄准AI架构方向进行创业，要打造一个人工智能平台。

即刻创始人叶锡东（网名瓦恁）近期举办了AI HACK创业竞赛，招募在AI方向有创业想法和热情的人，录取团队将获得30万美元早期投资以及其他资源。

这个领域真的适合创业吗？

对此，吴晓波频道巴九灵和书乐进行了一番交流，贫道以为：

整体来说，目前的AI是平台之战，不适合创业，只适合创新，即有强大算法根基或相当技术资源、资金支持的前提下，进行创新。

这场创业潮的幸存者大多是自带资源（主要是技术资源）的从业者中的极少数幸运儿。尽

管这一次创业潮依然是在追赶风口，但风口已经积蓄了多年力量，不是零基础创业者可以追赶的。

GPT创业场景主要集中在聊天机器人这种通用泛大众化的产品上，可以呈现为文字、语音、绘画、图形设计、语音合成、视频生成等泛内容领域。

当然也有许多蹭热点的创业者会选择通过抢注商标、域名、仿制App、购买专利或协助用户体验部分付费或国外资源，作为“中间商”赚差价。

目前而言，并没有特别好的商业模式，AI目前的体验只是让人眼前一亮、依然智障、商业化模式不明显，仅仅能够作为一种体验项目，而很难直接变成真正内容层面的“办公自动化”。

具体而言，ChatGPT创业潮有两个方向，其一是底层技术创业，其二是应用层面创业。

底层技术创业，人机交互上，比起语言训练而言，语音训练、视觉训练反而更有价值。

前者能陪聊，而后者如语音，可以解放双手，而视觉训练完成极高识别，可以极大加速自动驾驶的进展速度。

在应用层领域，在创业者难以快速积累出核心算法和完成深度学习（ChatGPT和文心一言的公众开放更是全民辅导状态下的一种训练学习），很难有所成功。

大多只能通过将类GPT接入到自身的应用中，通过创新玩法来创造内容（图、文、视频），这一点类似于微软office365接入GPT来达成更多办工应用场景的破圈或辅助一般。

目前而言，GPT的走向尚未明确，在自己的应用中介入GPT服务，来达成自身产品基础上的独特体验，或许更为稳健。

总而言之，不是任何人都适合在GPT上进行创业。

整体来说，这一轮GPT盛宴，其实是一次泛大众的人工智能科普，仅仅因为此前的人工智能可望而不可即（如在新闻中看到阿尔法狗打败李世石），而现在可以亲身体验，从而引发狂热。但这种体验由于过于狂热，很容易降温。

相比于元宇宙，这一轮ChatGPT创业潮会更快降温。

毕竟，元宇宙本身没定型也未定性，任何产品可以提出展望或干脆只是和“沉浸感”3字挂钩，丝毫不用有VR和AR体验，也能蹭上热点。

而这一次AI创业，技术门槛太高、可参与创业角度太少，让创业或蹭热点的，也只能是浅尝即止。