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由ChatGPT引发的人工智能(AI)热潮仍在持续,ChatGPT在金融业有哪些应用前景?在信托公司的数字化转型中能否提供助力?业内人士认为,技术的跨越必然会带来很多思考,未来如何更高效、安全、低成本地利用AI,才是技术发展的正途所在。
AI技术的可信度是关键
“伴随着AI的能力越来越强,世界各国都在探讨一个问题,怎么更合理地引导它朝着可信任、负责任的方向去发展。”中国信通院云计算与大数据研究所副所长魏凯认为,“AI要朝着可靠可控、透明可信、数据保护、明确责任和多元包容的方向健康发展,才能在造福人类的正确道路上行稳致远。”
面对ChatGPT带来的一系列讨论,光大信托信息技术部副总经理、数据中心总经理祝世虎认为,从OFFICE为代表的文字电子化,到搜索引擎为代表的历史文字的运用,再到ChatGPT为代表的新文字的生成,可以说,大模型、大数据、大算力这些应用促成了AI领域中的“智能涌现”。
在业内人士看来,ChatGPT不是一夜之间横空出世的,其技术背后是大规模预训练模型的支持。短期来看,ChatGPT可以成为降本增效的工具;未来,伴随着生产式人工智能的发展,其应用空间可能比想象中更广。还有专家表示,ChatGPT这种解决问题的模式、理念及方法论,很可能会被众多行业所效仿,对金融业而言更是如此。
怎样与金融业务结合
对于金融机构来说,ChatGPT的“火”也引发其对AI应用的进一步思考。有业内人士提出,未来,包括AI在内的技术能力长期积累,将会是金融企业的核心竞争力之一。
魏凯分析认为,AI技术会渗透到金融业数字化转型的各个环节,解决企业在风控、营销、合规等方面的问题。“AI跟行业具体的应用场景结合,将形成新的数字化、智能化浪潮。”
从已有的实践看,近几年,包括风控、营销、RPA机器人、智能客服在内的诸多技术,已逐渐应用到金融机构日常运营的方方面面。比如,银行要定期对客户的电子合同进行复检复查,这项工作以前仅靠人工,现在通过使用AI机器人,实现降本增效。
有专家提出,在ChatGPT等技术的应用上,需要确定其优势、局限性,同时兼顾合规成本和收益。比如,算力方面,ChatGPT对算力的需求惊人,需要解决图形处理器(GPU)等瓶颈;成本惊人,大模型训练一次需要几百万美元;相比美国,由于我国的投资者和公司偏于务实,更加重视商业化落地能力,需要同时培育长期主义精神。
“从算法上看,ChatGPT是一种感知智能,不是决策智能,也不是计算智能,这是ChatGPT的使用边界。所以,对于金融业务流程中与文本相关的工作,其能以小助手的身份去切入。”祝世虎说。
更多观点认为,要想真正将技术与金融业务深度结合,解决业务痛点,还需要将其训练为“专才”。因为金融业作为受严格监管、需持牌合规经营的行业,有其特殊性,ChatGPT依托的通用知识库需要优化,需要针对金融业的特性进行专门训练,才能够对具体业务真正有所帮助。
助力信托行业数字化转型
当前,信托业正处在转型过程中,快速发展的数字技术将对信托业转型带来哪些挑战或机遇?
有业内人士建议,可从以下方面探索“ChatGPT+信托”的应用。一是优化现有的智能客服模式,目前的服务方式比较类似于搜索,未来一旦落地本土的ChatGPT技术,智能客服对于客户的问题回答将更加有效。二是在内容运营层面,可通过交互方式输出各类文案,后续在此基础上进行必要的完善与优化,节省人力及时间成本。三是在投顾方面,基于ChatGPT技术,生成投顾领域的基础文案范本,财富顾问再结合自己的主观判断与ChatGPT提供的针对性金融服务建议,为客户提供专业的资产配置投顾报告。此外,在探索金融投研及风控方面,也可尝试用新技术提供更多支撑和服务。
“人工智能的应用仍在不断开发中,未来还有更多新的挑战和机遇,信托公司要做的是充分认识自身的资源禀赋与能力,将业务发展融入人工智能产业中,在自身数字化转型过程中与行业各界共创数字生态。”一位信托业内人士表示。
上海社科院互联网研究中心主任惠志斌认为,信托业在金融行业中的体量并不是最大,是具有鲜明特色的细分行业,开展数字化转型要契合信托业务三分类改革的要求,通过加快推进传统经营模式的升级,从以产品为中心转向以客户为中心。
针对信托公司普遍面临的数据痛点,如数据质量不佳、标准不统一、数据孤岛等问题,专家建议,可以围绕整个信托行业的共性需求,聚焦行业场景,提供行业级数据中心,为行业机构提供弹性、绿色供给。同时,汇聚行业数据治理经验,为行业创新提供必要支持。
ChatGPT 生成代码 chatgpt如何开发出来的
chatgpt官网,chatgpt怎么下载,chatgpt国内能用吗,chatgpt怎么读近日,加拿大魁北克大学的四位研究人员发现,基于 GPT-3.5 接口的聊天机器人 ChatGPT 在生成代码时存在严重的安全问题。研究人员让 ChatGPT 生成了21个程序和脚本,结果显示只有5个是安全的。
部分问题是由于它没有考虑敌对的代码执行模型,但在后续被要求改进问题时,它才提供了有用的指导。研究人员认为,ChatGPT 的这种行为并不理想,因为用户需要对特定的漏洞和编码技术有一定了解。此外,ChatGPT 内部存在道德上的不一致性,它会拒绝创建攻击代码,但却会创建有漏洞的代码。研究人员认为,使用 ChatGPT 生成代码存在风险,需要让学生意识到,如果代码是用这种类型的工具生成的,那么它很可能是不安全的。
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