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作者｜刘志华「中国建设银行深圳市分行」

文章｜《中国金融》2023年第8期

银行的发展史也是一部技术进步史，技术的发展不断推动银行以客户为中心的渠道变革。商业银行围绕客户体验，构建了物理网点、智慧柜员机、微银行、手机银行、掌上网点等多形态、多功能、多层次的全渠道服务网络。2023年，ChatGPT快速火爆，或将引领商业银行新一轮颠覆性变革。

2022年11月，ChatGPT正式推出，上线两个月月活数迅速破亿，成为用户增长最快的消费应用。ChatGPT强大的内容创作和人工交互能力掀起新一轮人工智能应用热潮。据统计，目前我国人工智能产业规模已超4000亿元，各行各业都已开展人工智能布局，百度、字节跳动、阿里、华为、腾讯纷纷布局ChatGPT产品。ChatGPT助推行业加速发展，人工智能正以前所未有的广度和深度渗透至各行各业，各种重大成果和突破性的进展持续涌现。银行业也不例外，以ChatGPT为代表的人工智能将为商业银行数字化转型带来全新机遇，带来商业银行与客户的交互方式、产品服务方式乃至银行业颠覆式的变革。

ChatGPT在商业银行的应用现状

党的二十大报告指出，推动战略性新兴产业融合集群发展，构建人工智能等一批新的增长引擎，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合。商业银行业是AI的最好最快商业级应用场景，互联网数据中心（IDC）的报告显示，目前我国90%的银行已经试水人工智能的应用。例如，建设银行发布以人工智能为核心的金融科技TOP+战略、平安银行发布AI Bank计划、网商银行发布“百灵”交互式风控系统、浦发银行联手百度智能云打造金融行业首个虚拟数字员工“小浦”、工商银行发布三维数字虚拟营业厅、招商银行引入“ChatGPT”智能对话机器人、农业银行率先应用人工智能开展网点监控视频流分析等。人工智能正深刻地改变着银行业格局，帮助银行实现从“跟跑”到“领跑”的超越。

ChatGPT在银行的应用方向

ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它可以实现人与计算机的自然交流，提升交流效率。继数字孪生、元宇宙之后，ChatGPT以强大的语义理解、自然语言生成、问答、情感分析、文本生成等能力将引爆商业银行新一轮技术应用变革。

个性化定制。ChatGPT能帮助商业银行开展个性化的服务与管理，实现千人前面的网点规划、排班、服务、营销和风控管理。

高效化办理。ChatGPT能帮助商业银行不断丰富自助智能设备的功能与种类，提升线上线下体验、交易交互功能，形成全方位感知、收集、反馈、推送信息的能力。

自动化流程。ChatGPT能够帮助商业银行实现更高效的服务，处理更多的客户请求，在多种场景下提高工作效率，如最典型的RPA流程自动化机器人应用场景，目前建设银行已实现数据录入、数据获取、业务监测、业务提醒、报表加工和文本制作等1260项RPA场景应用。

智能化交互。ChatGPT可通过对数据的分析和学习，帮助商业银行不断提高服务的人性化与客户体验。商业银行可在智慧银行建设中融入ChatGPT提升展示与交互、营销、流程和运营等智慧能力。

数字化风控。ChatGPT可帮助银行突破时间限制，实现全天候服务。例如，农业银行苏州分行运用AI打造的辅助监控值守系统，实现了监控值守从传统人工监测到智能化主动预警的转变，通过实时监控、实时预警、实时定位、实时提醒等方式，帮助及时发现客户安全问题，以7×24的AI监控突破传统监管模式无法全天候、全场景的局限。

ChatGPT在银行的应用场景

商业银行应用人工智能在算法风险、隐私保护、信息安全等方面仍然面临较大的挑战。在进行数据分析、采集、存储、使用时一定要注意客户信息隐私的安全。如能合理利用，以ChatGPT为代表的人工智能可广泛应用于产品、流程、营销、运营和风控等多方面。

应用于智能客服管理。语音机器人苹果Siri、百度小度、微软小冰、天猫精灵已泛应用于居民生活中；商业银行也实现了各种各样的AI应用场景，如对账智能外呼、信用卡催收智能外呼、个人客户回访智能外呼等，ChatGPT强大的内容定义和智能交互能力将升级银行智能机器人外呼服务，使交互更加智能与精准。

应用于营销服务。ChatGPT能够解决线上线下协同营销过程中的断点问题，帮助商业银行根据客户画像开展千人千面的服务与营销。ChatGPT可帮助员工搭建一个全能型数字化服务平台，随时随地获取产品的最新数据、客户喜好、用户需求，结合客户的实时表情行为分析，为客户做好个性化的推荐服务。

应用于产品全生命周期管理。商业银行可运用用户画像、推荐引擎、大数据等人工智能技术整合所有产品数据，以大数据和深度学习分析模型进行产品分析、数据积累与挖掘，不断推进产品改进，提升用户体验；对产品的引入及退出进行全方位管控，引导产品快速更新与迭代，发挥最优价值。

应用于RPA场景拓展。RPA是流程自动化机器人（Robotic Process Automation）的简称。RPA通过模拟人在电脑中的一系列操作，实现业务流程中重复性、规范性、跨系统操作的数据采集、传输、加工等事项自动处理，帮助商业银行快速处理大量重复性工作。但RPA主要处理结构化数据，大量非结构化数据、复杂业务场景仍然无法处理。ChatGPT以强大的自然语言生成、逻辑推理、多样性、灵活性、可扩展性等特点将推动RPA机器人能够理解人类的语言并作出判断和决策，可帮助商业银行拓展更多RPA应用场景。运用ChatGPT可生成千人千面的定制化理财、运营和风险、可疑交易报告。

应用于流程优化。将商业银行网点智能设备的形态、功能、服务状态、服务年限、运行速度、库存状态等数据输入至AI模型；实时采集客户在银行网点的办理状态和时间等数据，智能推测设备是否运行正常。在客户出现操作异常时，如客户在使用智能设备过程中出现超长办理、无法提交等现象，及时反馈至后台处理中心，并通过ChatGPT自动记录异常信息，自学习分析原因，快速生成功能优化需求，帮助商业银行实现敏捷开发。

应用于网点竞争力提升。运用 ChatGPT等人工智能技术对网点的资产状况、客户特征、员工特性以及周边商圈情况进行智能化的感知，将网点的实时地理位置、附近人均收入水平、周边商圈数量、政府机构、企业单位、居民住宅、学校医院数、同业网点数、人口密度、人口流动性、停车位、交通便利度、位置重要性进行画像。运用多种组合模型进行虚拟银行形态配置，并在真实环境中试运行；并通过改变某一变量或几个变量产生的网点竞争力提升，测算出最佳的银行网点运营模式并形成网点竞争力报告。

应用于数字化运营推广。招商银行已尝试应用ChatGPT生成的文案推介信用卡。商业银行可运用ChatGPT海量的文本数据资源和分析能力，快速产出同业调研分析报告，进行业务产品的迭代优化，升级用户体验。还可运用ChatGPT辅助撰写商业计划书、功能需求文档、产品宣传文案等，这将大幅提升商业银行的数字化运营能力。

应用于商业银行反赌反诈。当前，电信网络已成为发案最多、上升最快、涉及面最广、人民群众反映最强烈的犯罪类型。银行传统的风险客户识别、电话回访、账户管控等反赌反诈工作需耗费大量人力物力，但仍存在管控不够精准的现象。银行运用叠加ChatGPT技术的智能外呼机器人可实现差别化智能外呼、个性化客户识别，将极大减少商业银行反赌反诈工作压力，提升防控的精准性和有效性。利用数据的不断丰富和完善，人工智能自学习精准预测可能发生涉赌涉诈的账户，帮助银行采取有效措施进行管控，在减少涉案账户的同时减轻客户投诉压力。■

（责任编辑植凤寅）

ChatGPT的优缺点 从chatgpt到gpt-4的分析与思考

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摘要

本文介绍ChatGPT是什么，ChatGPT定义及行业名词解释、ChatGPT有哪些特点、ChatGPT注册说明、ChatGPT如何使用、ChatGPT技术原理、ChatGPT的优势、ChatGPT的缺点和局限性、ChatGPT的API接口说明，ChatGPT和OpenAI对人类的潜在威胁、ChatGPT目前的竞品和个人对ChatGPT的看法。

本文旨在科普推广介绍ChatGPT产品，本人并非人工智能专业方向的编程技术人员，是以产品经理的视角撰写《ChatGPT白皮书》，参考资料均来源于网上公开渠道，包括不限于Openai官方网站、维基百科、谷歌学术、知名科技论坛等。

我作为一个积极学习的信息技术服务行业的产品经理，对技术的理解也有局限性。如果您发现本文存在的错误，或者对更深入的内容感兴趣，欢迎在评论区指出来，也可以私信我本人交流。

更多关于ChatGPT专业信息，还请耐心等待Openai官方的发布。

ChatGPT是由OpenAI团队开发的一个人工智能聊天机器人程序。它是美国人工智能实验室OpenAI，于2022年11月30日在旧金山首先发布。它在发布一周即注册用户突破100W，本人于2022年12月3日注意到ChatGPT并注册试用，并陆续向周围朋友推荐，是ChatGPT的早期用户。

ChatGPT使用的是基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练，其中有大量的人类训练师参与扮演用户与人工智能助手的角色对其进行人工辅助训练。

ChatGPT目前仍以文字输入方式与人进行交互，除了可以通过人类自然对话方式进行交互，还可以用相对复杂的语言进行工作。目前也有技术达人通过语音辅助设备，用语音与ChatGPT进行交流。ChatGPT在推广期间，所有人可以免费注册，并在登录后免费使用与AI机器人对话。

ChatGPT推广期即将结束，之后计划推出免费版本和付费版本产品。ChatGPT带火了AIGC技术，增加了互联网内容的生产方式，开始了AI生成内容的先河。目前ChatGPT已经可以实现自动生产文字、图片、音频、视频、3D模型和代码。

ChatGPT截止到目前，一个多月增加了1亿左右的用户。由于近期急剧增加的用户数量，导至ChatGPT的服务器出现负荷问题，致使一部分网页功能无法使用，还需要耐心等待OpenAI技术团队的修复。

人工智能（AI）：指机器能够模拟人类的智能行为，比如语音识别、图像识别、自然语言处理、机器学习等。

自然语言处理（NLP）：是指让计算机能够理解、处理和生成人类语言的能力。

机器学习（ML）：是一种AI的应用，指机器通过学习数据集的规律和特征来自我改进，从而提高预测和识别的准确性。

深度学习（DL）：是一种ML的方法，使用多层神经网络模型，能够对大规模数据进行高效的学习和训练。

神经网络（NN）：是一种用于模拟人类神经系统的计算模型，通常用于机器学习和深度学习中。

数据集（Dataset）：是指一组用于训练和测试机器学习模型的数据，通常包括输入数据和标签数据。

训练（Training）：是指将机器学习模型使用数据集进行学习和调整参数的过程。

测试（Testing）：是指对机器学习模型进行验证和评估准确性的过程。

推理（Inference）：是指对新的输入数据进行预测或分类的过程，通常在训练和测试之后进行。

API：是指应用程序编程接口（Application Programming Interface），是一组定义了软件组件之间交互的规范和接口。在机器学习和人工智能领域，API通常用于提供算法模型和服务的接口。

语音识别（Speech Recognition）：将人的语音信号转换为计算机可处理的文本或指令的技术。

计算机视觉（Computer Vision）：指让计算机通过摄像头等设备获取图像信息，进行分析、识别、理解等视觉信息的技术。

强化学习（Reinforcement Learning）：一种机器学习的分支，通过奖励机制来引导机器在复杂环境中进行学习和决策。

数据挖掘（Data Mining）：一种从大量数据中发现并提取出有用信息的方法。

神经网络（Neural Network）：一种类比于人类大脑神经系统的数学模型，被广泛应用于机器学习和深度学习领域。

InstructGPT：ChatGPT的“前身”，确切的说ChatGPT更像是InstructGPT的亲戚。InstructGPT是 OpenAI在2022年初采用对齐研究（alignment research）方法，训练发布的可以更好的用户意图的语言模型。

ChatGPT：人工智能聊天机器人程序。ChatGPT的创始人为伊隆・马斯克（Elon Reeve Musk，1971年6月28日出生）的密友山姆・柯曼（Samuel H. Altman，1985年4月22日出生）。

GPT：Generati【【微信】】rmer （GPT），是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。这个模型被互联网用巨大的语料库数据训练之后，就可以根据你输入的文字内容来生成对应的回答。

OpenAI： 美国一个人工智能研究实验室。由营利组织 OpenAI LP 与母公司非营利组织 OpenAI Inc 所组成，目的是促进和发展友好的人工智能，使人类整体受益。OpenAI是伊隆・马斯克和山姆・柯曼出于对人工智能技术潜在风险的担忧，于2015年在美国加利福尼亚州旧金山创建的人工智能实现室，旨在与其他机构和研究者自由合作，并向公众开放专利和研究成果。

PGC（Professional Generated Content）：指专业生产的内容。通常由专业作者、编辑、摄影师、音乐人、记者、专家等专业人士创作。这种类型的内容通常有较高的质量、知名度和商业价值。比如电视剧、电影、新闻、音乐、图书等。

UGC（User Generated Content）：指用户生产的内容。是用户在社交媒体、论坛、博客、WIKI、评论区、虚拟社区等网站上自主发布、分享、评论的内容。这种类型的内容通常与用户的兴趣爱好、生活经验、个人情感等相关。比如照片、视频、博客、微博、评论等。

AIGC（AI Generated Content）：指人工智能生产的内容。随着人工智能技术的快速发展，越来越多的内容开始由人工智能自动生成。这种类型的内容通常是基于大量的数据和模型，使用人工智能算法生成的，如智能客服、智能写作、智能翻译等。

ChatGPT相对于以前的小度、天猫精灵，小爱同学来说，存在着以下明显的特点。

第一、相对于以往的聊天机器人，ChatGPT对用户意图的理解有着明显的提升。以前的聊天机器人像个智障一样，要么就是不断重复同一句话，要么就是跟你兜圈子，体验非常不好。ChatGPT在这方面有明显提升，它具备非常强的总结归纳能力，也能够很好的承接上下文，并可以拟情感输出。它对知识和逻辑有一定的连贯理解能力，即使你对某一个问题不同细节各种追问，它都可以给你一个相对来讲还算满意的回答。

第二、ChatGPT专业知识输出的层面能力很强，比普通从业者要好一些。这也是ChatGPT会引起职业人士恐慌的原因。它可以在你问题的先导条件下解决一些实际的问题，比如创作出一篇文章，写一个游戏小程序，测试一段程序的bug，查找一些正常渠道难以获得的专业资料，出来的结果甚至比一些职场新手要好很多。

基于ChatGPT这两个显著的特点，它带给用户足够多的变理和趣味体，让体验感变得格外惊艳。

你要使用ChatGPT，需要在输入框里面提供一个提示或者想要起始的问题，它会根据理解到你的意图生成出一个回答响应。ChatGPT使用回归模型产生回应，在这个过程中，模型根据前面你输入的文本预测出一个序列中的下一个文本。它因能够对各种提示产生引人入胜和连贯的反应，在某些情况下甚至能够欺骗人类，使其认为自己在与另外一个人互动。

要正确的使用ChatGPT很考验你的提问能力水平，同样的问题你提问内容的不同，得到的答案完全不一样。提高的内容方式不好，ChatGPT甚至会拒绝回答你的问题，这个时候对ChatGPT也需要哄一下。

向ChatGPT提问时应该注意以下事项，这样可以更容易地让你得到准确的回答：

提问尽可能清晰和具体：描述问题时，请提供尽可能多的细节和具体信息，这样ChatGPT才能更好地理解你的问题。

避免模糊或含糊不清的问题：避免使用模糊或含糊不清的问题，因为这可能会导致ChatGPT回答得不够准确。

避免双关语或幽默：尽管ChatGPT可以进行自然语言处理，但它并不总是能够理解双关语或幽默，因此最好避免这些问题。

确保问题合法：请不要使用ChatGPT从事任何非法或不道德的事情。

OpenAI官网信息显示ChatGPT和InstructGPT所用的技术原理大体上是相同的，只是在数据的收集方式上有所不同。ChatGPT也是基于InstructGPT和GPT3.5的基础上微调得来了，所以ChatGPT和InstructGPT更像是“姐妹”。那么InstructGPT所发布的技术性论文对于研究ChatGPT背后的技术，就有一定的参考意义。

InstructGPT的论文是在2022年发布的，其中有一张图可以很好的说明ChatGPT所采取的技术原理。

第1步 花大价钱找人，论文里说的找了40多个外部团队，写出各种问题；

第2步 再根据这些问题，写出答案；

第3步 把深度学习模型对着问题和答案，做对应和微调。

这个模型叫做SFT模型。InstructGPT需要在14TB左右的数据中把问题和答案筛选出来，这需要花费很大的时间成本和管理成本，为了解决这个问题，就到了第二步。

第1步 InstructGPT根据具体的问题生成一些随机答案；

第2步 让人类训练师根据模型生成的案例进行排序，来确认人类的喜好；

第3步 对排序后的数据进行RM训练，也就是所谓的奖励模型；

计量奖励模型用来预测人类偏好的输出。

篇幅有限这里就不和大家过多的聊技术层面上的东西了，技术也不是我的强项。如果大家有兴趣，可以找我要InstructGPT的技术论文。

ChatGPT背后是OpenAI资本驱动使用的大量外包团队优势、大数据与大模型。OpenAI在对话编程语言模型算法方面并没有Google强，但是他们花巨资请了大量人力在上面，在很多人类训练师的协助之下，居然产生了奇效。ChatGPT所用的大型语言模型（LLM）的成功，有大一统趋势，让很多小的NLP语言模型失去了存在的价值。ChatGPT创造了一种新的趋势和方法，让人工智能在基础层面有了一次质的飞跃。

ChatGPT的优势主要集中在以下几个方面：

语言理解和生成能力：ChatGPT能够理解和产生人类语言，包括多种语言，例如英语、中文、法语等等。它不仅能够理解人类语言的含义，不仅仅是字面上的意思，还可以理解隐含的含义、情感和上下文等因素，以便更好地回答用户的问题。

多领域知识和信息：ChatGPT可以访问和处理多领域的知识和信息，包括科技、文化、娱乐、医学、金融等等，能够回答各种类型的问题。它通过对海量的数据进行学习，可以提供相对准确的信息和解决方案。

机器快速学习新知识：ChatGPT可以快速学习和掌握新的知识和技能，以适应不断变化的用户需求。它可以自动从互联网上获取最新的信息和知识，并根据需要更新我的回答和建议。

个性化服务：ChatGPT可以根据用户的需求和喜好提供个性化的服务和回复。通过收集和分析用户数据和反馈，逐步了解用户的需求和偏好，并在回复中进行调整和优化。

24小时全天候服务：ChatGPT可以随时提供24小时的服务，无论是白天还是晚上，无论用户身在何处&