文章主题:人工智能, 自然语言处理, 聊天机器人, 深度学习

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在2022年的11月份,ChatGPT的问世引领了人工智能技术的新篇章。仅仅两个月的时间,其用户活跃数量便突破了1亿大关,创下了历史上消费者应用增长的最快纪录,这无疑是一个现象级的突破,也是AI发展的一个重要里程碑。ChatGPT的出现,标志着人工智能技术正式从特定的人工技能向通用人工智能转变,这一转变不仅极大地拓展了人工智能的应用场景,也进一步推动了AI技术的进步。随着ChatGPT的成功,各大科技巨头如微软、谷歌、腾讯、阿里巴巴等纷纷加大了对生成式人工智能的投入,这也预示着一场新的AI竞赛已经拉开序幕。ChatGPT的出现,不仅给人工智能领域带来了新的机遇,也给经济社会的发展带来了深远的影响,它将影响到人工智能产业、金融业、教育领域以及科研领域等众多领域,既带来了挑战,也带来了机遇。在科技推动下,金融与科技的融合已成为社会分工深化的必然趋势,ChatGPT的出现无疑将进一步拓宽金融领域AI应用的边界,推动金融行业的深度改革,帮助金融机构更好地服务实体经济。我国银行业应当积极利用ChatGPT带来的发展机遇,尽快推动各种应用场景的落地,同时也要警惕其可能带来的风险。

  ChatGPT是人工智能历史上的重要里程碑

ChatGPT是一种基于深度学习和人类反馈强化学习等先进技术的AI语言模型,其通过海量数据的预训练,能够生成高质量的自然语言文本,并且能够根据用户的指令生成接近人类水平的产品。相较于传统的人工智能聊天机器人,ChatGPT在生成和创造力方面都实现了对人类的超越。这种卓越的表现主要体现在以下三个方面。

一、卓越的学习能力:ChatGPT拥有超强的人类反馈学习能力。相较于传统人工智能助手只能对用户提出的问题进行单向回答,其输出的对话内容缺乏情感和深度。然而,ChatGPT可以从用户的反馈中不断学习和强化自身,使得人机对话在多轮互动中逐渐深入,话题范围更广泛,交流更加人性化。二、出色的语言创造能力:ChatGPT具备传统人工智能聊天机器人所不具备的语言自组织能力和内容再创造能力。其自然语言能力非常出色,在人机互动过程中输出的内容逻辑清晰、结构完整、自然流畅。这种强大的语言重组和整合能力使得ChatGPT成为人类知识生产的重要引擎。三、拟人化的情感能力:虽然传统的人工智能聊天机器人具有一定的智慧能力,但却无法模拟人类的情感。作为一款大型生成式语言模型,ChatGPT能够模仿人类的思维方式和表达习惯,学习如何表达人类的情绪。这使得ChatGPT能够为用户提供更为真实和贴近实际的聊天交流体验。正是由于ChatGPT具备上述独特优势,使其在当前AI技术领域取得了突破性的进展,被认为是人工智能技术历史上的重要里程碑。ChatGPT有可能成为推动四次工业革命的关键力量,引发经济社会的深刻变革。

  ChatGPT在银行业有广阔的应用场景

科技的发展和进步,尤其是金融科技的应用,正在对金融行业的商业模式产生深远的影响,从而推动银行业的整体变革。从Bank1.0到4.0,我们可以看到银行业务正在逐步被新技术所替代、升级、迭代和重构。在这个大趋势中,作为一款强大的自然语言处理工具,ChatGPT展现出了广阔的应用前景。它不仅有可能推动银行业的业态发生深刻的转变,也有助于提升银行服务的效率和质量。目前,我国的一些大型国有银行已经开始积极尝试将ChatGPT融入到银行业务中,甚至已经开展了类ChatGPT应用的试点项目。展望未来,我们相信我国银行业存在着众多的应用ChatGPT的场景,这将为银行业务的发展带来新的机遇和可能。

一项重要的创新是智能客服。传统的智能客服系统能够处理大量重复性问题,提供标准化的答案,这虽然在一定程度上减少了人力成本,但其生硬和缺乏情感的输出并不能满足用户的期望。相比之下,ChatGPT凭借其卓越的自然语言处理能力,模拟人类的思考和表达方式,能回答更复杂、更准确、更有建设性的问题。将ChatGPT引入智能客服领域,将极大地提高客户服务的效率和质量,从而优化客户的体验。

智能营销是ChatGPT在营销活动中的重要应用之一。它不仅可以创作出更具吸引力的广告文案,而且能够输出更精准的营销话术。除此之外,ChatGPT还可以构建数字化服务平台,实时收集和分析产品、客户偏好、用户需求等各种最新的数据。通过这些数据的分析,商业银行可以更精确地描绘客户形象,从而开展针对性的个性化营销,实现“千人千面”的效果。

作为一款具备深度数据分析能力的智能风控工具,ChatGPT在风险防范领域发挥着重要作用。其强大的数据挖掘和解读能力,使得它在处理大量互联网文本数据、行为数据以及征信报告数据时表现卓越。这种能力的提升,不仅有助于商业银行发现过去难以察觉的风险,还能在贷中贷后交互过程中,持续挖掘客户的新特征和潜在规律,协助商业银行构建动态调整的风控策略,从而提高风控效率。

智能催收是商业银行贷后管理的核心环节,面临着数字化转型的压力和合规催收的挑战。在此背景下,ChatGPT将成为商业银行高效催收的重要工具。ChatGPT能够根据用户的身份信息、交易与还款行为、互联网行为等数据,将用户进行分类。通过结合分群模型和账龄策略,ChatGPT可以针对不同类型的用户采取相应的催收策略。此外,ChatGPT还能模仿不同口吻的人類語氣,对借款人进行催收。随着经验的积累,ChatGPT的话術将不断完善,从而更灵活地促使借款人按时偿还逾期贷款。

  五是流程自动化。当前,商业银行通过RPA实现业务流程中重复性、机械性数据采集、加工等工作自动化处理,但RPA难以处理非结构化数据。ChatGPT可以利用自然语言理解和生成能力来处理非结构化数据,将非结构化数据解析成结构化数据,从而拓展RPA应用场景,解决大部分重复性、机械性工作,帮助银行员工从日常繁琐事务中解放出来,提升工作效率。

  六是反赌反诈。近些年,电信网络诈骗案件频发,人民群众反映强烈,反赌反诈成为银行的一项重要工作。银行传统的电话回访、客户识别、账户管控等反赌反诈工作需耗费大量人力物力,且存在管控不够精准的现象。随着ChatGPT的引入,银行可实现差别化智能外呼、个性化客户识别,大幅降低反赌反诈工作的繁重性,提升防控的精准性。

  七是程序编写。近年来,我国商业银行加快前沿科技成果在金融领域的应用,强化科技驱动,加大科技投入,金融科技人员占比不断提升。未来,ChatGPT可以辅助银行科技人员编写代码、测试,开发复杂的软件项目,设计复杂的系统,帮助银行提升软件开发生产力。

  我国银行业应用ChatGPT需防范相关风险

  事物普遍具有两面性,拥有强大自然语言处理能力的ChatGPT,既催生了变革,也带来了风险。ChatGPT将使银行业产生巨大变革,但由此带来的风险亦不容忽视。我国银行业应在ChatGPT的狂飙热潮下冷静思考,ChatGPT在银行业应用上面临哪些挑战、带来哪些风险、ChatGPT应用边界在哪里?ChatGPT对银行业的挑战和风险主要有以下几方面。

  一是数据和隐私泄露风险。以ChatGPT为代表的大型语言模型更依赖于多元海量数据训练,部分使用者金融信息安全意识淡薄,而且在银行业务具体场景中使用大型语言模型的规则缺失,将增加数据泄露、滥用的风险。ChatGPT训练数据中存在大量的个人隐私内容,即使获取信息来源用户的许可,但由于互联网上存在许多被他人恶意曝光的个人信息,将对个人隐私安全造成威胁。二是法律风险。ChatGPT生成的内容属于谁,是否能够赋予其作者身份,是目前面临的重要问题。ChatGPT生成的内容可能不具有原创性,导致存在剽窃的风险和知识产权侵犯的泛化。三是科技伦理风险。科技发展必然面临伦理问题,不讲伦理的科技发展是灾难。科技伦理观既闪耀着“科技之光”,也伴随着“伦理之影”。ChatGPT在银行业中的应用极大提升了生产力,也带来道德和伦理问题,这些科技伦理风险包括算法歧视、隐私侵犯、大数据杀熟、过度采集用户数据、数字鸿沟等。

  我国银行业一方面要紧跟科技发展,积极推进ChatGPT在金融领域的应用;另一方面要密切关注ChatGPT带来的风险与挑战,采取积极有效的应对措施。一是遵守相关法律法规。在新的AI技术应用方面,商业银行应将守法和合规作为首要的考量因素。商业银行引入ChatGPT应符合《网络安全法》《数据安全法》《生成式人工智能服务管理办法》等法律法规以及监管政策、行业自律规范。二是加强用户信息保护。商业银行应深刻认识ChatGPT应用下用户信息保护的迫切性和重要性。完善用户信息保护的技术手段,提升全链条多环节用户信息安全管控能力。建立信息数据库分级授权管理制度,加强个人金融信息安全保护的宣传教育。三是遵守科技伦理规范。商业银行应该未雨绸缪提出科技伦理潜在风险的规避机制,提升科技伦理治理能力、树立科技向善的伦理文化,加强对员工科技伦理价值观的教育。将科技伦理嵌入银行业务全流程,推动有温度的科技创新应用。

  (作者单位:中国建设银行湖北省分行)

本文源自:中国银行保险报

作者:付英俊

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