ChatGPT对金融业的影响及应用分析

张菁华

摘  要：近年来，人工智能技术的快速发展使ChatGPT对金融行业的影响及应用逐渐成为关注点。本文通过对ChatGPT的基本概念、技术原理的解读以及在金融领域的应用探讨，从挑战和优势两个方面进行分析，着重探讨其在金融领域中对银行业所带来的变革与应用，并提出建议。

关键词：ChatGPT     人工智能     金融业     银行

一、ChatGPT对金融业的影响

ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）是一种基于深度学习技术的人工智能模型，可以模拟人类的对话行为，并生成自然语言文本。2022年11月30日，OpenAI发布了名为ChatGPT的超级AI对话模型，不仅可以清晰理解用户问题，还能如同人类一般流畅回答用户问题，还可以按照特定文风撰写诗歌、假扮特定角色对话、修改错误代码等，甚至还表现出人类一些特质，例如承认自己的错误，按照设定的道德准则拒绝不怀好意的请求等。《AIGC智能创作時代》作者杜雨认为其背后揭示的其实是人工智能技术生成内容（AIGC）所带来的深刻的生产力变革。ChatGPT迅速火爆，比尔·盖茨更是表示其重要性不亚于发明“互联网”。券商研报指出，如今寻找其能够落地的应用场景是最关键的环节，金融领域是最多元化的业务场景，最领先的数字化转型先锋。因此，看好金融行业将是ChatGPT落地场景的最佳领域。

人工智能将影响到金融服务的两个领域。一是客户与机构之间的交互、对话人工智能层；二是极大的影响营销，将彻底改变客户服务预期，取代大量程序推动的岗位。ChatGPT在人机交互和语义识别方面的巨大提升可能为金融科技企业带来新的数据渠道，生成数据-打标签-训练模型。中信证券认为在形成人工智能体系的同时，构建专业的知识图谱，有望进一步反向推动数字化进程，使模型持续迭代效率提升。这一方面可能优化金融科技默认发展路径，另一方面有可能加速金融科技行业发展。据有关报告预测，在未来10-20年间，人工智能技术可能取代47%现有的人类工作，包括金融行业的客服人员、柜面人员、金融分析师等。

金融行业作为数字化转型的先锋，在新兴技术领域的投入和应用场景的探索较为领先。在银行业实践中，中国工商银行在2021年使用数字人、智能问答、语言等交互技术，在客户服务前台、业务运营后台等领域加大人工智能的应用，“机器人换人”，落地600+具有数字员工属性的智能应用场景。平安银行在2022年上半年，AI平台新增模型1080个，客户与机器人场景每日对话量达60万次，问题解决率超90%。招商银行2022年上半年，AI智能客服、语言质检、智能审录等共实现人力替代超过10000人。从长远来看，ChatGPT的成功为已经部署人工智能客户的银行提供了优化模型、提高智能化水平的方向路径。

二、ChatGPT在金融业的应用

在金融领域的应用主要体现在风险管理、客户服务等方面。对于风险管理，ChatGPT可以通过对大量的金融数据进行分析，发现潜在的风险因素，并进行预警。在客户服务上，ChatGPT可以通过对客户的问题和需求进行分析，提供个性化的解决方案，提高客户满意度。

（一）业务流程风险管理智能化

ChatGPT在风险管理方面的应用主要包括信用评估、风险监测等方面。在信用评估方面，ChatGPT可以通过对个人客户的信用史进行分析，预测其未来的信用状况，从而为金融机构提供决策支持。在风险监测方面，可以借助ChatGPT分析企业的财务数据，发现可能的风险因素，并进行预警，分析客户的历史交易数据及大量文本数据，迅速生成风险评估报告。还可以通过实时监测市场风险，并追踪欺诈活动，识别异常账户行为，来防范风险和欺诈行为，提高金融机构和客户的安全性。

在银行从业务前台到业务中后台，各项流程环节都有ChatGPT的发挥场景。首先从业务前台开始，可以进一步细化个人消费贷款、小微普惠业务、财富管理、等标准型产品，使产品更加精准匹配客户需求。到了业务中台，一些格式化、模板化的案头工作，如授信报告、审批报告、贷后管理报告等，若使用ChatGPT，可有效提高运营效率。最后在业务后台，科技基础建设上资源需要被不断持续投入，特别是支持模型运转及数据计算的算力资源，适用于银行客户及实现智能催收。此外，面对严格的金融监管，金融机构利用ChatGPT的自然语言技处理术，对大量的文本信息进行分析，从而提取出相应的合规信息，实现快速、准确、高效的合规审查。

（二）客户服务与金融产品营销

ChatGPT在客户服务方面的应用主要包括智能客服、智能语音、客户咨询服务等方面。例如，在智能客服方面，ChatGPT可以通过对客户的问题进行分析，提供快速的解决方案，提高客户满意度。与传统的智能客服、虚拟数字人相比，服务更加流畅，对客户更加友好，对话内容有上下文的连贯性，让客户的体验得到提升。在咨询服务方面，ChatGPT可以通过分析客户的需求，提供个性化的投资建议和其他金融服务。

在银行零售业务中ChatGPT可以发挥重要作用，如提高客户服务水平，ChatGPT能够自动应答客户的各种问题，包括咨询、投诉、申请等，大大提高了客户服务的效率和满意度。如降低人力成本，采用ChatGPT可以大幅节约人力成本，而且在24小时内不间断提供服务，使银行更好地为客户服务。如提供个性化服务，ChatGPT可以分析客户的行为和偏好，根据客户的需求提供相关的建议和个性化服务，让客户感到更加贴心。如增加销售机会，ChatGPT可以通过向客户推送相关产品和服务，增加销售机会，为银行带来更多的收益。如实时监测风险，ChatGPT可以对银行的零售业务风险进行实时监测，及时发现和减少潜在的信用风险。

三、ChatGPT应用在金融业的优势分析

（一）提升运营效能

1.降低运营成本。一是通过自动化风险评估和监测等功能，ChatGPT可以帮助金融机构更快速的发现风险和预防欺诈，降低风险成本，提高经营效益。二是金融机构可以将大量业务流程通过ChatGPT实现自动化，从而降低运营成本。

2.提高运营效率。通过自动化客服和智能化审批等功能，ChatGPT可以自动化处理一些日常金融业务，例如客户资料更新、账户查询等；相比传统的审批流程，ChatGPT大大缩短审批时间，提高金融机构的服务效率，减少人力成本；为金融机构提供合规性和法规遵守的自动化检查和监控。相比传统的人工检查方法，ChatGPT可以更加全面和准确地检测合规性和法规遵守情况，帮助金融机构避免违规操作和罚款风险。

（二）提升服务效率

1.提高客户服务效率。相比传统的客服和电邮，ChatGPT通过智能客服功能，可以在24小时内对客户问题实时响应，实现全天候服务，提高金融机构的服务质量。

2.提高客户满意度。通过多种方式的个性化咨询服务功能，如语音识别、文本交流、图片传输，让客户更自然、直观的沟通，提高客户服务满意度。

四、ChatGPT应用在金融业面临的挑战

（一）共性方面

1.技术风险。ChatGPT的技术风险主要包括数据安全和隐私保护等方面。ChatGPT擅长自然语言处理和深度学习，需要大量数据支持，金融数据涉及到用户的财务信息等敏感数据。为了降低技术风险，金融机构需要采取有效的安全措施和隐私保护技术。

2.实施难度。虽然使用ChatGPT能带来很多好处，但实施的难度不小。如策略设计、数据加工、模型开发均需要专业技术支持和高技术成本。

（二）商业银行应用ChatGPT面临的挑战

1.十字路口上最大的考验——合规与成本

在当前中美科技竞争大背景下，国内商业银行想要直接使用诸如ChatGPT这样高度依赖大数据支撑的技术，存在较大障碍和风险，从成本和收益的角度来看，无论是接入API还是自主开发类似功能，均存在成本和收益的不确定性。

（1）原因分析一：银行数据的特殊性决定了应用第三方技术的审慎性。银行数据具有高度的隐私性和敏感性，直接应用开源第三方技术存在一定的隐患。主要障碍来源于一是客户隐私，使用ChatGPT可能涉及个人信息的收集、使用和披露，需要遵守相关法律法规的规定并获得客户的授权。二是银行隐私，银行数据不仅涉及客户隐私，还涉及自身的商业秘密，在使用第三方技术处理内部数据时，存在核心商业机密被泄露、酿成商业损失的隐患。三是地缘风险，中美之间在技术安全、数据安全领域的争端愈演愈烈。2023年2月官方发布了《美国的霸权霸道霸凌及其危害》报告，在此背景下，境内银行直接应用ChatGPT前景并不乐观。

（2）原因分析二：系统稳定性方面，银行不掌握ChatGPT核心技术，很难控制内容输出的正确性，也很难确保系统稳定运行，这在经营中存在很大风险。监管对银行科技系统有着较高要求，诸如ChatGPT这一类外接应用，银行不具备技术自主性，一方面无法保证其输出内容的准确性，另一方面也无法保证不对其他系统运行稳定性造成影响，存在较大风险。

（3）原因分析三：成本投入方面，无论是接入ChatGPT，还是自主开发类似功能，均须较大成本投入，是否能够实现预期收益，存在不确定性。接入成本高，目前ChatGPT API接口收费标准为每百万TOKENS 收费2.7美元（约18元人民币）；同属OpenAI公司开发的Whispn语言 文本工具API每分钟收费0.006美元（约人民币4分钱）。以建设银行为例，仅智能客服一项每年成本需要额外投入约3亿元。2022年人均薪酬为33.71万元，如智能客服实际可替代人力少于890人，则效能并不显著。

自主成本，ChatGPT初始投入成本在8亿美元，每年电费约1825万美元。考虑到中美电费差异，国内开发与ChatGPT同等功能的资金投入约为人民币初始投入56亿+1.7亿电费/年。但在开发环境下、人才能力种种因素下制约下，自主开发的类似工具能否收获与ChatGPT同等的效果，存在极大不确定性。

2.监管的难度与压力--主要是监管的缺失和规范的不足

以ChatGPT为代表的人工智能在监管领域还属于空白地带，没有完整的监管框架和成体系的制度规范。技术本身是中性的，如何规范其商业使用，避免被用于误导和欺诈消费者，是银行和监管机构必须关注的重要问题。在发生纠纷时，如何明确人工智能的法律责任，如何保护用户的合法权益及用户数据的安全和隐私，都是需要监管机构和法律界共同解决的问题。

五、商业银行应用ChatGPT的建议

（一）从长远来看，大多数银行已有AI技术设备，建议根据业界前沿修正技术方向，在既有成果上继续探索，达到收益与成本的平衡。

（二）加强数据隐私保护，确保客户信息的安全性和保密性，防止数据泄露和滥用，监管层面应着手进行针对性的监管政策及指导方针，确保技术合规使用。

（三）隨着技术的不断发展，ChatGPT在金融领域的应用前景也将逐渐扩大。在合规前提下，银行机构可以不断拓展ChatGPT的应用场景，如：优化客户服务、智能风险管理、金融产品推荐、内部效率提升、欺诈检测与预防、个性化营销、合规与监管等，为客户提供更好的金融服务。

（四）平衡创新与监管，银行与监管机构需要在鼓励技术创新与确保技术安全和符合社会价值观、法律体系、权利保障等方面寻求平衡。

参考文献：

[1]杜雨，张孜铭著.智能创作时代[M]，2023.

[2][澳]布莱特.金.银行4.0[M] ， 2018.

[3]中研科华每日金融，2023-4-3.

[4]李凌己，王卫英.ChatGPT给我们带来的挑战.小康[J]， 2023.

（作者单位：内蒙古银行）

责任编辑：张莉莉