許多年後，在一場人工智慧的論壇上，面對著一群好奇的聽眾，老教授回憶起他第一次使用ChatGPT的那個下午。那時候，他還是一個年輕的金融分析師，剛剛加入一家金融科技公司。他的老闆給他安排了一個任務，讓他用ChatGPT來生成一份股市走勢的報告。他對這個任務感到既興奮又緊張，因為他從來沒有用過這樣的工具，也不知道它能做什麼。
老教授與ChatGPT後面的故事，其實我也不清楚，因為我只是對ChatGPT說，「請用百年孤獨式開頭，圍繞ChatGPT的出現對於金融行業的影響，寫一個文章開頭。」
不得不說，ChatGPT是懂百年孤獨的。
能文能碼，多家銀行試水ChatGPT
用ChatGPT寫研究報告當真靠譜嗎？這個已經有人試過了，財通證券李躍博團隊用ChatGPT寫了一篇醫美行業研究報告。
據該團隊介紹，從結果上看，ChatGPT在文字表達、標題撰寫等方面均具有較高水平，但採用這種直接生成 翻譯模式形成的報告有一些問題，比如標點和術語方面存在明顯錯誤、無法得知引用數據來源及可靠性、部分複雜語句翻譯後表意不清晰。
時間上，搭建報告框架、生成文字並翻譯共花費1小時，分析師後期修改2小時。可見目前ChatGPT寫研報還是差點意思，但用來寫宣傳文案效果卻很驚艷。下面是今年2月招商銀行親情信用卡的宣傳推文。
「生命的舞台上，我們都是基因的載體，生物學的限制對我們的行為產生了影響。但是，當我們思考親情時，卻發現它是一種超越生物學的 「利他」 行為。如果說基因給我們的生命帶來了基礎，那親情便是對生命的深刻賦予。它不由基因驅使，而是一種慷慨的選擇。」
如果不是提前知道，你能想到這樣兼具文采和思辨性的文案出自AI之手嗎？招商銀行信用卡中心相關負責人表示，「我們嘗試在ChatGPT找靈感，沒想到竟有意外收穫。」這是金融行業首次嘗試使用AIGC技術生產宣傳稿件。
除了招商銀行，其他銀行機構也在嘗試ChatGPT帶來的新鮮體驗。
中信銀行在採訪中表示正在測試類ChatGPT模型自動生成代碼的功能範圍和準確性，未來會讓ChatGPT承擔更多軟體開發和系統設計工作。
江蘇銀行則已經將ChatGPT技術用到了提升軟體開發生產力上。該行科技人員通過詢問ChatGPT對軟體的了解與對接情況，根據給出的回應與簡單演示模型，確定代碼的基本編寫方案。然後將ChatGPT編寫的方案和基本框架輸入Codex（OpenAI的AI編碼器）得到代碼，再由科技人員進行潤色和審查，完成整體代碼編寫。
江蘇銀行資訊科技部相關負責人向媒體透露，從測試結果看，代碼在生產環境運行，完美完成全部需求，僅耗費不到1小時，編寫時間大大縮短，原先需要與廠商對接溝通耗費的時間也由數天縮短到了數小時。
可以預期，未來在代碼編寫方面，ChatGPT可以代替大量的基礎代碼編寫工作，幫助程式設計師提升工作效率。
對於ChatGPT，以上幾家銀行已經小試牛刀，但ChatGPT的出現給金融行業帶來的想像並不止於此。
ChatGPT版的金融客服和投資老師
ChatGPT背後的很多技術其實一直都存在，只是ChatGPT將它們很好地封裝到了一起。其中自然語言處理技術就廣泛應用在金融領域的客服機器人上，但以往的客服機器人總把天聊死，只能稱為電子客服，而有了ChatGPT，金融客服終於能聽懂「人話」了。
智能客服是業內普遍認為會率先應用ChatGPT的場景之一。憑藉極強的意圖識別能力和自然語言能力，ChatGPT可以更好地理解用戶的問題和意圖，形成完整的智能問答，與用戶進行更流暢的溝通，提升用戶的對話體驗和滿意度。同時ChatGPT還支持多種語言，能滿足更多國家和地區的服務需求。
此外，ChatGPT還能作為投資教育工具。金融市場日新月異，金融產品快速疊代，詐騙手段層出不窮，然而當前投資教育內容匱乏，許多消費者缺乏相關的金融知識。ChatGPT經過金融領域專業數據的投餵與訓練後，可以教授用戶金融知識、理財技巧、財務規劃等，針對不同類型投資者提供個性化的投教內容，提升普通消費者的金融素養。
不少基金公司已經開始藉助類ChatGPT開展投資者教育推廣活動。
2月7日，鵬華基金髮布了一篇測評ChatGPT回答固收問題的投資者教育文章，同月底，旗下網際網路投教平台鵬華基金投資者教育基地宣布成為百度文心一言首批生態合作夥伴。平台將內測試用文心一言，為投資者打造全場景投教智能解決方案及服務，提升客戶的投資體驗感。這也是對話式語言模型技術在國內投教場景的首批落地。
在投研、投顧方面，ChatGPT也具有輔助價值。有業內人士表示，人工智慧在投研業務中能減少研究人員繁雜的工作投入，如果與投研資料庫結合，未來會發揮更大的作用。投顧業務上，人工智慧相當於人工投顧的前期助手。
AI技術已經成為金融機構技術創新的主要方向，但要真正將ChatGPT這樣的AI技術落地到金融場景，並不是件輕鬆的事。
真正落地金融，ChatGPT還得過很多關
眾所周知，ChatGPT最大的毛病就是一本正經地胡說八道。ChatGPT的算法模型是基於用戶輸入的資訊和它在網路採集到的數據，作為要素形成結論，而這些數據未必是真實準確的。像此前谷歌在發布會演示Bard時，就因為給出了錯誤答案，導致股價暴跌。
中國銀行研究院博士後李曄林撰文稱，ChatGPT在商業銀行前中後台多個部門和崗位都具有應用潛力，但目前實際落地的門檻較高、技術難點較多且明顯存在風險隱患。
金融是一個容錯率極低的行業，對於數據資訊保護和合規性的要求都很高。如果在這一領域實際應用ChatGPT，必須要確保數據的真實性和完整性，同時不可忽視的是，對大語言模型進行訓練需要投入巨大的資源和資金。
對此，易觀智慧院高級分析師陳晨認為，一方面語言模型的訓練對算力要求和系統消耗是一大挑戰，需要平衡成本與收益的問題。另一方面在技術創新應用的過程中要重視數據安全問題，加快數據資產管理體系建設，強化金融數據的持續安全。
當ChatGPT進一步融入金融行業，金融從業者會被ChatGPT「搶飯碗」嗎？
微眾銀行副行長兼首席資訊官馬智濤在採訪中表示，「我們有一個理念叫「Human in the loop」，意思是在一個閉環中給決策兜底的最終是人。ChatGPT是一個好學生，它能夠幫你去做很多助理類的工作，比如分析財報和基金情況，生成分析報告，這些工作可以藉助ChatGPT提高效率，但真的做一些重要決策和判斷時，目前看還是得靠人。」
另外，金融行業中有很多帶有預測性的工作，比如應用數據去判斷一個客戶、一家企業的信用表現，這些目前並不能獨立靠ChatGPT來完成。
出道三個月，ChatGPT在話題中心一路「狂飆」。今年全國兩會的首場「部長通道」上，中國科技部部長王志剛回應ChatGPT話題時表示，「踢足球都是盤帶、射門，但是要做到梅西那麼好也不容易。」
ChatGPT的橫空出世，給各行各業都帶來了新氣象。金融行業作為數字化轉型的先鋒，一直走在新興技術的投入和應用前沿。未來隨著技術進步和商業應用的普及，ChatGPT技術會迎來邊際成本的遞減，但距離真正大規模落地這項技術，還需要較長時間探索和論證。
一位銀行技術負責人表示，「ChatGPT在金融場景的應用真正落地，也許還需要2-3年之久。」
