近来，ChatGPT爆火各个领域，写论文、写小说、写歌词、作翻译、敲代码……ChatGPT凭借其准确个性又人性化的“语言能力”在社会各界引发了热潮，同时也有人开始焦虑未来可能随时被AI所取代。

不少分析开始渲染ChatGPT最有可能要取代几类人，包括初级码农、数据分析师、文字工作者、客服、教师、律师等等。而据美国《财富》杂志报道，本月早些时候，一家提供就业服务的平台对1000家企业进行了调查，近50％的企业表示已经在使用ChatGPT，30％表示有计划使用。

目前，金融领域尤其是银行业正在向数字化、智能化转型，作为人工智能应用又一大突破，ChatGPT类的产品将给银行业带来哪些机遇和挑战呢？

多家银行宣布接入中国版“ChatGPT”

随着ChatGPT概念大火，不少国内互联网企业也加速步入了ChatGPT竞赛的跑道。日前，百度宣布将在3月份推出新一代大语言模型“文心一言”（英文名：ERNIE Bot），这将成为国内第一家正式推出的对标ChatGPT的产品。

2月26日，江苏银行宣布成为百度“文心一言”首批生态合作伙伴。后续，将通过百度智能云全面体验并接入“文心一言”的能力。

而在此之前，包括百信银行、新网银行、邮储银行、众邦银行、兴业银行、中信银行、苏州银行在内的多家银行都已官宣，成为百度“文心一言”首批生态合作伙伴，将携手百度推进前沿人机对话AI技术在金融场景的应用。

据《银行科技研究社》了解，“文心一言”是百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品，具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力，可应用于搜索问答、内容创作生成、智能办公等领域。本质上，“文心一言”和ChatGPT均属于AIGC（人工智能自动生成内容）技术，基于大模型和海量数据训练，相比此前的技术，在智能化上实现了一定的突破，其内容回复详细和清晰，且具有更好的互动性。

AIGC产品能为银行带来哪些应用机遇？

据艾瑞咨询发布的《2022年中国AI+金融行业发展研究报告》，2022年，以银行、保险、证券为主的金融机构技术资金投入预计将超过4000亿元。随着人工智能等技术的发展，金融机构对于科技的投入越来越多，也推动了金融的智能化转型。

那么类ChatGPT的生成式对话产品将能给银行业带来哪些应用机会呢？从目前已经宣布接入“文心一言”的银行透露出来的合作内容，我们或许能够看出一些端倪。

据《银行科技研究社》了解，9家宣布接入“文心一言”的银行透露的合作内容中，数字人（数字员工）、智能客服、虚拟营业厅（智慧网点）、智能营销、风险评估、智能投研、财富管理、代码编写等应用场景是主要方向。

2月23日，百度副总裁李硕曾表示，“对于金融行业来说，文心一言将率先在智能检索、投研助手、金融数字人、智能客服、智能创作等场景落地，大幅提升业务效率，带来金融行业应用的新突破。”

实际上，在没有ChatGPT之前，银行在智能客服，以及风控和运营层面就已非常广泛在应用人工智能技术。所以在《银行科技研究社》看来，AIGC的出现和应用，并不会给银行业金融科技发展带来突破性的变革，但是会提高部分应用场景的工作效率以及提升用户的使用体验。

比如，AIGC的最大优点之一就是其更人性化的“互动性”，这个能力可以让其与银行客服类产品进行结合，有效提升用户对话体验，为其提供更及时、更准确、更具个性化的金融资讯服务；再比如基于大模型和海量数据训练的AIGC，具备深度语义理解能力，能准确地理解对话意图，并高效地完成任务，应用到代码编写等软件开发上将实现生产力的大幅提升。

近日，江苏银行向外界透露，已经开始用ChatGPT提升软件开发生产力，进一步提高科技运营效能。需要注意的是，与其它银行相对广泛的应用路线不同，江苏银行与“文心一言”的主要合作方向即是应用于代码自动化编写领域。而另一个，中信银行与“文心一言”的合作方向则是财富管理领域。

可以说，“自动化”和“有温度的”是AIGC未来应用在银行业场景中最大的优势。

银行业应用AIGC产品要注意合规和数据安全

大数据和人工智能的一个重要特点就是需要海量数据，这些数据或者由互联网用户产生，或者由服务器经过分析而产生。

ChatGPT之所以强大在于其超大的参数规模。ChatGPT基于8000亿个单词的语料库（或45TB的文本数据），包含了1750亿个参数。8000亿是ChatGPT的训练数据，1750亿是它从这些训练数据中所学习、沉淀下来的内容，并且随着ChatGPT的迭代，模型参数和数据量也在不断倍增。

因此，想要达到ChatGPT的反应能力，除了其背后门槛极高的通用大模型，还需要海量数据和巨大算力。而未来应用到银行业这一相对“专业而敏感”的行业，在巨量数据汇聚的过程中，可能会产生法律和安全风险如何避免？而面对深度学习的AIGC，其产出内容的专业性、可信度、可控度谁来保证？

金融业务具有其特殊性，其对内容专业性、严谨性、可解释性、合规性、时效性、数据保护等有严格要求，这就对AIGC产品的训练模型要求更加严谨，数据的安全合规要求更高，成本更高投入更大。

另外，ChatGPT的“爆火入侵”也引起了各行各业对内容抄袭的担忧，据悉目前已有数千种科学期刊明令禁止或限制投稿人使用ChatGPT撰写或编辑论文。AIGC类产品未来可能涉及到的数据内容获取及恶意滥用甚至是侵权和伦理的问题，这对于银行业同样值得思考。

结语

AIGC产品未来的确能为银行业带来一定的应用前景，但其提升更多是在“效率”层面的，更加“专业”的事情仍然需要更加专业的产品来做，AIGC或许能让专业产品做的事情更专业。

在金融领域，AIGC产品需要以通用模型向金融行业大模型进行转变，这不仅是单个产品和单个应用的改变，而是整个金融行业智能化体系的升级。