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GPT的風(fēng)刮向了金融領(lǐng)域。這項(xiàng)變革性的技術(shù)正在驅(qū)動(dòng)金融行業(yè)使用AIGC，通過(guò)實(shí)際的應(yīng)用產(chǎn)品去滿足客戶需求，進(jìn)行金融服務(wù)創(chuàng)新。公開(kāi)信息顯示，、、美國(guó)支付巨頭Stripe、等都已紛紛入局AIGC，這其中，中國(guó)金融機(jī)構(gòu)也開(kāi)始躍躍欲試。

在與AI的互動(dòng)中，金融機(jī)構(gòu)都有相同的選擇：都服務(wù)于公司內(nèi)部，以間接的方式提升客戶體驗(yàn)，并不直接對(duì)外開(kāi)放。金融機(jī)構(gòu)不約而同的選擇并不奇怪，數(shù)字金融業(yè)態(tài)走向產(chǎn)業(yè)與場(chǎng)景的融合階段下，AI提效最優(yōu)解就是直接面向客戶，金融機(jī)構(gòu)也在圍繞這個(gè)落點(diǎn)展開(kāi)。

金融行業(yè)擁抱AI

作為第一家在工作場(chǎng)所限制使用ChatGPT的華爾街投行，近日被報(bào)道或會(huì)成為第一家計(jì)劃直接向客戶發(fā)布類(lèi)似ChatGPT產(chǎn)品的金融機(jī)構(gòu)。

報(bào)道稱(chēng)，正在開(kāi)發(fā)一種類(lèi)似ChatGPT的研發(fā)投資顧問(wèn)GPT，為一款名為IndexGPT的產(chǎn)品申請(qǐng)商標(biāo)。根據(jù)提交的文件，IndexGPT將連接利用人工智能(AI)技術(shù)的云計(jì)算軟件，根據(jù)客戶需求，量身分析和選擇證券標(biāo)的。不過(guò)IndexGPT是否將與ChatGPT使用“同款”AI技術(shù)，在相關(guān)披露文件中并未說(shuō)明，僅稱(chēng)計(jì)劃使用“受生成性對(duì)話模型(GPT)驅(qū)動(dòng)的AI技術(shù)”。

而在之前，已經(jīng)有、美國(guó)支付巨頭Stripe、等紛紛入局，但它們并沒(méi)有直接面向客戶提供服務(wù)，都僅在內(nèi)部進(jìn)行測(cè)試。

以首家正式接入GPT-4的金融機(jī)構(gòu)為例，其與GPT-4的合作主要服務(wù)于公司內(nèi)部，用來(lái)幫助財(cái)富管理顧問(wèn)們更好地工作。GPT-4已將公司所有智庫(kù)內(nèi)容轉(zhuǎn)化為更易于使用和操作的格式，幫助其財(cái)富管理顧問(wèn)更便捷高效的檢索涵蓋投資策略、市場(chǎng)研究和評(píng)論、分析師洞察等內(nèi)容信息。從員工的體驗(yàn)感來(lái)說(shuō)，這就好比他們?cè)诤涂蛻舸螂娫挄r(shí)，公司的首席戰(zhàn)略官就坐在自己旁邊。

通過(guò)訓(xùn)練GPT-4，盡可能地滿足內(nèi)部人員工作時(shí)的需求是確保良好客戶服務(wù)的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)與創(chuàng)新分析主管Jeff McMillan也表示：“進(jìn)一步確保良好客戶服務(wù)的關(guān)鍵是我們大規(guī)模投資技術(shù)的能力。”

同時(shí)宣布與GPT-4合作的還有美國(guó)支付巨頭Stripe，使用GPT-4可以幫助Stripe進(jìn)行“優(yōu)化服務(wù)”的工作。Stripe計(jì)劃了解每個(gè)企業(yè)客戶如何使用平臺(tái)，但通過(guò)人工進(jìn)行這項(xiàng)工作，不僅工作量十分龐大，且容易發(fā)生疏漏。該公司負(fù)責(zé)人表示，Stripe使用GPT-4掃描客戶網(wǎng)站并得出簡(jiǎn)要報(bào)告的表現(xiàn)中，GPT-4要優(yōu)于人工。值得注意的是，合作中Stripe為基于ChatGPT等人工智能工具的支付提供計(jì)費(fèi)和結(jié)賬功能，以及自動(dòng)化和稅務(wù)合規(guī)技術(shù)，這也幫助了ChatGPT進(jìn)行商業(yè)化嘗試。

也曾明確表示禁止在交易大廳使用類(lèi) GPT 技術(shù)產(chǎn)品，但對(duì)于人工智能的限制也是“口是心非”。繼接入GPT-4之后，也開(kāi)始使用類(lèi)似于ChatGPT的人工智能軟件，在內(nèi)部協(xié)助工程師編寫(xiě)代碼。首席信息官 Marco Argenti 表示，在某些情況下，開(kāi)發(fā)人員已經(jīng)能夠使用生成式AI自動(dòng)編寫(xiě)多達(dá)40%的代碼。

中國(guó)金融機(jī)構(gòu)對(duì)AI的熱情明顯高漲的多。百度副總裁李碩曾公開(kāi)表示，文心一言在金融行業(yè)的應(yīng)用會(huì)率先在智能檢索、投研助手、金融數(shù)字人、智能客服、智能創(chuàng)作等場(chǎng)景落地，大幅提升業(yè)務(wù)效率，帶來(lái)金融行業(yè)應(yīng)用的突破。

部分金融科技公司也選擇和頭部IT公司開(kāi)展廣泛合作，提升公司與AI相關(guān)的技術(shù)能力。以金融科技公司神州信息為例，該公司金融科技首席行業(yè)專(zhuān)家崔蕾向鈦媒體App表示，希望能夠在與頭部IT公司合作中，創(chuàng)新對(duì)代碼自動(dòng)生成、金融產(chǎn)品自動(dòng)創(chuàng)新以及客戶旅程自動(dòng)優(yōu)化等多個(gè)方面的能力。

眼看國(guó)外從華爾街投行一起限制AI，到現(xiàn)在開(kāi)始擁抱，以及中國(guó)的銀行業(yè)接入大模型的陸續(xù)嘗試，金融行業(yè)正在不斷豐富大模型應(yīng)用的實(shí)踐。

AIGC優(yōu)化用戶體驗(yàn)，但仍有挑戰(zhàn)

從金融機(jī)構(gòu)接入大模型實(shí)踐的過(guò)程可以發(fā)現(xiàn)，與AI相關(guān)的嘗試往往從服務(wù)于公司的內(nèi)部測(cè)試開(kāi)始，逐漸轉(zhuǎn)為直接面向客戶。可見(jiàn)金融行業(yè)中，內(nèi)秀并不是大模型的終點(diǎn)，客戶才是。

作為金融行業(yè)中專(zhuān)注科技創(chuàng)新的部分，金融科技擁有更垂直領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)與數(shù)據(jù)支撐，也在進(jìn)行著幫助金融行業(yè)嘗試AIGC能力革新的工作：用大模型技術(shù)幫助完善與客戶有關(guān)的金融服務(wù)能力，拓展融合業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

通過(guò)AIGC技術(shù)的引入，客戶使用的自然語(yǔ)言描述能夠被準(zhǔn)確識(shí)別，金融服務(wù)提供方可以準(zhǔn)確理解客戶需求，從而幫助金融機(jī)構(gòu)在場(chǎng)景端進(jìn)行千人千面的金融產(chǎn)品設(shè)計(jì)；與此同時(shí)，再按照AIGC生成的對(duì)應(yīng)配套的優(yōu)化策略自動(dòng)優(yōu)化不同場(chǎng)景下的客戶旅程。如此來(lái)完善從客戶到場(chǎng)景到業(yè)務(wù)建設(shè)的完整流程。

除了在生成式人工智能方面提出設(shè)想，金融科技公司還能通過(guò)提供AI模型、提供算法解決方案，來(lái)幫助金融機(jī)構(gòu)解決在運(yùn)營(yíng)方面的服務(wù)能力，這也是金融機(jī)構(gòu)完善客戶服務(wù)的環(huán)節(jié)之一。比如，金融科技公司通過(guò)平臺(tái)提供內(nèi)容理解、內(nèi)容質(zhì)檢的多類(lèi)AI模型能力，從提升內(nèi)容服務(wù)入手提升運(yùn)營(yíng)質(zhì)量；同時(shí)在內(nèi)容推薦中，提供信息流類(lèi)推薦、社區(qū)類(lèi)內(nèi)容推薦、PUSH推薦等模塊的算法解決方案，從而幫助各渠道端實(shí)現(xiàn)更好的個(gè)性化分發(fā)及轉(zhuǎn)化效果，幫助金融機(jī)構(gòu)降本增效。

但將AIGC技術(shù)真正落實(shí)到業(yè)務(wù)領(lǐng)域，直接對(duì)接客戶達(dá)到一定水準(zhǔn)的服務(wù)水平，還有一段路要走。

目前看來(lái)，行業(yè)內(nèi)大部分產(chǎn)品的AI能力所使用的技術(shù)對(duì)標(biāo)ChatGPT還明顯不足，在ChatGPT面前，仍然屬于“小模型”或者說(shuō)是“局部模型”范疇。在AIGC產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系的三層架構(gòu)中處于中間層，還沒(méi)有更好地覆蓋到應(yīng)用層。

AIGC產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系呈現(xiàn)上中下三層架構(gòu)

鈦媒體App了解到，在金融這種準(zhǔn)確度和偏差要求都非常高的行業(yè)，未來(lái)對(duì)大模型輸出結(jié)果不可控性的約束和防范也會(huì)成為一個(gè)極大的難點(diǎn)。除此之外應(yīng)用難點(diǎn)也是值得考慮的問(wèn)題：如何適當(dāng)縮小大模型規(guī)模以便能夠進(jìn)行性價(jià)比最高的私有化部署、如何管控模型訓(xùn)練時(shí)的數(shù)據(jù)外泄風(fēng)險(xiǎn)、模型輸出如何進(jìn)行業(yè)務(wù)系統(tǒng)微服務(wù)的調(diào)優(yōu)等等，都是大模型在金融科技中需要面臨的挑戰(zhàn)。

但正因?yàn)橛辛死щy與挑戰(zhàn)，科技才能夠不斷前進(jìn)。大模型在金融科技中的應(yīng)用難點(diǎn)，也是極具吸引力的金融科技創(chuàng)新點(diǎn)，或許未來(lái)，行業(yè)內(nèi)也會(huì)基于此誕生很多與今不同的創(chuàng)新型系統(tǒng)。（本文首發(fā)鈦媒體APP 作者 | 賈雨微 編輯 | 秦聰慧）?

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