出 品 | 异观财经

作 者 | 夜叉白雪

今天凌晨,ChatGPT公司OpenAI上线了最新人工智能模型GPT-4,瞬间轰动科技界。GPT-4在律考中击败90%人类的消息更是令世人震惊。从去年11月上线以来,ChatGPT这款惊艳亮相的应用,在科技界掀起的新一代人工智能技术的惊涛骇浪,仍在持续。

ChatGPT是基于大型语言模型(Large Lan-guage Model,LLM)预训练的新型生成式人工智能,作为一款人工智能聊天机器人应用,ChatGPT拥有语言理解和文本生成能力,不仅如此,它还能完成撰写邮件、视频脚本、文案、代码等任务。由此可见,ChatGPT是一种以“对话+创作”为基础的生成式人工智能应用。

而新推出的GPT-4是一个多模态大模型(接受图像和文本输入,生成文本)。相比上一代的GPT-3,GPT-4可以更准确地解决难题,具有更广泛的常识和解决问题的能力:更具创造性和协作性;能够处理超过25000个单词的文本,允许长文内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。

ChatGPT在人工智能技术上的突破性引起了科技公司的广泛关注。

作为一家率先将人工智能技术运用在公司业务中的金融科技公司,度小满CEO朱光在其署名文章《发展大模型技术 提升我国金融科技全球竞争力》中说:“ChatGPT的问世,意味着人工智能的发展到了从‘弱人工智能’向‘强人工智能’跃迁的分水岭。”

ChatGPT尚且处于快速发展阶段,但其代表的生成式人工智能技术在各个维度对行业的革命、重构、突破已经在悄然萌生。需要注意的是,ChatGPT这种通用型人工智能的现象级产品并不能直接照搬到垂直领域。重要原因在于信息壁垒,像金融行业这类垂直行业的数据库开放性并不强,获取壁垒比较高。

ChatGPT目前的数据库仍较为有限,也没解决好及时性和准确性这两大关键问题,它有可能基于当前的算法和数据输出不准确信息。对于金融、信息等对于安全性要求极强的垂直领域来说,对类ChatGPT应用提出了更高的挑战。

这意味着专注某些垂直领域的人工智能应用(不管是to B还是to C),有非常大的想象空间。

拿金融来说,现代金融行业的特点是,拥有海量数据,并且需要大量的结构化数据分析,以及多个环节——譬如信贷审批——拥有很高的道德风险和信任风险。这天然地与人工智能匹配:用海量数据、结构化数据分析“喂”出来的人工智能模型、算法是理性的,恰好能最大限度地规避道德和信任风险。

度小满CEO朱光在其署名文章里说:“移动互联网时代,中国金融科技公司在移动支付、数字信贷等领域,取得了很多创新成果,大幅提升了金融数字化、智能化水平,在金融科技的全球竞争中占据领先地位。能不能发展好大模型技术,决定了我们能否在下一代人工智能竞争中继续引领发展。”

他认为,“类似GPT这样的大模型技术,是下一代AI技术较量的核心课题,有人干脆把它称为AI 2.0。它的出现,意味着所有围绕移动互联网、AI 1.0的竞争和竞争优势正在告一段落。大模型技术将重塑多个行业的工作方式和格局,其中最明显的,也许就是金融业。换言之,大模型技术正在重新定义金融科技(Fintech)。”

在探索大模型技术在金融行业应用方面,度小满已经积极布局。近期,百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品“文心一言”(英文名:ERNIE Bot)开放生态合作,度小满成为首家接入“文心一言”的金融科技公司。接下来,基于文心一言的大模型技术基座,结合度小满业务场景积累的金融行业知识和数据进行交互式训练,朱光预计度小满能在金融行业发挥ChatGPT类人工智能技术的作用和价值,打造全新的智能客服、智能风控、智能交互服务。这些垂直应用不仅具备生成式人工智能(AI)、多模态语义理解等能力,而且适配金融行业高度重视风险、把安全性放在第一位的行业特点,做到高度稳定、自主可控。

随着语言模型能力的提升,大模型不仅能生成自然语言,更重要的是涌现出了思维链推理能力。在提示下它可以将复杂的任务分解成一步步的子任务,大幅拓展了AI的应用范围,一方面可以替代简单重复的体力劳动及脑力劳动,另一方面,还可以辅助做一些较复杂的脑力劳动和具有创造性的工作。目前而言,基于ChatGPT的底层技术逻辑,它在中短期内功能性扩张的主要方向包括归纳性的文字类工作、代码开发相关工作、图像生成领域、智能客服类工作。

第一,其能帮助更好地了解市场。

市场永远瞬息万变,经济数据、重大突发事件、投资者预期、关联市场异动都会对市场造成重大影响。金融行业作为数据密集型的领域,人工智能可以快速地处理和分析大量的数据,从而帮助金融机构更好地了解市场,提高决策效率和准确性。

人工智能可以应用于风险管理,通过对大量的历史数据进行分析,帮助金融机构识别和预测风险,从而提高风险管理的效率和效果。

举例来说,度小满基于人工智能、金融云、区块链和物联网等底层架构,搭建了金融大脑,运用情感计算、关联网络和知识图谱等技术,进行感知引擎和决策引擎运算,大数据处理能力实现日均100亿次计算,智能风控模型年均上线10万条策略,通过对征信报告进行深度解读,识别出40多万维风险指标,将信贷风险降低了25%,RPA机器人替代信贷审核中六成以上重复性工作,无感率达99.2%。度小满将技术实力应用到智能营销、智能风控、智能经营、智能运营和满链融,精准识别小微风险特征,用科技帮助小微降低融资成本。

度小满CEO朱光在其署名文章里有类似的说法:

“理解式大模型在海量数据基础上进行预训练,可以大幅提升数据洞察理解能力,让金融机构的客户经营与风控等决策能力提升到新高度。基于大模型技术,金融机构可以更好地理解和响应用户需求,让产品和用户需求更精准的匹配。在大模型的通用能力基础上,融合金融行业的知识和数据用于风险评估,有助于金融机构的风险决策,大幅提升风险稳定性;如果把各类金融大数据、不同行业的数据、宏观经济数据注入大模型,则可以进行有效的风险预警和预测,降低整个社会的金融风险。”

朱光认为,随着模型的迭代,大模型在智能风控上的潜力将进一步释放。

第二,其能帮助更好地了解产品。

金融产品数以万计,金融顾问是不可能有时间全部覆盖都能把握的。如果有类似ChatGPT的人工智能再结合金融产品数据库进行专业训练之后,一问一答之间就轻松全部覆盖,1秒钟给出符合要求的资产清单,2秒钟给出不同的资产配置方案,千人千面,高效精细。客户借助人工智能,可以更好地了解与需求匹配的金融产品。

换一句话说,金融客户拥有这样的应用,就是7*24小时随时在线、精通宏观微观、各个行业各个题材各个产品的金融顾问在手。

朱光描述了这样一种场景:

对客户,生成式大模型可以是“永远在线的超级金融顾问”。过去,保险公司的经纪人向你推荐一款重疾险,只会把最好的讲给你,但保险条款很复杂,有时很难做出选择。超级金融顾问则不代表某一家公司的产品和立场,非常中立地根据客户的需求、收入情况、身体情况等推荐适合的产品,不管是信贷产品,理财产品,还是保险产品,它都可以依托海量专业知识库,为客户提供24小时不间断的在线服务,和贴心的解决方案。更重要的是,它“永远在学习”,不断增进对客户的洞察理解,这种进化能力超越很多金融的从业者。

第三,其能帮助更好地了解客户。

市面上常见的信息分发采用的推荐算法,以粗放的方式对个体需求特征和信息服务特征进行识别与匹配。而ChatGPT能以更细粒度的方式,在个体需求指令的基础上展开合理的推理想象,实现更加细腻和精准的连接。落实到金融领域,人工智能将帮助从业者更好地了解客户,在客户风险偏好、交易习惯、投资倾向等方面给出准确翔实的数据分析和服务建议。

度小满CEO朱光展望认为, “对从业者,生成式大模型可以是‘全能业务助理’。基于大模型的业务助理不仅了解国内外的宏观政策、行业信息、产品信息,而且可以自动生成文章、报告,提供专业建议和方案辅助交流。例如,一个理财客户问,‘我的风险容忍程度最大的回撤只有3%,但是我希望收益在5%,你能给我推荐几只基金吗?’,‘在过去三年之内最大的回撤和亏损不超过5%,收益又在4%左右的基金有哪些?’人工智能马上就可以给出答案。通过这样的‘全能助理’,理财师能更好地满足客户的个性化需求,大幅提升服务半径和服务质量。”

未来并没有想象的那么遥远。已经有证券分析师试水,通过事先准备好的文章框架,以提问形式将关键词喂给ChatGPT,一篇看起来像模像样的研报在短时间内竟真的顺利诞生。随着技术进步,信息更新、回答准确性、算力成本等因素无法再掣肘,ChatGPT在一些领域将能实现“效率工具”到“生产工具”的突破,进而彻底取代一些重复性、基础性的人力工作。

朱光总结:“当人们习惯了以上交互体验,金融行业的智能化进程将大大加快,AI 交互界面将成为行业的新入口,当前客户服务流程和客户体验会被重塑。”

不过,金融的道德风险和信任风险问题,可以通过算法来控制。不过大模型自身也有一定的风险问题。金融行业安全性是第一位的。ChatGPT创作自由度高,但是它的自由度太大了,当解决真实场景中的任务时,会造成可控性不足,随着技术的突破,科技伦理治理上也要及时跟上,才能规范技术的发展。

虽然这样说,但是,对新技术的研发与应用采取保守的态度并不可取。朱光总结道:“金融科技是技术驱动的金融创新。大模型将对金融行业的智能化水平和数字化程度产生深刻影响,金融科技公司要抓住这次技术变革的机遇窗口,积极探索大模型技术的应用和发展,审慎应对其风险和挑战,助力金融业实现从数字化到智能化的跃升,夯实我国金融科技全球领先地位。”

正如文章开篇所说,“大模型技术作为移动互联网之后最大的技术革新,从挑战性和影响力而言,堪比人工智能领域的“登月计划”,将影响未来至少二十年的发展效率和发展质量。”

如此重大的技术革新,恰是中国金融科技再次跃迁领先于全球的时代机遇。“重新定义金融科技”的良机,中国不能错失。