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隨著ChatGPT的爆火，生成式人工智能技術(shù)越來越備受銀行業(yè)的關(guān)注。ChatGPT等生成式AI技術(shù)給銀行業(yè)帶來了什么？未來將如何發(fā)展？

(相關(guān)資料圖)

8月22日，在Gartner線上媒體溝通會上，Gartner高級研究總監(jiān)顏晶表示，“在這幾個(gè)方向，生成式AI將為銀行的生產(chǎn)力帶來非常大的幫助和提高。具體而言，一是前臺和服務(wù)的轉(zhuǎn)型；二是營銷；三是運(yùn)營轉(zhuǎn)型；四是數(shù)據(jù)管理。”

顏晶稱：“隨著技術(shù)的進(jìn)步發(fā)展，ChatGPT可以應(yīng)用在銀行業(yè)的范疇將會越來越廣，并且它也可以為銀行未來的業(yè)務(wù)和運(yùn)營開辟更多的可能性。”與此同時(shí)，她也認(rèn)為，“AI風(fēng)險(xiǎn)對于未來銀行業(yè)全面的影響，依然是有待觀察和研究的。”

國內(nèi)部分銀行已開展生成式AI的試點(diǎn)工作

據(jù)Gartner此前的調(diào)研報(bào)告顯示，雖然目前全球經(jīng)濟(jì)還處于低迷期，但是采用生成式AI的一些機(jī)構(gòu)，并不主要考慮用生成式AI來節(jié)省成本。根據(jù)報(bào)告，38%的受訪者希望通過生成式AI去提升客戶服務(wù)，26%是用于利潤增長，只有17%的受訪者表示他們用生成式AI的主要目的是用于成本優(yōu)化，而7%用于支持業(yè)務(wù)的連續(xù)性。

顏晶稱，“55%的受訪銀行正在計(jì)劃應(yīng)用ChatGPT來提高客戶服務(wù)，比如說我們最常見的虛擬助手等。”目前銀行對ChatGPT的運(yùn)用主要包括五個(gè)方向，包括客戶服務(wù)、數(shù)據(jù)分析、商業(yè)智能、運(yùn)營以及應(yīng)用開發(fā)等。而這五個(gè)方向也是目前銀行重點(diǎn)花費(fèi)投資的領(lǐng)域。

在國內(nèi)銀行的具體應(yīng)用案例上，據(jù)顏晶介紹，已經(jīng)有一些銀行正在生成式AI的試點(diǎn)中。有的已經(jīng)通過千億級企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度的深度學(xué)習(xí)，并且建設(shè)了中國小微企業(yè)的AI大模型，并創(chuàng)新運(yùn)用分段式訓(xùn)練的模型架構(gòu)與綠色和低成本的方式，實(shí)現(xiàn)了模型參數(shù)變量突破100億的大關(guān)。

例如，目前微眾銀行，已經(jīng)將這個(gè)AI大模型運(yùn)用到銀行業(yè)務(wù)中，比如像：信貸、風(fēng)險(xiǎn)評估、賬戶風(fēng)險(xiǎn)管理、客戶服務(wù)、消費(fèi)者權(quán)益等。

此外，農(nóng)業(yè)銀行新推出一個(gè)叫“ChatABC”的新產(chǎn)品。通過異構(gòu)的知識庫，去充分融合農(nóng)行內(nèi)部的知識庫，而通過一些工具、比如：農(nóng)行內(nèi)部的“研發(fā)問答助手、工單自動回復(fù)”等，但是他們這個(gè)目前只是向內(nèi)部員工開放試用。

顏晶表示，隨著技術(shù)的進(jìn)步發(fā)展，ChatGPT可以應(yīng)用在銀行業(yè)的范疇將會越來越廣，并且它也可以為銀行未來的業(yè)務(wù)和運(yùn)營開辟更多的可能性。

顏晶認(rèn)為，“在這幾個(gè)方向，生成式AI將為銀行的生產(chǎn)力帶來非常大的幫助和提高。具體而言，一是前臺和服務(wù)的轉(zhuǎn)型；二是營銷；三是運(yùn)營轉(zhuǎn)型；四是數(shù)據(jù)管理。”

AI風(fēng)險(xiǎn)包括“不準(zhǔn)確的信息”“系統(tǒng)性偏見”等

雖然生成式AI已經(jīng)為銀行業(yè)帶來了很多機(jī)遇，但是風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)遇是并存的。顏晶表示，AI風(fēng)險(xiǎn)對于未來銀行業(yè)全面的影響，依然是有待觀察和研究的。

她列舉了幾大風(fēng)險(xiǎn)，包括：不準(zhǔn)確的信息、系統(tǒng)性偏見、隱私和安全、道德風(fēng)險(xiǎn)。關(guān)于不準(zhǔn)確信息方面，她舉例解釋，“一個(gè)金融的聊天服務(wù)機(jī)器人，就不應(yīng)該向金融客戶提供與健康相關(guān)的一些服務(wù)內(nèi)容。”

在AI帶來的風(fēng)險(xiǎn)上，顏晶還詳細(xì)提出兩點(diǎn)問題：一是透明和可解釋性。例如，當(dāng)客戶不理解為何AI會拒絕客戶的貸款申請時(shí)，而銀行又不可以為AI的行為做出更多的解釋時(shí)，就會削弱客戶對銀行的信任感，并且甚至可能會為監(jiān)管機(jī)構(gòu)帶來一些風(fēng)險(xiǎn)和問題。

二是問責(zé)制。銀行沒有適當(dāng)?shù)臋C(jī)制為生成式人工智能犯的錯(cuò)誤來承擔(dān)這些后果或者是追責(zé)時(shí)，這個(gè)也會讓客戶和銀行之間產(chǎn)生更多的一些信任危機(jī)和風(fēng)險(xiǎn)。此外，還有泄露風(fēng)險(xiǎn)，例如，關(guān)鍵信息被泄露、違反政策和假新聞等。