建行江苏省分行：ChatGPT技术在金融业的应用与思考

2022年11月，OpenAI公司发布大型语言模型ChatGPT，两个月内吸纳超一亿用户使用，成为史上用户增长速度最快的消费级应用。本文将浅谈其在金融业的应用可能及风险挑战。

一、在金融业的应用领域分析

随着ChatGPT技术的不断发展，其在投研、投顾、营销、客服、运营、风控等各类金融业务场景下都将具有广泛的应用，为金融机构提供全场景人工智能解决方案及服务。

（一）优化智能客服

借助ChatGPT独特的语义理解和连续对话能力，智能客服能够准确理解并回答客户问题，并根据客户的情感状态调整回答方式，交互体验更加流畅自然。此外，ChatGPT还可根据客户问题推荐相关产品，提供个性化建议，在解答客户问题的同时实现精准营销。

现阶段，ChatGPT仅支持文本模态的输入。金融机构可以将语音识别工具和ChatGPT结合使用，将客户语音转换成文本数据输入到ChatGPT中，减少人工录入的工作量和错误率，从而提高客户服务的效率和准确性。

（二）智能风险控制

一方面，可以利用ChatGPT提升风险控制水平。ChatGPT能够精准识别潜在的欺诈风险交易，通过分析客户的历史账户行为，完善客户画像。当账户的交易模式发生变化时，可以自动检测并拦截风险交易，同时提醒行内人员介入核查，对潜在受骗客户进行风险提示和行为劝阻，对潜在施诈客户采取重点关注措施。针对行内人员，ChatGPT还可以辅助进行领域知识学习以及可疑账户核查业务，生成处置建议，降低人工核查工作量。

另一方面，可以利用ChatGPT为客户提供风险咨询服务，客户可通过与ChatGPT交互了解当前新型诈骗手段、自身账户是否处于高风险状态等相关信息，从而规避风险。

（三）智能合规监管

一方面，ChatGPT可对员工的电子邮件、即时通讯、操作历史等文本数据进行分析，发现员工的不当行为或违规操作，识别潜在的违规风险。另一方面，ChatGPT可作为一个合规培训工具，为员工提供相关规章制度的知识，协助合规人员完成合规流程中一些重复性任务，如文件审核、报告生成和合规检查表格的填写。

（四）智能营销

在营销活动中，ChatGPT可以创作更加有吸引力的广告文案，输出更为精准的营销方案，并且根据分析产品特性、客户偏好等数据，对特定客户开展智能营销。

ChatGPT能够深入分析客户历史交易数据和行为模式，构建完整精准的客户画像，根据客户的风险承受能力和投资目标，推荐适合的投资组合。

（五）生产力工具

ChatGPT可以管理商业银行庞大的知识库体系，为不同的业务人员提供专业的业务参考，辅助行内员工开展各项工作，辅助管理者经营决策。其次，ChatGPT还可以自动生成标准化文档、分析报告等，极大降低人工编写报告所需的时间和成本。此外，ChatGPT可以辅助科技人员编写代码、测试、开发软件项目，提高软件开发生产力，更好地为业务赋能。

二、ChatGPT技术应用挑战及分行下一步计划

ChatGPT在技术上仍有诸多限制，如引用数据无法进行真实性验证、生成结果的领域专业性不高以及大数据伦理及科技监管等方面的问题。

（一）数据安全

由于金融行业的复杂性和敏感性，类ChatGPT技术的应用需要满足高度的数据安全和隐私保护要求，金融机构需要加强数据安全保护措施，使用加密技术和安全协议等手段来保护客户数据的安全，避免数据泄露和客户隐私受到侵犯。

（二）结果准确性

一方面，由于ChatGPT是基于通用文本数据训练，缺乏相关专业知识，而金融领域专业性要求较强，对专有名词的理解可能会出现偏差。另一方面，ChatGPT生成的回答实际上没有深入的分析或验证，可能误导客户产生错误的理解或采取不正确的行动。

（三）训练成本巨大

一是需要花费大量的时间和资源来训练和优化模型，从而满足实际应用需求。二是需要考虑如何应对数据量不足和数据质量差等问题。三是需要考虑多语言和多方言的问题，以确保自然语言处理技术的准确性和适用性。四是需要考虑如何应对不同地区客户对于使用语言的偏好和文化差异的影响。

（四）人工智能伦理问题

在应用过程中，可能会涉及到一些人工智能伦理问题，例如隐私、透明度、公平性等。

基于数据的敏感性和安全性，现阶段类ChatGPT项目还不宜过早的引入金融业的业务场景中，但相关理念和技术的探索研发刻不容缓。（秦建军 王筠 朱浩 胡小萌）