當(dāng)金融遇上ChatGPT：應(yīng)用加速落地，合規(guī)是首道“關(guān)卡”

“以ChatGPT為代表的AIGC（AIGeneratedContent，人工智能生成內(nèi)容）是一種溫和的聚變，將像水一樣彌漫在我們周圍。”在ChatGPT逐漸降溫之際，一位人工智能從業(yè)者這樣說。

ChatGPT是由美國OpenAI公司開發(fā)的一款聊天機(jī)器人程序，能夠通過學(xué)習(xí)和理解人類的語言來進(jìn)行對(duì)話。上述業(yè)內(nèi)人士稱，本質(zhì)上，ChatGPT是AIGC技術(shù)進(jìn)展的一步，AIGC技術(shù)主要涉及兩個(gè)方面,自然語言處理（NLP）和AIGC生成算法。“從結(jié)果來看，它生成的內(nèi)容與人類的邏輯習(xí)慣保持高度一致，應(yīng)用端的成熟度得到極大提升。”

自2023年初ChatGPT爆火后，這股“潮水”加速涌向金融、資本行業(yè)。有業(yè)內(nèi)人士分析，金融領(lǐng)域本身屬于數(shù)據(jù)密集、溝通高頻的行業(yè)，此前就已有AIGC應(yīng)用的雛形產(chǎn)品，因此，金融業(yè)也成為本輪ChatGPT浪潮下最受關(guān)注的賽道之一。短短半年多時(shí)間，國內(nèi)外金融機(jī)構(gòu)、科技公司紛紛押注這一賽道，在算法模型、數(shù)據(jù)服務(wù)、應(yīng)用場景等全方位“內(nèi)卷”。

毋庸置疑，AIGC為金融行業(yè)帶來了更多想象空間。

“百模”大戰(zhàn)下金融行業(yè)搶先“上車”

“企業(yè)要把大模型做垂直、做專，讓大模型對(duì)企業(yè)更了解。”三六零集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎在今年8月舉辦的亞布力中國企業(yè)家論壇夏季高峰會(huì)上作出這樣的判斷。

與這一判斷相印證的是，在幾天之前的ISC2023第十一屆互聯(lián)網(wǎng)安全大會(huì)上，360智腦與金融大模型奇富GPT宣布達(dá)成戰(zhàn)略合作，共同加速完善金融行業(yè)大模型。

事實(shí)上，自年初ChatGPT爆紅后，金融行業(yè)已搶先“上車”，在大模型垂類搭建中搶飲“頭啖湯”。

上述人工智能從業(yè)者稱，金融領(lǐng)域具有應(yīng)用場景、用戶需求上的復(fù)雜性，同時(shí)有巨大的數(shù)據(jù)量和獨(dú)特的術(shù)語，這意味著可能需要特定的語言模型。

彭博社趁勢在3月發(fā)布了專門為金融領(lǐng)域打造的大型語言模型（LLM）——BloombergGPT。BloombergGPT是一個(gè)涉及500億參數(shù)的語言模型，其訓(xùn)練主要是使用大規(guī)模的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。彭博社方面稱，BloombergGPT將協(xié)助彭博改進(jìn)現(xiàn)有的金融NLP任務(wù)，如情感分析、命名實(shí)體識(shí)別、新聞分類和問答等。

隨后，不少債券、保險(xiǎn)等金融細(xì)分領(lǐng)域也開始試圖將大模型與自身板塊結(jié)合。4月，摩根大通發(fā)布報(bào)告稱，已開始使用一套AI大語言模型，從美聯(lián)儲(chǔ)17位官員的公開講話中揣摩情緒變化，匯總編成一套貨幣政策的“鷹鴿指數(shù)”。6月，金融科技公司布羅德里奇（Broadridge）子公司LTX宣布，將旗下債券分析平臺(tái)LiquidityCloud中的實(shí)時(shí)債券數(shù)據(jù)，輸入到GPT4大語言模型，打造了BondGPT，主要用于幫助客戶回答各種與債券相關(guān)的問題。

國外ChatGPT浪潮此起彼伏之際，國內(nèi)金融機(jī)構(gòu)、金融科技公司也開始通過接入第三方、自研等方式入局。2月份以來，郵儲(chǔ)銀行、中信銀行、百信銀行、泰康保險(xiǎn)、廣發(fā)證券多家頭部金融機(jī)構(gòu)披露了與百度知識(shí)增強(qiáng)大語言模型“文心一言”合作，旨在“借船”升級(jí)，推進(jìn)智能對(duì)話技術(shù)在金融場景的應(yīng)用。

隨后在掀起的“百模大戰(zhàn)”熱潮中，不少金融科技企業(yè)密集加入戰(zhàn)局。5月，奇富科技發(fā)布金融行業(yè)通用大模型奇富GPT。據(jù)奇富方面介紹，目前應(yīng)用于獲客、運(yùn)營、風(fēng)控、貸后服務(wù)等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。同月，度小滿發(fā)布垂直金融行業(yè)的開源大模型“軒轅”，它是基于龐大的1760億參數(shù)的Bloom大模型進(jìn)行訓(xùn)練的。根據(jù)官方介紹，在涉及數(shù)學(xué)計(jì)算、場景寫作、邏輯推理、文本摘要等13個(gè)主要維度中，有10.2%的任務(wù)表現(xiàn)超越了ChatGPT3.5。9月初，螞蟻集團(tuán)正式發(fā)布了金融大模型，聚焦金融場景需求，在“認(rèn)知、生成、專業(yè)知識(shí)、專業(yè)邏輯、合規(guī)性”五大維度28類金融專屬任務(wù)中表現(xiàn)突出。

據(jù)第一財(cái)經(jīng)記者不完全統(tǒng)計(jì)，目前已有度小滿、恒生電子、馬上消費(fèi)金融、螞蟻集團(tuán)等15家公司發(fā)布金融類大模型，并將之運(yùn)用于營銷、客服、風(fēng)控、投研等場景。

下游場景日漸豐富

模型更垂類、適配性更高的同時(shí)，下游的金融應(yīng)用場景也日漸豐富。波士頓咨詢公司（BCG）于近期發(fā)布的《銀行業(yè)生成式AI應(yīng)用報(bào)告（2023）》認(rèn)為，生成式AI可貫穿前中后臺(tái)各個(gè)環(huán)節(jié)，包括市場和銷售、渠道和運(yùn)營、產(chǎn)品開發(fā)、投顧服務(wù)、客戶服務(wù)，以及風(fēng)險(xiǎn)合規(guī)等方面。

其中，機(jī)構(gòu)布局最多的是智慧客服、投顧咨詢等財(cái)富管理領(lǐng)域。

此前，在金融行業(yè)已有不少AIGC應(yīng)用的雛型，有些正在取代金融從業(yè)者。以銀行業(yè)為例，一方面，各主流銀行基本都推出了AI智能客服，如工商銀行推出的“工小智”、招商銀行推出的“AI小招”等；另一方面，在債市交易、洗錢監(jiān)測等環(huán)節(jié)也引入AI輔助，如建設(shè)銀行推出可以智能詢報(bào)價(jià)的貨幣市場“AI交易員”，中信銀行在洗錢風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測方面，打造了“洗錢線索AI智能監(jiān)測”項(xiàng)目。

但在交通銀行副行長錢斌看來，這些產(chǎn)品距離真正的通用人工智能還相差甚遠(yuǎn)，基本還停留在大算力和專用能力層面。ChatGPT的出現(xiàn)帶來顛覆性可能，從固定任務(wù)場景觸發(fā)，逐步進(jìn)化為通過自然語言接受指令、理解人類意圖并不斷迭代。

一位銀行科技業(yè)務(wù)人士也表示，引入AIGC最新技術(shù)后，可以改變以前“把天聊死”的局面，尤其是其核心的“對(duì)話”能力，可以在很大程度上提升用戶體驗(yàn)，提高溝通效率。

中信證券非銀行金融業(yè)分析師薛姣進(jìn)一步指出，財(cái)富管理是金融科技最大的增長點(diǎn)，第三方財(cái)富管理（含保險(xiǎn)在內(nèi)的大理財(cái)）最大痛點(diǎn)是投顧服務(wù)線上化，投顧服務(wù)線上化的難點(diǎn)是用戶交互。

ChatGPT爆紅后，金融機(jī)構(gòu)正在加速利用其提升客戶服務(wù)效率。例如，九方財(cái)富與華為云、科大訊飛在8月初推出“九方智能投顧數(shù)字人”，可以回答客戶有關(guān)投資組合管理、股票和基金選擇、投資策略、風(fēng)險(xiǎn)管理、資產(chǎn)配置及其他與投資和財(cái)務(wù)相關(guān)的專業(yè)問題。螞蟻集團(tuán)近期發(fā)布的面向個(gè)人用戶的智能金融助理“支小寶2.0”和服務(wù)金融產(chǎn)業(yè)專家的智能業(yè)務(wù)助手“支小助”，則將金融模型能力同時(shí)應(yīng)用至C端、B端場景，旨在進(jìn)一步提升理財(cái)、保險(xiǎn)等金融領(lǐng)域的投顧效率。

而未來，應(yīng)用端的想象空間或許還更大。恒生電子董事長劉曙峰在近期的外灘大會(huì)上表示，大模型技術(shù)對(duì)財(cái)富管理服務(wù)的改變可能是全業(yè)務(wù)鏈的，在“投”、“顧”兩端以及風(fēng)控、運(yùn)營、量化交易等領(lǐng)域都將發(fā)揮重要作用。此外，在量化交易方面，大模型可以提供類似輿情因子這樣的特色AI數(shù)據(jù)，幫助實(shí)現(xiàn)指令識(shí)別、指令交易的輔助工作。

在他看來更深層次的影響是，大模型還可以賦能金融機(jī)構(gòu)的內(nèi)部開發(fā)、數(shù)據(jù)生產(chǎn)。從長遠(yuǎn)來看，80%的代碼將會(huì)是人工智能生成的，20%架構(gòu)級(jí)的核心代碼才會(huì)由人工提供。

金融領(lǐng)域應(yīng)用的缺口

近期，隨著ChatGPT逐漸降溫，AIGC概念也有“熄火”趨勢。網(wǎng)站流量監(jiān)測服務(wù)商Similarweb統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，今年前5個(gè)月，ChatGPT全球訪問量環(huán)比增幅明顯下降，分別為131.6%、62.5%、55.8%、12.6%、2.8%；6月份的訪問量更是環(huán)比下滑9.7%。

由此，有部分市場觀點(diǎn)認(rèn)為，AIGC在金融行業(yè)的應(yīng)用在短期爆發(fā)后，難有“長勁”接續(xù)。

那么，金融領(lǐng)域AIGC的前景到底如何？國家金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室副主任楊濤撰文指出，人工智能的應(yīng)用價(jià)值在于解決金融領(lǐng)域存在的問題。

楊濤認(rèn)為，目前金融行業(yè)存在八大需求，而人工智能在組織運(yùn)營、服務(wù)能力、風(fēng)險(xiǎn)管理方面的應(yīng)用度更高一些，受技術(shù)和制度因素影響，在解決其他金融需求方面尚顯不足。

一位金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部人士也指出，金融服務(wù)行業(yè)需求確實(shí)存在，尤其是風(fēng)險(xiǎn)管理、服務(wù)能力板塊。此前，AI賦能、增強(qiáng)效率已是不少金融機(jī)構(gòu)科技部門的“主線”。今年以來，各大機(jī)構(gòu)基本都在強(qiáng)化對(duì)金融科技領(lǐng)域的投入。

金融服務(wù)領(lǐng)域的缺口也確實(shí)存在。以投顧市場為例，中國結(jié)算官網(wǎng)最新發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，截至7月底，A股投資者數(shù)量達(dá)到2.2億人。中證協(xié)數(shù)據(jù)顯示，截至7月底，中國證券市場的投資顧問群體數(shù)量已達(dá)7.9萬人，人均服務(wù)約2750位個(gè)人投資者。九方財(cái)富在近期的發(fā)布會(huì)上表示，美國投資顧問人均服務(wù)客戶數(shù)為156人。對(duì)比來看，目前中國8萬~10萬的投顧人員規(guī)模，在龐大的人口基數(shù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度下，遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了個(gè)人投資者的服務(wù)需求。

薛姣認(rèn)為，ChatGPT的語義理解、多輪對(duì)話、信息輸出能力為未來全面的客戶服務(wù)效率提升打開了想象空間。一方面，在面對(duì)零售客戶時(shí)，通過智能客服直接與客戶互動(dòng)，替代人工基礎(chǔ)性工作，如實(shí)時(shí)行情分析、定制化咨詢推送、盤后賬戶總結(jié)；另一方面，可以賦能理財(cái)師，形成后端支持，如調(diào)取海量數(shù)據(jù)庫，提供市場分析、輿情分析、文本書寫等功能。

事實(shí)上，在“百模大戰(zhàn)”后，應(yīng)用層面數(shù)據(jù)邊界、儲(chǔ)備、體驗(yàn)與流程或成為決勝的關(guān)鍵。劉曙峰認(rèn)為從現(xiàn)在多家公布的金融大模型來看，一到兩年內(nèi)基礎(chǔ)模型將會(huì)達(dá)到相對(duì)比較一致的水平。但各家公司在應(yīng)用深度上會(huì)有所差別。

諸多挑戰(zhàn)

在Netflix推出的紀(jì)錄片《監(jiān)視資本主義：智能陷阱》中，劇作家索福克勒斯在片首鄭重提醒：進(jìn)入凡人生活的一切強(qiáng)大之物，無不具有弊端。

在ChatGPT以“強(qiáng)大之物”的姿態(tài)快速滲透各行各業(yè)的背后，諸多挑戰(zhàn)尚待攻克。

合規(guī)問題或是首道“關(guān)卡”。不少業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，金融是具有高度專業(yè)性的領(lǐng)域，因此在提供金融服務(wù)時(shí)的“對(duì)話”比一般聊天的容錯(cuò)率更低。而目前大模型存在的“幻覺”問題，在人機(jī)對(duì)話中給出一些事實(shí)錯(cuò)誤、推理錯(cuò)誤，難以實(shí)時(shí)更新信息。

興業(yè)銀行總行金融科技研究院負(fù)責(zé)人李鋒認(rèn)為ChatGPT有很多能力，最先可以用在金融行業(yè)的客服場景。但是，它生成的回答是否專業(yè)，對(duì)銀行理財(cái)、產(chǎn)品、風(fēng)險(xiǎn)的理解是否高度嚴(yán)謹(jǐn)，這是需要考慮的。

“由于大語言模型的基本工作方式是分析文本中的詞匯、句法結(jié)構(gòu)、語義信息等，并捕捉它們之間的模式和概率分布，因此，它更傾向于基于統(tǒng)計(jì)規(guī)律生成回答，而非進(jìn)行深入的邏輯推理或形成高級(jí)的認(rèn)知能力。”中國工程院院士鄭緯民近期在公開發(fā)言中指出，大模型在生成文本時(shí)可能會(huì)受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的偏見和誤導(dǎo)性信息，在某些情況下可能會(huì)產(chǎn)生不準(zhǔn)確或不合理的回答。

鄭緯民進(jìn)一步指出，目前，有效辦法是利用知識(shí)圖譜技術(shù)幫助模型解決這些問題。知識(shí)圖譜具備精確的知識(shí)推導(dǎo)能力，可以與大模型技術(shù)形成互補(bǔ)。

除合規(guī)壓力外，楊濤指出，算法歧視、大數(shù)據(jù)殺熟、信息泄露等金融科技倫理挑戰(zhàn)，也給人工智能應(yīng)用帶來“陰影”，仍需深入探索如何用“負(fù)責(zé)任”的科技創(chuàng)新打造“有溫度”的金融服務(wù)。

其中，信息泄露問題更是業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點(diǎn)。天元律師事務(wù)所合伙人李昀鍇指出，在商業(yè)場景下，用戶輸入的信息很可能涉及公司商業(yè)秘密，導(dǎo)致公司的營業(yè)信息、技術(shù)信息直接被泄露。而OpenAI平臺(tái)并未對(duì)用戶輸入的信息提供保護(hù)。以三星電子為例，在引入聊天機(jī)器人ChatGPT不到20天，便曝出機(jī)密資料外泄。據(jù)《economist》報(bào)道，半導(dǎo)體設(shè)備測量資等內(nèi)容或已被存入ChatGPT學(xué)習(xí)資料庫中。

針對(duì)上述問題，監(jiān)管方已有回應(yīng)。2022年11月3日，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室、工業(yè)和信息化部、公安部聯(lián)合發(fā)布了《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》，加強(qiáng)對(duì)深度合成技術(shù)的管理，確保其發(fā)展與安全，推進(jìn)深度合成技術(shù)依法、合理、有效地被利用。

2023年8月15日，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室等七部門聯(lián)合發(fā)布的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》正式實(shí)施，明確不同業(yè)務(wù)場景之下不同主體的合規(guī)義務(wù)，同時(shí)明確必須對(duì)AIGC生成的內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)記。

在近期召開的2023Inclusion·外灘大會(huì)上，不少企業(yè)對(duì)于大模型中的隱私問題也作出回應(yīng)。螞蟻集團(tuán)首席隱私官聶正軍表示，第一是在模型訓(xùn)練階段可以使用匿名化的工具；第二是，在大模型的商業(yè)化應(yīng)用落地時(shí)，要把服務(wù)他方產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和自營業(yè)務(wù)里使用到的數(shù)據(jù)進(jìn)行隔離。

“先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用在隱私保護(hù)過程中發(fā)揮的作用會(huì)越來越大。”百度數(shù)據(jù)合規(guī)法務(wù)負(fù)責(zé)人徐全全認(rèn)為要真正做到數(shù)據(jù)合規(guī)，除了要做好公司治理、管理團(tuán)隊(duì)治理工作，還離不開系統(tǒng)化、自動(dòng)化的工具。

此外，她強(qiáng)調(diào)未來隱私保護(hù)工作要走協(xié)同治理道路。每家企業(yè)要履行隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)合規(guī)方面的責(zé)任，同時(shí)也要和上下游的合作伙伴協(xié)同共治。

值得注意的是，若暫時(shí)拋開上述合規(guī)性、倫理性問題，多位業(yè)內(nèi)人士表示，語言模型的訓(xùn)練需要更多的計(jì)算量和模型參數(shù)量，對(duì)算力要求和系統(tǒng)消耗將是一大挑戰(zhàn)。對(duì)于金融機(jī)構(gòu)而言，如需深入該領(lǐng)域應(yīng)用，則還需要平衡成本與收益的問題。