深度人工智能ChatGPT对金融科技行业的影响
（原标题：深度人工智能ChatGPT对金融科技行业的影响）
一、ChatGPT介绍1、定义
ChatGPT（ChatGenerativePre-TrainedTransformer）是基于机器学习算法创建的人工智能对话聊天机器人，它能够利用多样化的互联网文本进行学习和训练，通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文内容进行互动，为用户提供更精确、更有价值的信息。它以从人类反馈中强化学习（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，RLHF）的方法训练该模型，该技术能够让人工智能模型的产出和人类的常识、认知、价值观等保持一致。
2、特征
与以往的其他语言模型不同，ChatGPT是一种拥有大规模训练数据的语言模型，能够生成文本、图像、音频等多种数据类型，采用深度学习方法，具有更强的自然语言处理能力和更广泛的应用范围。
ChatGPT能够满足与人们之间基本的语言互动需求，适应性强、处理速度快；支持连续对话，具有记忆能力和不断优化学习的能力，用户输入的内容也会成为它的学习资料，提高了模型的交互体验；有一定的逻辑分析能力，问答、交互不会出现答非所问的情况；加入道德原则，能拒绝不适当的请求。
3、缺陷
（1）自身技术局限：从自身技术原理来看，ChatGPT大量的训练基于既有的资料、数据和知识，对于新知识，对于一些具有创新性和挑战性，或者数据库里没有的、没训练过的问题，它可能就没法回答，或者回答欠妥。
（2）不具备独立思考能力：ChatGPT可以胜任一些简单重复的工作，但由于它只是依赖于已有的数据训练，不具备独立思考的能力，因此更深层次、带有一定创新性或者是情感色彩的工作，需要人和人之间沟通交流、需要大量经验的工作，ChatGPT就无法胜任。
（3）商业变现困难：对于ChatGPT的开发者而言，现在面临一个两难境地：面向大众化开发，客户不稳定，容易流失；面向专业领域开发，提供定制化服务的训练成本之高，不足以支撑公司盈利。
二、ChatGPT对金融科技行业的影响1、积极影响
（1）促进提质降本增效
在一定程度上，ChatGPT可以替代人工的一些基础性工作，比如简单的资料整合、查找，形成基本的研究思路，改变原有的一些商业模式。金融科技行业的一些基础性工作不再由人工完成，而将人工的工作重心转移到专业性程度更高的领域，作为一种工具提高行业的工作质量和效率。同时，它甚至可能在某种程度上倒逼金融科技领域的工作者更快地提高专业能力和个人水平，提升工作质量和效率，同样能够加速金融科技行业的发展。
（2）促进金融数字化转型
金融数字化转型的实现需要落实到金融领域的各个部门，ChatGPT能够处理数字化转型过程中遇到的基础问题，提升金融科技在金融领域的覆盖率，从而加快金融数字化转型的进程。
（3）加快金融科技系统建设
ChatGPT以大规模训练数据为基础的交互能力、学习能力和逻辑能力，不仅可以满足大量、多元和复杂的应用要求，还能够基于数据库的更新和连续交互实现自我学习。它能够加快金融科技系统的建设，帮助解决目前在建设中存在的许多难题。
（4）智能投顾
智能投顾即将人工智能导入传统的理财顾问服务，通过网络线上互动，依据需求者设定的投资目的及风险承受度，透过计算机程序的算法，提供自动化的投资组合建议。ChatGPT作为交互性非常强的人工智能，无疑能够快速推动智能投顾的发展，在传统的理财顾问服务领域更快替代人工服务，依托自身的大规模数据库和计算能力、逻辑性，提升服务的质量和效率，满足更多的应用需求，推动金融科技在该领域的发展。
（5）智能营销
ChatGPT的强交互能力、学习能力以及信息采集、梳理和分析能力，能够在更广泛的程度上实现对消费者个性化、碎片化需求的满足，提供智能化、交互性服务，将会推动数字营销的快速发展，有效帮助企业降低在内容营销上的开销以及成本。
（6）智能风控
智能风控可以借助大数据和人工智能的优势，为信用评估等应用提供强大的支持。它能够关联知识图谱，可以建立信用评估模型，刻画精准的用户画像，对用户进行综合评定，提高风险管控能力。ChatGPT依托大数据样本实现的数据搜集和筛选，能够拓宽征信范围，增强数据时效性，实现风险管控能力的提升。
2、消极影响
（1）信息安全问题
我国互联网企业众多，ChatGPT的出现可能会影响网络安全。根据BlackBerry的一份报告调查显示，英国500名IT行业决策者中76%的人认为外国已经使用ChatGPT发动对其他国家的网络战争，48%的人认为2023年将会出现有人恶意使用ChatGPT进行网络攻击。
除了网络安全，ChatGPT还会带来数据安全问题。首先，用户在使用ChatGPT、与其进行交互时，可能会造成数据的泄露。其次，用户不断收集数据，也构成了ChatGPT不断学习的过程，在这一过程中很难完全擦除个人信息痕迹。ChatGPT对大规模训练数据的需求也构成了对这些数据安全性保证的隐患，作为一个交互系统，在交互过程中使用的数据被多次传递，而这构成了潜在的数据安全问题。
（2）法律侵权和违规风险
ChatGPT在与用户对话的过程中生成的AIGC（人工智能生成内容）有可能暗含著作权侵权的风险。如果ChatGPT在对用户问题反馈的过程中提供了他人创作的文字、作品或软件代码，只要超出评论、介绍等合理使用限度，就同样属于侵害他人信息网络传播权的侵权行为。AIGC这些“答案”都是网上开源数据，是通过大规模预训练模型产出的内容，绝对是大量借鉴了人类的知识产权，如果法律上步子迈得大一些，人类的知产权益或将无法得到保障。同时，ChatGPT可能构成泄露商业秘密及违背保密义务的风险。用户可能在无防备无警觉的情况下，在提交请求时输入涉密信息，这可能构成相关信息的泄露和违规。
（3）劳动替代和失业问题
ChatGPT将对未来就业和人力资源结构分布产生深刻影响。不同于以往仅对体力劳动进行替代的人工智能模型，ChatGPT展示了取代人类脑力劳动工作的可能性。ChatGPT的出现，可能会使一些职业面临失业的危机，比如：程序员、软件工程师、数据分析师等技术工种，市场研究分析师，财务分析师、个人财务顾问，交易员，会计师，客服等。ChatGPT的功能能够使其完成这些职业的工作内容，而且更加迅速，这就使得这些职业工作者的失业危机大大增加。失业人数的增多会产生贫富不均，影响共同富裕以及人际关系，危害社会治理。
（4）金融机构技术进程差异问题
由于不同金融机构对ChatGPT的认知不同、发展的基础和应用能力不同，ChatGPT的出现可能会加剧金融机构在数字化发展进程中的差异。有一些金融机构特别是中小型金融机构对于数字化转型还停留在模糊认知阶段，没有同自身业务发展现状及特点相结合，受限于资金、人才等因素，无法投入大量资源，系统搭建只能以特定、零散的业务为主，难以形成体系化的技术及运营架构。ChatGPT需要基于大规模训练数据和设施基础，投入金融科技领域的应用之后，可能会进一步拉大金融机构的发展差异，使得行业集中度增强，中小型企业被淘汰的风险加剧。
三、ChatGPT的应对思路（1）客观看待新技术。任何事物都是机遇和挑战并存，ChatGPT在短期内进一步局限人类现有工作空间、影响甚至替代现有工作内容和职责的同时，也带来了整体生产效能提升、人类社会结构优化和生活体验升级的可能性。所以面对ChatGPT问世伴随的短暂冲击，在不能过分乐观的同时也无需盲目悲观，要一分为二地看待整个问题。
（2）提前布局研究。加强基础研究，凝聚全球智慧，加强ChatGPT相关基础理论、关键技术等研究，夯实发展基础。提前研究可能带来的潜在影响，做好全面、充分的应对准备。从我国理工科发展的角度出发，要着重研究ChatGPT及其算法预期对我国相关领域算法和算力的可能影响和可借鉴经验。在商业模式上，注重企业个体生产能力和整体价值在人工智能影响下的改变，着力研究大数据、人工智能和中国特色社会主义市场经济体制的结合对国家经济层面的预期影响。对于社会学科受到冲击后可能经历的暂时性弱化，需要有针对性地研究延缓影响的对策。
（3）培养相关人才。许多高校已经在开设金融科技、数字金融等相关课程和专业，对于ChatGPT这一新技术，同样可以通过相关课程的开设、研究课题的开展等，实现相关人才的培养。同时，科研机构也可以通过开展针对性课题研究和实施培训等途径，培养专业人才，不断提升相关人才的素质。
（4）进行技术合作。对于ChatGPT这一全新技术，要充分发挥我国的技术优势，加强机构间的技术合作。可以成立专门的研究机构，加强对相关问题研究，了解技术的基本原理、运用情况。同时，追踪技术进展，瞄准前沿动态。国内外企业、科研机构要加强对接，广泛开展技术交流与合作，力争早日实现技术共同进步。
（5）进行长线投资。要动用和整合各方面资源，由政府提供平台和必要的引导基金，引导各方资源进入，头部互联网企业如百度、阿里、腾讯等可以提供资金、技术支持，各金融机构可以通过多元入股的方式吸引资本，从而吸引人才，充分利用社会化资源和力量。
（6）安全自主可控发展。在发展技术的同时兼顾安全问题和隐患，设立相关的保护机制，加强对ChatGPT相关技术及商业应用的追踪，以确保技术发展的安全自主可控。
（7）法律法规建设。ChatGPT潜在的信息安全、法律问题需要相关法律法规的约束。需要推动相关法律法规的建立，提高算法规则、数据使用、安全保障等方面的治理能力，使ChatGPT在合理合法的轨道发展。
（8）加强监管。引入可行的检验方法来确保模型给出的回答是真实可靠的，切实解决目前ChatGPT存在的虚假信息、数据安全、知识产权合规、伦理等问题。加强ChatGPT在金融行业的应用监管，防范金融风险。由于ChatGPT是一个新生事物，目前各项监管措施和法律制度还不完善，要谨防投机分子以此为名炒作所谓的虚拟货币或者进行非法集资等违法犯罪行为。让技术真正做到解放生产力，服务于人民。
本文系未央网专栏作者:王鹏发表，内容属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！开源人工智能语言模型的 10 个正面和负面影响
虽然GPT和PaLM等专有软件占据了市场主导地位，但是仍旧有很多开发人员看到了开源语言模型的价值。由于开源语言模型有很多优点和缺点，并且会对人工智能行业产生积极和消极的影响，因此我们总结了您应该了解和理解的要点。
开源语言模型的5个积极影响开源语言模型集合了来自世界各地的开发人员的意见、评论和用例，通过多方协作，能够更快地推进项目落地。
1、人工智能开发人员使用开源模型节省资源采用专有语言模型需要花费数百万甚至数十亿的资源。以OpenAI为例。BusinessInsider报道称，该公司必须筹集约300亿美元才能有效运营ChatGPT。对于大多数公司来说，获得这么多资金是不可能的。处于早期阶段的科技初创公司即使能达到七位数就已经很幸运了。
考虑到高昂的开销，许多开发人员转而使用开源语言模型。他们通过利用这些系统的架构、神经结构、训练数据、算法、代码实现和训练数据集节省了数百万美元。
2、开源模型可以让进步更快许多技术领导者比较重视社区贡献和协作，因此他们认为开源语言模型比专有语言模型进步得更快。数以百万计的熟练开发人员正在开发开放项目——理论上，他们可以更快地实现无错误、复杂的迭代。
使用开源人工智能也可以更快地弥补知识空白。公司可以分析和利用社区贡献，而不是培训团队寻找错误、测试更新和探索实施。为此，知识共享使用户能够更有效地工作。
3、开发人员将更快地发现漏洞开源语言模型鼓励同行评审和协作社区的积极参与，开发人员可以自由访问代码库更改。由于有如此多的用户分析开放项目，他们可能会更快地发现安全问题、漏洞和系统错误。
同样，错误解决也得到简化。开发人员无需手动解决系统问题，而是可以检查项目的版本控制系统是否有以前的修复。虽然有些条目可能已经过时，然而他们仍然会为研究人员和人工智能培训师提供一个有用的起点。
4、人工智能技术领导者向开源模型学习开源语言模型受益于反馈循环。正反馈循环共享有效的算法、数据集和函数，鼓励开发人员模仿。这个过程为他们节省了大量时间。另请注意，用户随意复制的积极反馈可能会出现错误——错误往往会被忽视。
5、开源人工智能平台在新系统上获得优先权科技公司共享价值数十亿美元的语言系统并不是出于善意。虽然开源许可证授予第三方用户修改和销售系统的自由，但它们也有局限性。经销商经常创造条件来确保他们保留一些权威。所以，你会在开源程序的许可协议中找到这些规则-最终用户很少获得100%的权限。
假设Meta希望控制LLaMA支持的产品。其法律团队可以指定Meta保留投资任何基于其语言模型构建的新系统的权利。但请不要误解——第三方开发商和发行商仍然会达成互惠互利的协议。后者提供价值数十亿美元的技术和系统。与此同时，初创公司和独立开发人员正在探索将它们实现到不同应用程序中的方法。
开源语言模型的5个负面影响开源语言模型本质上是公正的，但人类却不然。具有恶意的消费者、开发者和公司可能会利用这些系统的开放性来谋取个人利益。
1、企业随意加入人工智能竞赛带来的负面影响目前，企业面临着加入人工智能竞赛的巨大压力。随着人工智能系统的普及，许多公司担心如果不采用人工智能，它们就会被淘汰。结果，企业随意地加入了这股潮流，他们将开源语言模型集成到他们的产品中，以便销售产品并跟上竞争，即使它们没有提供任何有价值的东西。
虽然人工智能是一个快速新兴的市场，但是不小心发布复杂但不安全的系统会损害整个行业并损害消费者的安全。开发者应该用人工智能来解决问题，而不是搞营销噱头。
2.、消费者能够接触到他们几乎不了解的技术各种技术工具基于人工智能的变体，从在线图像编辑器到健康监测应用程序。随着人工智能的发展，品牌将不断引入新系统。人工智能模型帮助他们提供更加定制化、以用户为中心的现有平台迭代。
虽然科技行业欢迎创新，但人工智能的快速发展超过了用户教育。消费者正在获得他们几乎不了解的技术。教育的缺乏造成了巨大的知识差距，使公众容易受到网络安全威胁和掠夺性行为的影响。
为此，企业应该像产品开发一样优先考虑培训。他们必须帮助用户了解如何安全、负责任地使用强大的基于人工智能的工具。
3、并非所有开发者都有良好的意图并非每个人都将人工智能工具用于其预期目的。例如，OpenAI开发了ChatGPT来回答工作安全的常识问题并复制自然语言输出，但犯罪分子利用它进行非法活动。自2022年11月AI聊天机器人推出以来，已发生多起ChatGPT诈骗事件。
因此，即使人工智能实验室实施严格的限制，骗子仍然会找到绕过它们的方法。再次以ChatGPT为例。用户通过使用ChatGPT越狱提示来绕过限制并执行禁止的任务。
4、机构可能难以监管开源人工智能监管机构正在努力跟上人工智能的发展步伐，而开源模型的激增只会让监控变得更加困难。人工智能的进步已经超过了监管框架。甚至埃隆·马斯克、比尔·盖茨和萨姆·奥尔特曼等全球科技领袖也呼吁加强人工智能监管。
私营部门和政府部门都必须控制这些系统。否则，恶意者将继续利用它们来违反数据隐私法、实施身份盗窃、诈骗受害者以及其他非法活动。
5.降低进入壁垒会影响质量由于能够在网上找到数千种基于人工智能的工具，因此开源语言模型的激增降低了加入人工智能竞赛的准入门槛。
看到公司采用机器和深度学习可能看起来令人印象深刻，但很少有公司提供任何实际价值。大多数人只是复制竞争对手。随着时间的推移，复杂的语言模型和训练数据集的可访问性可能会使毫无意义的人工智能平台商品化。
开源语言模型对人工智能行业的整体影响虽然开源语言模型使人工智能技术更容易使用，但它们也带来了一些安全风险。开发商应制定更严格的限制。否则，骗子将继续利用这些系统的透明架构。
也就是说，消费者对于人工智能骗局并非完全毫无防御能力。熟悉骗子利用生成式人工智能工具的常见方式并研究警告信号。当然，我们可以通过保持警惕来打击大多数网络犯罪。
原文标题：10PositiveandNegativeImpactsofOpen-SourceAILanguageModels
原文作者：JOSELUANSINGJR.
智能语音如何提高金融营销的转化率
没有什么交互方式是比语音更让人们觉得自然和简单的了，这一天然优势得以让智能语音技术在金融领域大展身手。
今天我们就选取一个切面，来观察一下智能语音为金融营销带来的革新。
以百融云创智能营销解决方案在银行中的实践为例，它能够全面覆盖银行客户运营的一个完整流程，首先利用ORCA机器学习平台进行建模分析，对用户做数智化洞察。其次，通过智能语音来与客户产生交互，洞悉客户意图。最后，制定完善的营销和运营策略实现差异化和个性化的客户服务。这些流程一环扣着一环，每个环节都能对最终的转化率产生影响。
我们截取其中一个片段，从客户洞察进入到与客户交互的过程中，智能语音开始对客户营销的成效发挥重要作用，智能语音的能力也就显得尤为关键。
对于提升客户转化率的目标来说，如何通过机器精准捕捉到客户的情绪变化，以及发掘对话中隐藏的重要信息非常关键。
客户接到金融营销类电话，所表现出的反应有积极的、消极的。那么是否可以将这些感性的“情绪”进行量化分析，从而减少无限通话、提高成功率呢？
答案是可以的。
这得益于百融云创自主研发的一种语音质检分析方法及系统。该系统可以依据工作场景自定义质检规则及评分规则，构建质检初始模型，进而再结合任务列表对初始模型进行配置，得到质检工作模型。利用语音识别、自然语言处理等技术将语音转化为文本，再使用质检工作模型分析文本，得到评分结果，依据最终评分结果生成可视化的报告。
简而言之，就是完成了四项工作：听到客户的话——听懂客户的话——与客户进行对话——判断客户的意图。
客户意图会在报告中得以体现，报告在通话结束后几百毫秒内即可生成，银行业务人员根据客户意向做有针对性的渠道触达策略，营销决策，从而告别无差别的投放模式，不再让客户唯恐避之不及。
在百融云创与某国有银行合作中，将智能运营中的AI语音服务功能成功嵌入该行零售业务条线，相比此前人工工况，“IVR+人工”模式节省成本约50%，“IVR”模式则可节省成本约90%，而且两种模式考核结果接近人工服务标准的90%至95%。
高效的人机协作 为金融营销带来重大变革
智能语音为金融机构客户营销带来的革命，可以说是颠覆式的。每个业务员每天的通话量是有一定上限的，试想一下，如果几十万甚至几百万通电话都依靠人力来完成，将会对金融机构带来多么大的人力资源压力。
同时业务人员还需要找客服中心来调度资源、安排排班，协调起来是一件非常棘手的事情。百融云创智能语音可实现线路数5万/S以上，可同时触达几十万客户。有了智能语音加持，只需要一个工作人员配置一下路数、点击一下页面，就轻松完成了成百上千人的工作量。
同时，通过智能语音不仅能对单个客户的意向进行精准把握，还能有效捕捉群体性信息、区域性信息，这些信息又能反哺整个智能营销的优化和升级。在解放出大量人力的同时，还能进行有效的人机协作。
百融云创打造的智能营销解决方案，是一个囊括洞察、策略、投放、评估、运营等多个环节的庞大生态，智能语音只是其中一个重要组成部分。未来随着以智能语音、ORCA机器学习平台等技术的不断成熟，以及百融云创在智能营销领域沉淀出更多的新知识和新思维，必将为存量竞争时代下金融机构的高质量发展贡献重要力量。
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来源：信阳日报 |撰稿：辛文 |责编：谷晟 审核：张渊
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人工智能如何改变金融服务行业
什么是金融科技？金融科技一般指金融领域的数字化创新。金融科技这一概念最初出现时，人们对它的理解仅限于使支付和交易便利化的创新技术。近年来，得益于互联网和移动技术的变革发展，金融科技的范畴呈现出爆炸式增长。如今，金融科技已涵盖金融服务领域广泛多样的技术干预，如众筹、线上客户获取、电子钱包、P2P借贷、移动支付终端、中小微企业服务、个人财务管理、私人金融理财、区块链以及加密货币等。
正是认识到金融科技的巨大潜力，许多科技公司正不断挖掘机遇，积极开拓金融市场。因此，金融科技也用于描述以利用软件和现代化技术提供金融服务为宗旨的企业。