ChatGPT的火爆引發了全球科技巨頭新一輪的AI競賽，中國版ChatGPT模式、百度文心一言正在做上線前的最后沖刺，“朋友圈”迅速擴容。

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近日，度小滿宣布成為百度文心一言（英文名：ERNIE Bot）首批生態合作伙伴。度小滿將基于自身金融場景積累的海量對話及解決方案數據，融合“文心一言”的全面能力，打造全新的智能客服、智能營銷、智能風控服務，有望為金融機構提供適配金融場景的全新智能交互服務。這也是對話式語言模型技術在國內金融場景的首次落地應用。

度小滿CTO許冬亮預計，“未來和云一樣，ChatGPT正在成為大廠的底層設施，在基礎設施上必然會有很多垂直應用生長出來。”

金融如何被AI改變？

ChatGPT是人工智能研究實驗室OpenAI在2022年11月30日上線的聊天機器人模型，目前用戶與ChatGPT之間的對話互動包括了普通聊天、信息咨詢、撰寫詩詞作文、修改代碼等。因其高質量的回答，ChatGPT成為史上用戶增長速度最快的消費級應用程序，短短5天用戶突破100萬，最新數據顯示它的日活量已經突破千萬，瑞銀預計月活量破億。

“這種人工智能技術出現的重大歷史意義，不亞于互聯網和個人電腦的誕生。” 比爾•蓋茨曾這樣評價ChatGPT的意義。而ChatGPT的驚人表現也讓馬斯克感慨，“我們離強大到危險的人工智能不遠了。”

ChatGPT的橫空出世，是否意味著金融行業會經歷顛覆式的改變？

此前，當人類向ChatGPT提問它將替代哪些人類工作時，金融分析師的工作已經赫然在列。 ChatGPT可以分析金融數據并提供智能決策支持，取代一部分金融分析師的工作。

但從積極的一面來看，人工智能最強大的用途將來自與人類智能相結合，而不是作為人類智能的替代。

此前《麻省理工科技評論》中國研究團隊聯合北大光華度小滿金融科技實驗室發布的《2023年金融科技趨勢展望》報告中，也曾提到與Chat GPT相關技術可能在2023年給行業帶來的影響。

上述報告提到，生成式人工智能將成為新一代生產力工具，大模型更將成為數字經濟時代智能信息處理的基礎設施，這也正是ChatGPT吸引全球科技巨頭新一輪競賽的重要原因。

清華大學人工智能研究院常務副院長孫茂松則在上述報告中提出了更大膽的預測，“如果把各類金融大數據注進大模型去做經濟形勢的預測，與現有的主流經典分析方法論將會有質的區別，國際上如果因此出了一個諾貝爾經濟學獎（將人工智能用于金融研究或預測），我一點都不感到驚奇，甚至是可期待的。”

而落腳到金融行業,海量的知識吸納、更接近自然語言的交互能力以及人類無可比擬的學習能力顯然極具吸引力。可以看到的是，在過去的一段時間里，包括度小滿、百信銀行、招商銀行紛紛宣布開啟生成式AI與金融業務相結合的探索。

技術創新激活想象空間

在度小滿CTO許冬亮看來，當前，金融行業數字化、智能化轉型正在加速，數據和人工智能技術是關鍵驅動要素，人工智能技術在金融行業的應用必將革新金融行業的現有服務模式。

目前度小滿已將人工智能應用于智能營銷、大數據風控、RPA(機器人流程自動化)、智能獲客等領域，助力金融機構數字化、智能化轉型，降低小微企業融資成本。

例如，在人工智能、金融云、區塊鏈和物聯網等底層架構，度小滿搭建了金融大腦，運用情感計算、關聯網絡和知識圖譜等技術，進行感知引擎和決策引擎運算，大數據處理能力實現日均100億次計算，RPA機器人替代信貸審核中六成以上重復性工作，無感率達99.2%。延承百度人工智能技術，度小滿已經將大型語言模型LLM應用于海量互聯網文本數據、行為數據、征信報告的解讀，將小微企業主的信貸風險降低了20%。

在許冬亮看來，人工智能在金融行業的應用潛力目前可能只發揮了不到1%，隨著技術商業應用成熟度的不斷提升，人工智能技術將改變金融行業價值鏈的每一環節。

此次度小滿接入的文心一言（英文名：ERNIE Bot）是百度基于文心大模型技術推出的生成式對話產品。百度在人工智能領域深耕十余年，擁有產業級知識增強文心大模型ERNIE，具備跨模態、跨語言的深度語義理解與生成能力，在搜索問答、云計算、內容創作生成、智能辦公等眾多領域都有更廣闊的想象空間,實現生產效率的大幅提升。

事實上，無論是ChatGPT還是文心一言，所依托的大模型的基底是語言生成模型和語義理解模型。許冬亮表示，語義生成空間非常大，如果將類似的能力放在金融行業中去處理原有的任務，性能和效果將會有顯著的提升。

以智能客服為例，盡管人工智能客服在金融行業幾乎成為標配， 但客戶的滿意度依然亟待提升。《2021年中國智能客服滿意度調查報告》中顯示,僅有9.6%的用戶認為,智能客服問題解決能力高于人工客服。其中，回答千篇一律(59.1%)、重復循環操作(50.6%)、答非所問(47.3%)等是用戶智能客服使用中遇到的主要問題。

許冬亮預計，文心一言大模型將變革在線對話交互的服務模式，顛覆現有的智能客服概念：現在App是用戶使用產品的入口，未來互動交互則可能成為入口，根據意圖生成文稿、圖像、視頻等也將夠大幅降低機構的內容生產成本，提升營銷效率。

而未來更深層的應用還包括提升對數據的解讀能力，新技術可以幫助金融企業發現原來發現不了的風險，提升金融風控效率；更長遠來看，生成數據將彌補金融數據稀缺問題。

但許冬亮同時提醒，盡管大模型在通用型人工智能上表現出色，在垂直場景的適配度仍然不足。每個垂直行業的語料庫，只有深入行業才能更有建樹。預計隨著數據、算力和算法的持續提升，生成式AI對于金融等垂類場景的適配度有望變得越來越好。

更重要的是，金融行業的合規與安全性要求高，是一個高度重視風險、把安全性放在第一位的行業，隨著類ChatGPT技術的突破,科技倫理治理上也要及時跟上才能規范技術的發展。