每日焦點！劉新海：ChatGPT為金融科技帶來八大價值，潛在風險遠超監管步伐

2022年11月，ChatGPT橫空出世，戳中了資本、技術、產業的興奮點。微軟市值一夜暴漲5450億美元，騰訊、百度、360、美團等國內大廠也開始紛紛布局ChatGPT。無AI憑借“創作”強勢崛起，這預示著AIGC元年已經開啟，下一個萬億賽道即將爆發。

(資料圖片僅供參考)

中譯出版社一直以來密切關注科技類、前沿類、趨勢類話題，2023年2月重磅出版關于ChatGPT和AIGC圖書——《AIGC：智能創作時代》。

鑒于以上背景，2023年2月24日，由中譯出版社主辦、零壹智庫作為支持機構的“AIGC與智能數字時代前沿論壇暨《AIGC：智能創作時代》新書發布會”在京舉辦，邀請行業內最權威專家、學者深入探討火爆的ChatGPT背后的智能數字發展浪潮。

以下是全聯并購公會信用管理委員會常務副主任劉新海主旨發言內容。

大家下午好，非常高興和大家做一個這樣的分享，我首先介紹一下個人我的背景背景：在十年前，我一直從事人工智能前沿方面的研究，從計算機視覺到文本挖掘然后做編程、在歐洲獲得AI領域的博士學位，和相關科技公司合作并在歐洲工作一段時間。之后的十年，就進入了金融科技領域，在國內央行工作了很多年。目前我負責一個智庫，研究征信和數據行業的商業模式與監管政策。同時，我與北大金融智能研究中心的團隊合作，堅持做一些AI技術研發方面的創新。

ChatGPT是信息科技在當下的大風口，預示著未來數字經濟的發展方向，引起了強烈的關注。金融科技是信息技術變現的重要場景，因為金融具有逐利性，它希望采用最先進的技術來提高業務效率。

ChatGPT對金融科技有三個方面的影響：第一個是ChatGPT對金融科技的直接價值，第二個是ChatGPT在金融科技創新中的潛在風險，第三個是ChatGPT對于金融科技創新的間接價值。

ChatGPT主要有兩大技術特點。第一個特點是通用性。通用指它什么問題都可以回答；第二個特點是它處理的是非結構化數據。其實整個社會大部分信息是非結構化數據，而且非結構化數據和我們的實際應用更接近。因此，這是巨大的突破。ChatGPT是一個超級語言模型，而不是視覺模型，也不是聽覺模型，當然也不是硬件方面的革命性突破，這是我們需要了解ChatGPT的一些邊界，因為ChatGPT不是萬能的。

這次ChatGPT現象是在當前信息技術與硬件技術進步共同推動下的大突破。與十年前的信息不同，在大數據時代，人類社會大部分的信息都在互聯網上，越來越全面，它們都可以被采集、分析、學習和應用，這是ChatGPT獲得成功的一個前提。算力的進步也是推動ChatGPT成功的重要動力。ChatGPT也用了很多人工標注和反饋，以及很多先進的人工智能機器學習方法，例如強化學習。

但是值得一提的是，ChatGPT雖然是大語言模型，但是它在自然語言處理NLP技術上從過去到現在一直沒有大的突破，因為人的語義、語法和句法非常復雜，不是很容易解決。但是ChatGPT繞開了這個瓶頸，它通過人工反饋和大數據的訓練學習逼近來解決。

（一）ChatGPT在金融科技領域的直接應用價值

主要有五個方面的直接價值。

ChatGTP作為大語言模型，第一個最重要的應用方向就是智能客服這個領域，因為在金融領域有許多個細分的條線都需要有智能客服和虛擬助手，從投資、信貸、信用卡到個人理財等，每一條線都需要智能客服。我們曾經想做征信領域智能客服系統，但是一直存在技術壁壘。對于個人信用報告，因為涉及每個人的個人利益，所以有很多異議和咨詢的需求。如果做一個這種問答系統自動解答在征信領域的問題，這在過去非常難，但是現在由于ChatGPT技術，是可以實現的。當然這種智能客服需要垂直領域的專家知識相結合。

第二個重要的方向是數據分析。由于金融領域有大量的預測分析工作，金融本身可以視為一個數據行業或信息處理行業，有著大量的預測分析工作需求，很多是一些固定模式的預測分析，這部分可以使用ChatGPT。它有非常好的特點——能處理非結構化的信息，可以針對更多的數據處理，而傳統的預測方法依賴于結構化數據分析。

第三個方向是欺詐檢測。有一些欺詐的模式是固定的，ChatGPT可以被用來檢測這些欺詐模式。

第四個方向是財務規劃。ChatGPT可以利用金融主體的信息和以往的知識，提供更加個性化的定制服務。

第五個方面是風險管理。風險管理也是我們金融領域非常重要的內容。金融行業存在大量的風險模式，很多風險管理過程也是流程化的，ChatGPT可以有效地提供風險管理的咨詢和設計。

需要強調的是這幾個方面的應用都需要專家參與，都需要以應用模式非常清晰、流程標準化為前提。不是說ChatGPT一裝上什么問題都解決，而是需要專家將這個模式分析清楚，再借助ChatGPT的這種巨大的分析和學習能力來解決。

（二）ChatGPT在金融科技創新中的潛在風險

目前很多法律專家和技術倫理專家都在討論ChatGPT在金融科技方面的應用上會帶來很多風險。

首先，金融的封閉性增加了機器學習的難度。金融行業的數據和業務都非常封閉，ChatGPT很難學得到，如果學不到，何談解決這些領域相關的問題？

其次，金融領域還涉及消費者重大利益。金融交易并不是簡單地買個小東西，個人房貸往往涉及金額上百萬，而企業的借貸甚至達到幾千萬。因此，金融交易的公平性、可解釋性都非常重要。如果利用ChatGPT來進行風險管理和決策，這些基本權益如何來保證？2023年2月23日的《華爾街日報》報道摩根大通這家銀行開始限制員工使用ChatGPT，因為不知道答案是否準確及大家是怎么使用的。如果任何地方都用ChatGPT就會出現問題，因為金融還是要保證決策分析的準確性、透明性和公平性。

AI的應用將會涉及人類社會的所有領域，特別是軟件領域。怎樣讓AI應用能夠被社會大眾所信任是一個基本的問題。如果ChatGPT的網絡安全風險和知識產權的風險都能夠得到很好的解決，大眾就會放心地使用。

當然像ChatGPT這股浪潮遠遠超出我們監管的步伐，同時監管也要和創新進行平衡。那怎么來面對ChatGPT所帶來的諸多風險呢？

這就需要倡導AI行業應用的科技倫理。從道德層面上，作為ChatGPT的使用者，我們個人和機構都要主動采用負責任的AI標準，促進社會和諧。同時要有專家的聲音和多方博弈，這樣更好地促進對監管合規性的跟進和對AI倫理的倡導。

（三）ChatGPT的間接價值

這個方面也很重要。ChatGPT最大的一個意義就是給我們帶來了新的思維方法，同時也激發出大家創業創新的激情。現在國內很多互聯網企業都在跟進這個方向上的發展就是一個很好的趨勢。ChatGPT會帶來思維方式的改變，它會滲透各個領域。每個領域都需要想一想AI能幫助其解決什么問題，哪些是它解決不了的，以及它會帶來什么問題。

ChatGPT可以給金融科技的創新帶來以下幾點啟發。

第一，借助小模型解決金融垂直領域問題。ChatGPT是大模型可以解決通用問題，但是對于金融垂直領域的問題可以用一些小模型解決，比如個人征信咨詢問答系統。用小模型更聚焦，效果會更好一些。

第二，借助AI工程的便利解決傳統模型問題。ChatGPT通過AI工程思路，借助目前的算力和大數據優勢，繞開傳統NLP模型技術上面的一些瓶頸。對于金融科技領域的傳統疑難問題，我們也可以采取同樣的工程思路來嘗試解決一些非常棘手的問題。

第三，利用AI助力金融科技的學習、教育、培訓和科研。ChatGPT目前可以通過收集資料、分析知識分析幫助我們學習，輔助我們做研究。未來利用AI輔助金融科技——這個前沿和交叉領域的學習和研究，會有很大空間。

最后強調兩點：

第一，目前關于ChatGPT和AI的使用仍需要專家的參與，特別是如果有優秀的專家參與，它的成功可能性會更大一點，因為專家能更好地把握它的流程、模式和準確性。

第二，ChatGPT功能非常強大，會給我們的生活和工作帶來巨大的幫助。我們有左腦、右腦，ChatGPT有可能會是我們的第三個腦。左腦和右腦可以用來思考、邏輯推理和釋放感情，而ChatGPT可以作為我們第三個腦進行信息的收集、信息的處理、數據的分析。