全球科創觀察 | 清華五道口：ChatGPT在金融領域的應用和前景

ChatGPT使用了無監督的預訓練方式，通過大量的語料庫進行訓練，從而獲得了強大的語言理解和生成能力。相較於其他人工智慧模型，ChatGPT的模型具有以下特點：

1.模型架構：基於Transformers架構，具有很好的並行化能力和對長文本的處理能力，且能夠更好的理解語境。

2.訓練數據：通過分析大量的文本數據訓練出來的，訓練數據更加豐富，涵蓋了各種領域的知識。

3.應用範圍：模型被用於語言生成和理解，因此可以完成很多語言相關的任務，能夠生成高質量的文本，包括對話、新聞、故事等等，而其他人工智慧模型可能只能完成特定的任務。

其中，最有特點的是Transformers模型採用的自注意力學習機制（Multi-head Attention），相對於傳統的判別式模型，這一類生成式模型最大的特點是直接學習訓練數據本身的特點，因而能更有效地學習大容量的樣本，特別是海量的語言、視覺信息。

二

ChatGPT對金融領域的可能影響

隨著人工智慧技術的發展，ChatGPT作為一種新型的智能交互系統，有潛力成為金融領域重要的輔助工具。ChatGPT是一個處理文本和語言的模型，因此，其在金融科技領域的增益更多的是聚焦於涉及文本處理類型的領域。

在金融行業的客戶服務方面，ChatGPT有助於實現更高程度的自動化。金融產品通常具有很多技術術語和複雜的流程，這使得客戶很難理解和使用這些產品。針對這一痛點，ChatGPT可以通過智能對話的功能幫助客戶更輕鬆地理解和使用這些產品。其次，隨著金融機構客戶數量的增加，客戶服務團隊可能難以承受大量的詢問和投訴，ChatGPT可以對客戶提出的問題進行自動回答，從而節省了客服人員的時間和勞動力成本。相較於市面上現有的智能客服機器人，ChatGPT的對話方式更趨近於人類，並且能對客戶的內容有針對性的響應，用戶體驗會更優。

在金融投資方面，ChatGPT有潛力幫助金融機構進行數據分析和預測。金融行業涉及的數據量非常大，包括市場趨勢、客戶投資組合、歷史交易記錄等等。ChatGPT可以通過機器學習和自然語言處理技術，對這些數據進行分析，預測市場趨勢和投資機會。當然，這跟ChatGPT學習的文本內容有關，就現有內容來說，ChatGPT可能不能給出有針對性的建議，但是在足夠金融相關的語料庫訓練的情況下，我們認為ChatGPT仍然有這一潛力。目前來看，ChatGPT最有可能應用的場景是智能投顧領域，傳統的投資建議往往是針對所有客戶提供的。但是，不同客戶的需求和偏好是不同的。智能投顧可以基於客戶的特定需求和偏好，提供個性化的投資建議。結合ChatGPT的文本理解和生成式對話能力，智能投顧的體驗會更友好。

在金融風險管理方面，作為AI語言模型，ChatGPT沒有直接投資或管理金融風險的能力，但它可以通過提供信息和見解來幫助金融從業者進行金融風險分析。通常，金融風險分析涉及評估與投資或金融產品相關的潛在風險，並確定這些風險發生的可能性，這包括分析市場趨勢、評估公司的財務狀況以及考慮可能影響金融市場的宏觀經濟因素。

綜上所述，ChatGPT的強大的自然語言處理和生成能力，為金融行業帶來了更高效、更準確的信息處理和決策分析能力，同時也為金融機構提供了更好的客戶服務和風險管理能力。隨著人工智慧技術的不斷發展，我們認為ChatGPT在金融領域中的應用將會越來越廣泛。

（一）ChatGPT在客戶服務中的應用

ChatGPT是一個先進的語言模型，能夠在金融領域提升客戶服務的質量和效率。它複雜的自然語言處理能力使它能夠理解並回應客戶的詢問和關切，可以說是為金融機構提供了一個加強用戶參與感和提高運營效率的高效解決方案。ChatGPT可以為客戶提供更個性化的體驗，減少等待時間，並能幫助金融機構降低成本。憑藉其先進的機器學習能力、個性化的建議和自然的對話風格，ChatGPT代表了聊天機器人技術向前發展的重要一步。

第一，ChatGPT在客戶服務中最大的一個優勢是它能夠處理複雜的金融查詢，並根據客戶的獨特需求和情況提供個性化的建議。例如，如果客戶詢問投資選擇，ChatGPT可以分析他們的財務歷史和風險承受能力，提供考慮到他們個人目標和偏好的定製建議。這種定製水平使ChatGPT有別於其他聊天機器人，後者可能只提供一般的回應，或不能完全理解客戶財務狀況的細微差別。

第二，ChatGPT在與客戶的對話中能實現更高層級的個性化，可以創造一個更有吸引力和用戶友好的客戶體驗。與當前市面上很多聊天機器人不同，它們可能會在有限的幾輪對話中就被客戶識別出，而ChatGPT則能夠將與客戶對話的輪次延長，甚至是客戶完全不會察覺到是與機器在進行互動。客戶在與ChatGPT流暢和直觀的對話中，感覺更像是在與人類專家交談，這可以大幅提升客戶的滿意度和忠誠度。

第三，使用ChatGPT可以幫助金融機構降低與客戶服務相關的成本的同時，為客戶提供實時的、全天候的服務。同傳統聊天機器人一樣，通過ChatGPT自動化的客戶支持，金融機構可以減少對人工客服的需求，從而節省大量成本。ChatGPT還可以大幅減少客戶接入服務時等待時間，它能夠立即回應客戶的詢問，提高客戶的滿意度。

（二）ChatGPT在財務預測和分析中的應用

為了進行財務風險分析，專業人士一般可以收集和分析來自各種來源的數據，例如財務報告、市場數據和新聞文章。然後可以使用此信息創建財務模型以預測未來績效並評估潛在風險。作為語言模型，ChatGPT可以通過提供各種公司和金融產品的信息、總結財務報告以及解釋風險分析中使用的金融概念和技術來協助這一過程。ChatGPT在金融風險管理方面的主要優勢是能夠處理和理解大量信息，並以清晰簡潔的方式提供見解和解釋。

ChatGPT可以對大量的金融文本進行分析和處理，如新聞報道、公司公告、分析師報告、財務報表（利潤表、資產負債表、現金流量表）等，幫助金融分析師更準確地評估公司的財務狀況、盈利能力、償債能力等指標，從而預測其財務狀況及未來的發展趨勢。

ChatGPT接受過來自各種來源的各種文本的培訓，這意味著其對金融概念、技術和市場趨勢有廣泛的理解。這使其能夠通過提供有關廣泛主題和行業的信息和見解來協助財務風險分析。此外，ChatGPT的自然語言處理能力使其能夠理解和回答覆雜的問題，使金融專業人士能夠更方便的訪問他們做出決策所需的信息。

圖：來源於ChatGPT的回覆

三

ChatGPT在金融領域應用的制約因素

儘管ChatGPT相較於此前很多聊天機器人在語言理解和生成能力方面更為強大，但現階段將其直接應用到金融領域可能仍會面臨較多實際問題。當前，ChatGPT無法實時聯網更新資料庫、語料數據與金融領域存在較大差異、數據泄露和技術倫理等問題是制約其在金融領域應用的主要因素。

第一，ChatGPT無法實時聯網更新資料庫。目前ChatGPT開放的功能均是建立在OpenAI在2021年前收集的語料數據訓練的基礎上實現的。對於金融領域，一個極其重要的特點就是時效性，社會運行過程中不斷發生的各種事件都會對金融市場造成影響。ChatGPT無法實現對最新事件或問題的追蹤學習，這就造成了ChatGPT很多情況下無法給出有效回答或是只能給出錯誤回答的情形，而這顯然是無法達到金融機構應用要求的。不過，這一點似乎不是問題，在最新版的Bing中已經集成了比ChatGPT更為先進的OpenAI語言模型，AI已經可以基於最新事件進行回答了。

第二，ChatGPT學習的語料數據與金融領域存在較大差異，這也是其在金融領域商業化應用的巨大壁壘。OpenAI在開發和訓練ChatGPT使用了大量公開網際網路知識庫，但在金融領域還存在大量的行研報告、專家紀要、業績點評等都沒有出現在ChatGPT的訓練集中。這會導致ChatGPT在投研分析、智能投顧等細分領域的應用受到很大的局限。

第三，數據泄露和技術倫理問題也是ChatGPT在金融領域應用需要考慮的重要因素。在使用ChatGPT時，由於需要收集和處理用戶的數據，而這些數據可能會被用作ChatGPT進一步的訓練學習，這可能會存在數據泄露的問題。此外，由於目前的RLHF並不能完全避免ChatGPT在訓練庫中學習到不道德或錯誤的回答，因此也可能會輸出一些違反倫理和常識的有害信息或虛假信息。

來源：全球科創觀察

編輯：丹凌