隨著ChatGPT的爆火，生成式人工智能技術越來越備受銀行業(yè)的關注。ChatGPT等生成式AI技術給銀行業(yè)帶來了什么？未來將如何發(fā)展？

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8月22日，在Gartner線上媒體溝通會上，Gartner高級研究總監(jiān)顏晶表示，“在這幾個方向，生成式AI將為銀行的生產(chǎn)力帶來非常大的幫助和提高。具體而言，一是前臺和服務的轉(zhuǎn)型；二是營銷；三是運營轉(zhuǎn)型；四是數(shù)據(jù)管理?！?/p>

顏晶稱：“隨著技術的進步發(fā)展，ChatGPT可以應用在銀行業(yè)的范疇將會越來越廣，并且它也可以為銀行未來的業(yè)務和運營開辟更多的可能性?！迸c此同時，她也認為，“AI風險對于未來銀行業(yè)全面的影響，依然是有待觀察和研究的?！?/p>

國內(nèi)部分銀行已開展生成式AI的試點工作

據(jù)Gartner此前的調(diào)研報告顯示，雖然目前全球經(jīng)濟還處于低迷期，但是采用生成式AI的一些機構(gòu)，并不主要考慮用生成式AI來節(jié)省成本。根據(jù)報告，38%的受訪者希望通過生成式AI去提升客戶服務，26%是用于利潤增長，只有17%的受訪者表示他們用生成式AI的主要目的是用于成本優(yōu)化，而7%用于支持業(yè)務的連續(xù)性。

顏晶稱，“55%的受訪銀行正在計劃應用ChatGPT來提高客戶服務，比如說我們最常見的虛擬助手等?！蹦壳般y行對ChatGPT的運用主要包括五個方向，包括客戶服務、數(shù)據(jù)分析、商業(yè)智能、運營以及應用開發(fā)等。而這五個方向也是目前銀行重點花費投資的領域。

在國內(nèi)銀行的具體應用案例上，據(jù)顏晶介紹，已經(jīng)有一些銀行正在生成式AI的試點中。有的已經(jīng)通過千億級企業(yè)的數(shù)據(jù)進行深度的深度學習，并且建設了中國小微企業(yè)的AI大模型，并創(chuàng)新運用分段式訓練的模型架構(gòu)與綠色和低成本的方式，實現(xiàn)了模型參數(shù)變量突破100億的大關。

例如，目前微眾銀行，已經(jīng)將這個AI大模型運用到銀行業(yè)務中，比如像：信貸、風險評估、賬戶風險管理、客戶服務、消費者權益等。

此外，農(nóng)業(yè)銀行新推出一個叫“ChatABC”的新產(chǎn)品。通過異構(gòu)的知識庫，去充分融合農(nóng)行內(nèi)部的知識庫，而通過一些工具、比如：農(nóng)行內(nèi)部的“研發(fā)問答助手、工單自動回復”等，但是他們這個目前只是向內(nèi)部員工開放試用。

顏晶表示，隨著技術的進步發(fā)展，ChatGPT可以應用在銀行業(yè)的范疇將會越來越廣，并且它也可以為銀行未來的業(yè)務和運營開辟更多的可能性。

顏晶認為，“在這幾個方向，生成式AI將為銀行的生產(chǎn)力帶來非常大的幫助和提高。具體而言，一是前臺和服務的轉(zhuǎn)型；二是營銷；三是運營轉(zhuǎn)型；四是數(shù)據(jù)管理。”

AI風險包括“不準確的信息”“系統(tǒng)性偏見”等

雖然生成式AI已經(jīng)為銀行業(yè)帶來了很多機遇，但是風險和機遇是并存的。顏晶表示，AI風險對于未來銀行業(yè)全面的影響，依然是有待觀察和研究的。

她列舉了幾大風險，包括：不準確的信息、系統(tǒng)性偏見、隱私和安全、道德風險。關于不準確信息方面，她舉例解釋，“一個金融的聊天服務機器人，就不應該向金融客戶提供與健康相關的一些服務內(nèi)容。”

在AI帶來的風險上，顏晶還詳細提出兩點問題：一是透明和可解釋性。例如，當客戶不理解為何AI會拒絕客戶的貸款申請時，而銀行又不可以為AI的行為做出更多的解釋時，就會削弱客戶對銀行的信任感，并且甚至可能會為監(jiān)管機構(gòu)帶來一些風險和問題。

二是問責制。銀行沒有適當?shù)臋C制為生成式人工智能犯的錯誤來承擔這些后果或者是追責時，這個也會讓客戶和銀行之間產(chǎn)生更多的一些信任危機和風險。此外，還有泄露風險，例如，關鍵信息被泄露、違反政策和假新聞等。

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