刘新海：ChatGPT为金融科技带来八大价值，潜在风险远超监管步伐
观点 零壹财经 零壹财经 2023-03-01 阅读：10622
2022年11月，ChatGPT横空出世，戳中了资本、技术、产业的兴奋点。微软市值一夜暴涨5450亿美元，腾讯、百度、360、美团等国内大厂也开始纷纷布局ChatGPT。无AI凭借“创作”强势崛起，这预示着AIGC元年已经开启，下一个万亿赛道即将爆发。
中译出版社一直以来密切关注科技类、前沿类、趋势类话题，2023年2月重磅出版关于ChatGPT和AIGC图书——《AIGC：智能创作时代》。
鉴于以上背景，2023年2月24日，由中译出版社主办、零壹智库作为支持机构的“AIGC与智能数字时代前沿论坛暨《AIGC：智能创作时代》新书发布会”在京举办，邀请行业内最权威专家、学者深入探讨火爆的ChatGPT背后的智能数字发展浪潮。
以下是全联并购公会信用管理委员会常务副主任刘新海主旨发言内容。
大家下午好，非常高兴和大家做一个这样的分享，我首先介绍一下个人我的背景背景：在十年前，我一直从事人工智能前沿方面的研究，从计算机视觉到文本挖掘然后做编程、在欧洲获得AI领域的博士学位，和相关科技公司合作并在欧洲工作一段时间。之后的十年，就进入了金融科技领域，在国内央行工作了很多年。目前我负责一个智库，研究征信和数据行业的商业模式与监管政策。同时，我与北大金融智能研究中心的团队合作，坚持做一些AI技术研发方面的创新。
ChatGPT是信息科技在当下的大风口，预示着未来数字经济的发展方向，引起了强烈的关注。金融科技是信息技术变现的重要场景，因为金融具有逐利性，它希望采用最先进的技术来提高业务效率。
ChatGPT对金融科技有三个方面的影响：第一个是ChatGPT对金融科技的直接价值，第二个是ChatGPT在金融科技创新中的潜在风险，第三个是ChatGPT对于金融科技创新的间接价值。
ChatGPT主要有两大技术特点。第一个特点是通用性。通用指它什么问题都可以回答；第二个特点是它处理的是非结构化数据。其实整个社会大部分信息是非结构化数据，而且非结构化数据和我们的实际应用更接近。因此，这是巨大的突破。ChatGPT是一个超级语言模型，而不是视觉模型，也不是听觉模型，当然也不是硬件方面的革命性突破，这是我们需要了解ChatGPT的一些边界，因为ChatGPT不是万能的。
这次ChatGPT现象是在当前信息技术与硬件技术进步共同推动下的大突破。与十年前的信息不同，在大数据时代，人类社会大部分的信息都在互联网上，越来越全面，它们都可以被采集、分析、学习和应用，这是ChatGPT获得成功的一个前提。算力的进步也是推动ChatGPT成功的重要动力。ChatGPT也用了很多人工标注和反馈，以及很多先进的人工智能机器学习方法，例如强化学习。
但是值得一提的是，ChatGPT虽然是大语言模型，但是它在自然语言处理NLP技术上从过去到现在一直没有大的突破，因为人的语义、语法和句法非常复杂，不是很容易解决。但是ChatGPT绕开了这个瓶颈，它通过人工反馈和大数据的训练学习逼近来解决。
（一）ChatGPT在金融科技领域的直接应用价值
主要有五个方面的直接价值。
ChatGTP作为大语言模型，第一个最重要的应用方向就是智能客服这个领域，因为在金融领域有许多个细分的条线都需要有智能客服和虚拟助手，从投资、信贷、信用卡到个人理财等，每一条线都需要智能客服。我们曾经想做征信领域智能客服系统，但是一直存在技术壁垒。对于个人信用报告，因为涉及每个人的个人利益，所以有很多异议和咨询的需求。如果做一个这种问答系统自动解答在征信领域的问题，这在过去非常难，但是现在由于ChatGPT技术，是可以实现的。当然这种智能客服需要垂直领域的专家知识相结合。
第二个重要的方向是数据分析。由于金融领域有大量的预测分析工作，金融本身可以视为一个数据行业或信息处理行业，有着大量的预测分析工作需求，很多是一些固定模式的预测分析，这部分可以使用ChatGPT。它有非常好的特点——能处理非结构化的信息，可以针对更多的数据处理，而传统的预测方法依赖于结构化数据分析。
第三个方向是欺诈检测。有一些欺诈的模式是固定的，ChatGPT可以被用来检测这些欺诈模式。
第四个方向是财务规划。ChatGPT可以利用金融主体的信息和以往的知识，提供更加个性化的定制服务。
第五个方面是风险管理。风险管理也是我们金融领域非常重要的内容。金融行业存在大量的风险模式，很多风险管理过程也是流程化的，ChatGPT可以有效地提供风险管理的咨询和设计。
需要强调的是这几个方面的应用都需要专家参与，都需要以应用模式非常清晰、流程标准化为前提。不是说ChatGPT一装上什么问题都解决，而是需要专家将这个模式分析清楚，再借助ChatGPT的这种巨大的分析和学习能力来解决。
（二）ChatGPT在金融科技创新中的潜在风险
目前很多法律专家和技术伦理专家都在讨论ChatGPT在金融科技方面的应用上会带来很多风险。
首先，金融的封闭性增加了机器学习的难度。金融行业的数据和业务都非常封闭，ChatGPT很难学得到，如果学不到，何谈解决这些领域相关的问题？
其次，金融领域还涉及消费者重大利益。金融交易并不是简单地买个小东西，个人房贷往往涉及金额上百万，而企业的借贷甚至达到几千万。因此，金融交易的公平性、可解释性都非常重要。如果利用ChatGPT来进行风险管理和决策，这些基本权益如何来保证？2023年2月23日的《华尔街日报》报道摩根大通这家银行开始限制员工使用ChatGPT，因为不知道答案是否准确及大家是怎么使用的。如果任何地方都用ChatGPT就会出现问题，因为金融还是要保证决策分析的准确性、透明性和公平性。
AI的应用将会涉及人类社会的所有领域，特别是软件领域。怎样让AI应用能够被社会大众所信任是一个基本的问题。如果ChatGPT的网络安全风险和知识产权的风险都能够得到很好的解决，大众就会放心地使用。
当然像ChatGPT这股浪潮远远超出我们监管的步伐，同时监管也要和创新进行平衡。那怎么来面对ChatGPT所带来的诸多风险呢？
这就需要倡导AI行业应用的科技伦理。从道德层面上，作为ChatGPT的使用者，我们个人和机构都要主动采用负责任的AI标准，促进社会和谐。同时要有专家的声音和多方博弈，这样更好地促进对监管合规性的跟进和对AI伦理的倡导。
（三）ChatGPT的间接价值
这个方面也很重要。ChatGPT最大的一个意义就是给我们带来了新的思维方法，同时也激发出大家创业创新的激情。现在国内很多互联网企业都在跟进这个方向上的发展就是一个很好的趋势。ChatGPT会带来思维方式的改变，它会渗透各个领域。每个领域都需要想一想AI能帮助其解决什么问题，哪些是它解决不了的，以及它会带来什么问题。
ChatGPT可以给金融科技的创新带来以下几点启发。
第一，借助小模型解决金融垂直领域问题。ChatGPT是大模型可以解决通用问题，但是对于金融垂直领域的问题可以用一些小模型解决，比如个人征信咨询问答系统。用小模型更聚焦，效果会更好一些。
第二，借助AI工程的便利解决传统模型问题。ChatGPT通过AI工程思路，借助目前的算力和大数据优势，绕开传统NLP模型技术上面的一些瓶颈。对于金融科技领域的传统疑难问题，我们也可以采取同样的工程思路来尝试解决一些非常棘手的问题。
第三，利用AI助力金融科技的学习、教育、培训和科研。ChatGPT目前可以通过收集资料、分析知识分析帮助我们学习，辅助我们做研究。未来利用AI辅助金融科技——这个前沿和交叉领域的学习和研究，会有很大空间。
最后强调两点：
第一，目前关于ChatGPT和AI的使用仍需要专家的参与，特别是如果有优秀的专家参与，它的成功可能性会更大一点，因为专家能更好地把握它的流程、模式和准确性。
第二，ChatGPT功能非常强大，会给我们的生活和工作带来巨大的帮助。我们有左脑、右脑，ChatGPT有可能会是我们的第三个脑。左脑和右脑可以用来思考、逻辑推理和释放感情，而ChatGPT可以作为我们第三个脑进行信息的收集、信息的处理、数据的分析。
End.
零壹读书会第3期丨《美国征信史》
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