中国商务新闻网年1月份，ChatGPT的全球月活用户达到1亿，获客速度超过有史以来的所有搜索类和办公类软件，并迅速超过Tiktok、Instagram等当前风靡一时的娱乐性产品。这款由美国人工智能公司OpenAI在年底发布的智能聊天机器人产品ChatGPT，因其具有强大的智能对话、信息搜索和文本生成功能而火爆全球。在众多用户的体验过程中，ChatGPT逐渐展示出其在软件开发、广告宣传、多语翻译等多个行业的高水平应用成果，激发了其他行业从业人员的应用热情。
ChatGPT强大的信息搜集功能和文本整合功能虽然势必推动人工智能技术向前发展，一些工作借助ChatGPT的使用将会变得更加有效率，但“取代”一说还为时尚早。业内专家指出，功能上，ChatGPT涉及的问答、写作、翻译、代码生成，在各自领域一直有主流产品，中国国内也有很多。但类似ChatGPT这样的模型开发会消耗大量的成本与人力，未来是否能够顺利实现商业化落地仍充满挑战。而且在实际应用时，ChatGPT表现得却并没有那么完美。比如在金融领域，无法提供精确的专业内容意味着ChatGPT只能承担简单的重复性工作，无法进行更加有深度可信赖的决策，这和现阶段金融领域的人工智能技术应用相比没有实质性提升。
中国银行研究院研究员李晔林认为，对于在数字经济时代已经完成电子化、网络化和终端化转型，正处于智慧化转型进程中的商业银行来说，ChatGPT及其底层的文本生成技术和强化学习技术也可能成为不容忽视的科技力量。总体上，ChatGPT在银行文本生成类工作场景中具有一定的应用潜力。
李晔林称，从设想到应用，当前ChatGPT在商业银行业务中仍面临较多实际问题。
一是ChatGPT没有开放标准化的知识库接口，商业应用落地存在壁垒。OpenAI在开发和训练ChatGPT时使用的公开互联网知识库包罗万象，理论上可以解决公域使用场景下的所有文本生成问题，但是在银行业务和经营中的使用涉及各类内部知识，包括数据、管理制度、工作规范等等，要在实际应用领域获得大量语义数据并进行大量训练，初始使用成本极高。
二是ChatGPT无法联网实时更新知识库。当前ChatGPT开放的功能均是建立在OpenAI使用年前收集的语料训练基础上实现的，一方面ChatGPT无法就最新的事件和问题做出回答，另一方面未知的知识库更新方式和训练所需的计算资源也是其在实际商业活动中落地的阻碍。
三是ChatGPT的初始方法是有监督的机器学习，在特定领域应用中的准确性和泛化性需进一步平衡。纯机器学习模型相比当下银行智能客服等多用的基于规则的模型在准确性上相对较弱，可能影响客户满意度。同时，可能会为模型训练初期训练者的个体逻辑引入实际的商业活动带来潜在的风险。
四是存在明显的数据泄露风险和科技伦理问题。从目前人工智能领域的发展来看，ChatGPT的开发者OpenAI具有较大的市场竞争优势，银行与技术提供方之间存在的技术壁垒导致其在银行落地应用的安全性存疑。与此同时，由于技术本身具有可拓展的性质，其此前涉及的作弊、剽窃等伦理问题可能在商业活动中被放大。
可以看出，ChatGPT智能聊天机器人在商业银行前中后台多个部门和岗位都具有应用潜力，但目前实际落地的门槛较高、技术难点较多且明显存在风险隐患。作为可能颠覆互联网行业格局和发展方向的重要技术，银行业应高度重视其在商业领域的应用前景以及下一步技术突破的走向。在实践上，为了将人工智能系统和智能语言模型真正应用起来，银行可以深入探讨评估智能文本生成技术在渠道、运营甚至风控场景下提升工作效率的可行性，尝试在合理范围内适当加大科技投入，探索相关技术的开发和使用。
■本报记者路虹