ChatGPT在银行业的应用及风险

2022年11月，ChatGPT首次发布，短短两个月后其活跃用户数量超过1亿，是史上用户数增长最快的消费者应用，成为AI发展史上的现象级事件。ChatGPT标志着人工智能技术从专用人工技能转向通用人工智能，大幅提升了人工智能的应用场景。ChatGPT的出现掀起了人工智能领域新一轮竞赛，微软、谷歌、腾讯、阿里巴巴等科技巨头纷纷加快生成式人工智能布局。ChatGPT对经济社会将产生广泛而深远的影响，给人工智能产业、金融、教育、科研等多个领域带来机遇与挑战。金融与科技融合是科技推动下社会分工深化的必然趋势，ChatGPT无疑将拓宽金融领域AI应用的边界，极大推动金融行业变革，助推金融机构更好地服务实体经济。我国银行业应充分利用好ChatGPT带来的发展机遇，加速各种应用场景落地，并防范其可能引发的风险。

ChatGPT是以深度学习和人类反馈强化学习等技术为基础，通过对海量数据的预训练，根据用户指令生成接近人类水平的高质量自然语言文本的大型生成式AI语言模型。与传统人工智能聊天机器人相比，ChatGPT具有显著的优势，从生成到创造层面都实现了对人类的超模拟。具体表现在以下三方面。

我国银行业应用ChatGPT需防范相关风险

四是智能催收。催收是商业银行贷后管理的重要组成部分，在数字化转型和合规催收的双重要求下，ChatGPT将成为商业银行高效催收的利器。ChatGPT可以通过用户的身份信息、交易与还款行为、互联网行为等数据，对用户进行分群。再通过分群模型和账龄策略相结合，对不同用户采取不同的催收手段。ChatGPT能模仿不同类型人的语气对借款人进行催收，话术通过经验学习也将不断丰富，灵活地促成借款人及时偿还逾期贷款。

事物普遍具有两面性，拥有强大自然语言处理能力的ChatGPT，既催生了变革，也带来了风险。ChatGPT将使银行业产生巨大变革，但由此带来的风险亦不容忽视。我国银行业应在ChatGPT的狂飙热潮下冷静思考，ChatGPT在银行业应用上面临哪些挑战、带来哪些风险、ChatGPT应用边界在哪里？ChatGPT对银行业的挑战和风险主要有以下几方面。

六是反赌反诈。近些年，电信网络诈骗案件频发，人民群众反映强烈，反赌反诈成为银行的一项重要工作。银行传统的电话回访、客户识别、账户管控等反赌反诈工作需耗费大量人力物力，且存在管控不够精准的现象。随着ChatGPT的引入，银行可实现差别化智能外呼、个性化客户识别，大幅降低反赌反诈工作的繁重性，提升防控的精准性。

ChatGPT在银行业有广阔的应用场景

本文源自中国银行保险报

科技的改变将对金融业业务模式产生变革性影响，重塑金融行业。从Bank1.0到4.0，银行业务逐步被新技术变革升级、迭代与重构。作为大型自然语言处理工具，ChatGPT在银行业有广泛的应用场景。它将推动银行业态发生深刻变革，提升银行服务质效。当前，一些大型国有银行正积极推进ChatGPT在银行业务中的应用，开展类ChatGPT应用试点。未来，我国银行业有多个场景可以应用ChatGPT。

（作者单位：中国建设银行湖北省分行）

一是智能客服。传统的智能客服能够针对用户大量的重复问题提供相对固定程式下的标准答案，一定程度上降低了人工沟通成本，但输出的内容机械且缺乏情感。ChatGPT具有强大的自然语言处理能力，思考方式和表达方式都贴近真人，可以回答更为复杂的问题，回答的问题也更准确更有建设性。ChatGPT应用于智能客服将进一步提高客户服务效率和服务水平，提升客户体验。

五是流程自动化。当前，商业银行通过RPA实现业务流程中重复性、机械性数据采集、加工等工作自动化处理，但RPA难以处理非结构化数据。ChatGPT可以利用自然语言理解和生成能力来处理非结构化数据，将非结构化数据解析成结构化数据，从而拓展RPA应用场景，解决大部分重复性、机械性工作，帮助银行员工从日常繁琐事务中解放出来，提升工作效率。

一是数据和隐私泄露风险。以ChatGPT为代表的大型语言模型更依赖于多元海量数据训练，部分使用者金融信息安全意识淡薄，而且在银行业务具体场景中使用大型语言模型的规则缺失，将增加数据泄露、滥用的风险。ChatGPT训练数据中存在大量的个人隐私内容，即使获取信息来源用户的许可，但由于互联网上存在许多被他人恶意曝光的个人信息，将对个人隐私安全造成威胁。二是法律风险。ChatGPT生成的内容属于谁，是否能够赋予其作者身份，是目前面临的重要问题。ChatGPT生成的内容可能不具有原创性，导致存在剽窃的风险和知识产权侵犯的泛化。三是科技伦理风险。科技发展必然面临伦理问题，不讲伦理的科技发展是灾难。科技伦理观既闪耀着“科技之光”，也伴随着“伦理之影”。ChatGPT在银行业中的应用极大提升了生产力，也带来道德和伦理问题，这些科技伦理风险包括算法歧视、隐私侵犯、大数据杀熟、过度采集用户数据、数字鸿沟等。

七是程序编写。近年来，我国商业银行加快前沿科技成果在金融领域的应用，强化科技驱动，加大科技投入，金融科技人员占比不断提升。未来，ChatGPT可以辅助银行科技人员编写代码、测试，开发复杂的软件项目，设计复杂的系统，帮助银行提升软件开发生产力。

一是具备超强的“人类反馈”学习能力。传统的人工智能聊天机器人仅能够对用户提出的简单问题进行作答，输出的聊天内容机械且没有情感。而ChatGPT能从用户反馈中（如连续提问、及时补充等）强化学习，使人机对话在多轮互动中走向深化，话题覆盖更广，交流更人性化。二是具备超强的语言重组创造能力。ChatGPT具有传统的人工智能聊天机器人所不具有的语言自组织能力和内容再创造能力。ChatGPT自然语言能力突出，在人机互动时输出的内容逻辑清晰、结构完整、自然流畅，这是自主学习、消化和再输出的结果。超强的语言重组和整合能力使ChatGPT成为人类知识生产的强大引擎。三是具备超强的拟人情感能力。传统的人工智能聊天机器人虽有智慧能力但缺乏情感能力，ChatGPT作为一种大型生成式语言模型，能够模仿人类思维方式和表达习惯，学习“人类的情绪是如何被表达”，给用户提供贴近真人的聊天交流。正是这种传统人工智能聊天机器人所不具有的优势，使ChatGPT达到了当前AI技术的巅峰水平，被视为人工智能技术历史上的重要里程碑。它或将成为撬动第四次工业革命的杠杆，推动经济社会的深层次变革。

ChatGPT是人工智能历史上的重要里程碑

三是智能风控。对数据的挖掘和解读是解决风控问题的一大关键。ChatGPT能够超越传统方法对数据拥有深入的挖掘和处理能力，如对海量的互联网文本数据、行为数据、征信报告数据进行解读。对数据解读能力的提升，将帮助商业银行发现原来难以发现的风险。ChatGPT在贷中贷后交互过程中能不断挖掘客户新特征、发现新规则，帮助商业银行建立动态调整的风控策略，提升风控效率。

我国银行业一方面要紧跟科技发展，积极推进ChatGPT在金融领域的应用；另一方面要密切关注ChatGPT带来的风险与挑战，采取积极有效的应对措施。一是遵守相关法律法规。在新的AI技术应用方面，商业银行应将守法和合规作为首要的考量因素。商业银行引入ChatGPT应符合《网络安全法》《数据安全法》《生成式人工智能服务管理办法》等法律法规以及监管政策、行业自律规范。二是加强用户信息保护。商业银行应深刻认识ChatGPT应用下用户信息保护的迫切性和重要性。完善用户信息保护的技术手段，提升全链条多环节用户信息安全管控能力。建立信息数据库分级授权管理制度，加强个人金融信息安全保护的宣传教育。三是遵守科技伦理规范。商业银行应该未雨绸缪提出科技伦理潜在风险的规避机制，提升科技伦理治理能力、树立科技向善的伦理文化，加强对员工科技伦理价值观的教育。将科技伦理嵌入银行业务全流程，推动有温度的科技创新应用。

二是智能营销。在营销活动中，ChatGPT可以创作更有吸引力的广告文案，输出更加精准的营销话术。ChatGPT还可搭建数字化服务平台，及时获取并分析产品、客户偏好、用户需求等最新数据，帮助商业银行对客户进行精准画像并开展千人千面的个性化营销。