作者：劉梅莉

(資料圖片)

ChatGPT會取代金融從業者嗎？

伴隨ChatGPT概念爆火，國內一些金融機構開始使用ChatGPT進行內容創作，引爆金融圈話題。2月5日，財通證券(601108)用ChatGPT撰寫了一篇醫美行業研究報告，研報篇幅超6000字，全程用時不到四個小時。2月6日，招商銀行(600036)借助ChatGPT的回答發布推文進行品牌宣傳，這是國內金融行業首篇使用AIGC技術發布的品牌稿件。和以往新AI技術誕生之初時那樣，ChatGPT也引發了金融行業對于“是否會被人工智能取代”的討論。

事實上，ChatGPT強大的信息搜集功能和文本整合功能雖然勢必推動人工智能技術向前發展，一些工作借助ChatGPT的使用將會變得更加有效率，但“取代”一說還為時尚早。

ChatGPT缺乏深度和專業性，難以解決客戶具體問題

ChatGPT之所以引發人們如此關注，很大程度上是因為她強大的文本組織能力、學習能力以及智能化的連續對話機制。一首小詩，一篇文章，一段代碼，只要進行提問并補充相關線索，它就能在分秒間生成一段文本，如果不滿意，人們還能多次追問補充條件，ChatGPT會根據要求進行內容調整。

然而，在實際應用時，ChatGPT表現得卻并沒有那么完美。根據網友的使用反饋，ChatGPT針對人們的提問所給出的回答盡管有時候看起來非常完整且具有邏輯性，但細究內容卻會發現其中許多信息存在誤差，甚至是“胡編亂造”。相關技術人士稱這可能是因為ChatGPT的模型數據庫只儲存了2021年前的信息素材，且并未覆蓋所有專業內容，但這種回應反映了ChatGPT的運行依賴素材庫的不斷“喂養”，離不開人工調試和干預，也反映了ChatGPT現有的通用大模型實際上無法提供精確的專業性內容。

在金融領域，無法提供精確的專業內容意味著ChatGPT只能承擔簡單的重復性的工作，而無法進行更加有深度可信賴的決策，這和現階段金融領域的人工智能技術應用相比沒有實質性的提升。度小滿CTO許冬亮表示，ChatGPT所依托的大模型的基底是語言生成模型和語義理解模型，它的語義生成空間非常大，但在垂直領域應用還不夠：當用戶問出“我的信用卡逾期了該怎么辦 ”時，ChatGPT可以給出通用型的話術，但很難給出具體解決方案，解決不了大部分用戶的問題。

這種工具性的功能盡管會起到提升效率和用戶體驗的作用，但無法代替人工，實現真正的自動化。

難以把握可控性與安全性，ChatGPT落地只能是口號

風險與安全始終是金融領域逃不開的話題。即使ChatGPT這類人工智能現有的技術問題得到改進，垂直領域應用場景更加豐富，ChatGPT的落地也面臨著信息及隱私泄漏等安全與監管難題。

若拓展ChatGPT的垂直領域應用模型，將ChatGPT技術應用到金融領域，嘗試更加深入的工作，比如投資分析師一類，需要進行大量的針對性的模型訓練，投入盡可能多的行業、公司等數據。這一方面涉及到了金融安全問題，一方面也存在信息泄露的風險。針對這一點，許冬亮認為，金融行業安全性是第一位的，ChatGPT創作的自由度太大，如果使用ChatGPT去解決真實場景中的任務，會導致可控性不足。

中國政法大學法治與可持續發展研究中心副主任車寧也表示，“對于銀行業務本身而言，現在的ChatGPT并不能直接應用到現有的業務中去，還需要面臨業務合規性、技術自主可控、數據安全等相關問題。”在強監管的國內金融環境中，只有在保證安全可控的前提下，ChatGPT的應用才能付諸實際。

人際情感交互是人工智能難以逾越的溝壑

現實中的工作需要有熟練的溝通和人際交往等“人所特有”的能力，不僅僅是具備高效率以及強大的整合分析能力就足夠。

在智能客服已經普及的今天，人工客服在處理復雜情景，維護客戶關系等方面依舊擁有不可替代的作用，計算機技術的不斷發展也無法真正替代程序員的工作。在金融領域，金融客服、數據分析師、程序員這樣的工作尤其需要人工智能所擅長的數據整合和分析的能力，但也需要前者特質加持。

ChatGPT和以往的AI技術一樣，并不具備情感交互能力，即使是其讓人興奮的“類人化”對話模式也是基于科學家的理性研究總結生成的，而非有了“自我意識”。因此，比起“替代”某類職業，ChatGPT在金融場景應用中更大的可能是作為一種輔助工具，幫助人們提升數據處理和文本生成效率。

如深度科技研究院院長張秀榮所說，ChatGPT距離實際應用還有很遠的路，目前的ChatGPT更多像一個“玩具”，而非生產力工具。ChatGPT目前仍處于發展的早期探索階段，它所展示的能力，基本上是在人類已有工作基礎上進行整理、歸類等簡單步驟。相比以往的聊天機器人，他更為“博學”、“得體”，但ChatGPT依舊不具備創造性的工作能力，更不具備情感交互能力，加上應用層面上可能涉及的安全問題，ChatGPT取代金融從業者，只能是一個遙遠的設想，為時尚早。

本文首發于微信公眾號：看懂經濟。文章內容屬作者個人觀點，不代表和訊網立場。投資者據此操作，風險請自擔。