·对话POINTS·1）AI大潮之下，ChatGPT在金融领域可能有哪些应用场景？2）ChatGPT有哪些可行的商业模式？3）ChatGPT等大模型类AI技术落地到金融领域可能存在哪些风险跟挑战？4）金融行业有哪些诉求可以借助ai的生成能力来解决？5）未来三到五年，您对AI在金融行业的落地应用有哪些期待和预测？

01

AI大潮之下，ChatGPT在金融领域可能有哪些应用场景？

刘晓春：

我认为，人工智能在金融行业可能有两个不同的应用方向，一是取代人，二是成为人的助手。

一方面，许多原本需要人类从事的岗位或工作环节已经开始被人工智能替代了，比如会计工作，现在已经很少有人手工做会计分录了，可以说，人工智能已经把所有原来的这种手工记账的岗位全部给替代掉了。

另一方面，对于更多工作，比如风险评估、信贷调研等，人工智能可能并没有完全替代人，而是可以成为人类的辅助工具。比如，我们可以要求人工智能生成一份文件，然后由人工在此基础上进行修改调整，人机协作以完成最终的工作。

至于，ChatGPT在金融行业里可以落地哪些场景？我认为这个问题的关键是技术能为金融带来什么？

从我作为银行人的角度来看，我希望技术能够帮助我们降本增效，至于如何实现这一目标，这就取决于技术与场景、岗位或具体的业务是否匹配，毕竟不同的人工智能可能有着不同的擅长领域，并不是只要是人工智能就能够胜任所有任务。

总之，不能简单地因为人工智能很火而盲目上马使用。

肖小跑：

我来讲讲我们使用ChatGPT的真实感受。

我从事金融行业，除了投资外，还有一家初创公司从事高频交易。在高频交易中，程序员负责编写交易系统代码、测试和调试程序，而交易员则使用这些程序来执行特定策略进行交易。我们之前遇到的一个问题是缺乏工程师，导致新功能测试等任务无法及时完成。自从使用ChatGPT后，我们就可以让交易员简单地使用Python语言编写测试脚本，而不需要占用工程师的时间。

因此，对于高级交易员和程序员而言，ChatGPT是一个非常好的工具，因为它可以解放他们的时间，使他们能够更专注于架构和高阶编程工作。但对于初级程序员和交易员而言，确实已经有很多工作不需要他们做了。

另外，我觉得ChatGPT在金融行业里，还有很多应用场景。比如人工智能可以帮助推销贷款产品，帮助处理贷款申请以及风险控制等等。当然，监管和风险管理方面需要与金融机构协调。

此外，如今网络上存在一种名叫合成身份的欺诈手段，即黑客利用各种身份碎片拼凑出一个完整的身份画像，并用于欺诈。但AI或许可以帮助解决这个问题，并识别出这些合成的假身份。

02

ChatGPT有哪些可行的商业模式？

刘晓春：

讨论商业模式的前提，我们不仅要关注技术的功能本身，还要考虑如何将其应用到具体的商业场景中。例如，对银行而言，我们要考虑技术可以在哪些场景帮助客户降本增效？

另外，商业模式可以是一次性购买，也可以是租用。商业模式的选择不仅仅依赖于功能本身，也取决于使用者的需求和机构对该事物的看法。

肖小跑：

我感觉ChatGPT的商业模式非常清晰。实际上，我已经给ChatGPT这样的产品付了很多钱了。

不过，我担心的是人工智能尤其是大模型的商业模式可能会被大公司所垄断。因为，AI大模型肯定不是一般人随意就能搞出来的，它需要大量的资源、时间和金钱的投入！而有这种能力的，大概率只有大公司了。

03

ChatGPT等大模型类AI技术落地到金融领域可能存在哪些风险跟挑战？

肖小跑：

最近，我看到了一个案例，即瑞信被收购。在这个过程中，瑞信172亿美元AT1债券（银行补充一级资本金债券）被“强制清零”，因为瑞信是一家大银行，人们开始询问ChatGPT是否曾经出现过类似的情况，例如像瑞信这样的100多亿美元的AT1被监管机构清零的情况。ChatGPT回答说确实有发生过，并且给出了许多例子，例如西班牙大众银行和意大利银行在2016年或2017年的AT1减记事件。然而，后来发现这些例子都是编造的，完全不存在。ChatGPT提供的链接也是404错误。这不是不准确的问题，而是完全虚构的事件。而且，一家媒体还将ChatGPT的回答写入了一篇文章中，并在网上广泛传播，形成了一个胡扯循环，即AI编造了故事。

我觉得这是一个挺大的风险，因为你很有可能会用一个假消息，作为你的风险判断的支撑依据，并做出错误的决策。

刘晓春：

虽然我们一直在做金融创新，并强调客户画像的重要性。事实上，尽管客户画像可以用于精准营销某种产品，提高销售效果。但当我们需要进行精准贷款时，客户画像并不一定能解决问题。因为每个人的道德底线并不是固定的，它会随着环境和收入的变化而浮动。如果你借给某人超出其还款能力的金额，那么他的道德底线可能会发生变化。因此，我对人工智能是否能够意识到这些问题表示怀疑。实际上，这也是之前客户画像在贷款方面应用不成功的原因。

另外，监管风险也是一个问题，因为采用ChatGPT技术实际上是把风控模型外包出去了。外包出去的风险模型你看不见，而且风控模型一般都是针对某一类客户的，不适用于所有客户。如果他们拿了一个模型来对所有客户进行评估，那么这个风险是很大的。

此外，如果利用人工智能对贷款申请者进行评估并根据该信息放贷款，那么追究责任时就会有问题。如果未来所有审查都由人工智能完成，责任将落在谁身上？

因此，我建议人工智能设计者应共同承担责任。这可以更好地防止像ChatGPT胡说八道、乱来一气这样的例子。

技术人员可能想要创新，希望他所设计的人工智能能够自我思考。但是，在特定领域中，我希望他的思考是按照我的逻辑去思考，也就是按照风险控制的逻辑去思考。如果他能够及时根据这个逻辑提醒我在信贷审查中发现的风险，那么效果就会很好。

总之，我强调谁设计的这个模型，谁就要承担责任。

肖小跑：

刘院长刚才提到了一种金融类业务，即信用类业务。目前来看，这些业务并不适合由AI或机器来处理，因为我们如何判断贷款对象的信用程度、是否会违约以及偿还意愿等问题都很难计算。虽然偿付能力可以通过AI帮助计算，但是偿还意愿很难确定，因为我们无法计算出人类的脑神经波动。因此，至少在目前阶段，需要人类来判断如小微企业的违约率，并设定贷款额度等事项。总之，包含信用因素的这类业务目前还不能交由机器或AI来处理。

关于风险问题，我还想补充一下。如果AI出现风险事件，刘院长的观点是让设计AI模型的人承担责任，但我认为这很困难。因为AI的设计者虽然可以设计模型，但模型要想使用还需要利用大量的数据来训练，如果数据是错的，显然最终输出的结果也将是错的。而在这种情况下，AI设计者是不应该完全承担责任的。这是金融服务中使用人工智能最大的风险之一。AI模型是黑匣子，使得责任难以界定。

另外，如果所有资管公司都使用相同的模型和策略，在市场上就会产生羊群效应，这可能导致市场崩溃。

04

金融行业有哪些诉求可以借助ai的生成能力来解决？

刘晓春：

我认为人工智能在某种程度上是一种助手型技术，也就是说，它难以完全替代某个岗位。例如，当我们考虑今年的规划时，尽管我们可能已经有了大致的想法，但这些想法可能并不全面。此时，人工智能可以作为一个秘书的助手，提高效率并更快地收集信息。

另外，我认为要解决责任分配的问题需要两个技术：金融技术和制度逻辑。金融技术包括统计学原理和量化交易模型等，而人工智能可以加速这些计算过程。制度逻辑则规定必须遵循的事项，包括数据来源和处理方式，从而让责任得以追究。

举个例子，对于信贷审查，签字人当然要承担责任，但并非所有签字人都应该被追究责任。如果调查员提供的信息是虚假的，那么责任就应该由调查员承担。因此，我们不能仅仅依靠人工智能来处理所有事情。

我认为，我们需要将制度逻辑和技术逻辑结合起来，从而清楚地分辨责任应该由谁承担。确定责任的归属是一个制度性决定，而不是技术性决定。

最后，我们需要有丰富的想象力来思考人工智能今后可以做什么。但同时，我们也要限制人工智能的胡乱发挥，以确保其在特定领域的专业和高效。

肖小跑：

我想补充一下，刘院长刚才讲的几点都很有意思。根据我的理解，似乎金融行业比较适合使用弱人工智能。弱人工智能其实并不弱，实际上，它也是很强的，只不过只是在某一方面很强罢了。例如AlphaGo在围棋方面是世界第一，但它不能开车。

我认为金融行业可能更适合这种模型，即专注于某个领域的AI模型。但我认为由于金融行业数据的封闭性和敏感性，训练一个专注于金融行业的大型模型可能很难实现。即使在同一家银行内，各部门之间也有防火墙，基本上金融数据不是随意共享的。因此，在这种情况下，我不确定金融行业应该如何训练出一个专用模型。或许，只有在国家力量的支持下才可能实现，即让该国内的所有银行和部门之间的数据全部公开，然后集中训练一台智能机器人。显然，这也不太现实。

05

未来三到五年，您对AI在金融行业的落地应用有哪些期待和预测？

刘晓春：

就我个人而言，我希望未来金融行业能够拥有更多有效的风险评估工具，提高效率、降低成本。这是第一方面。第二方面，特别是在公共基础设施建设方面，科学技术应该得到广泛应用，每个人和机构都需要这些技术，但我们需要降低技术投入成本，让所有人都能够使用。我认为未来三五年需要做的事情之一就是实现这一点。目前，从我接触到的中小银行和其他金融机构来看，它们在技术投入方面都存在困难。按照数字科技的要求，这些机构难以满足需求。因此，在这种技术条件下，共享平台是必须的。虽然这可能会导致某些平台市场占有率较高，但这些平台只是为各个机构提供服务，而不是垄断者。这样才能使技术应用范围更广，创新更多。如果每个中小银行或金融机构都需要自己开发后台或中台系统，那将是不可承受的。因此，我们需要像人工智能发展一样，形成一个商业模式，建立一个公共平台，让小型金融机构都能够使用，而且使用起来也是经济实惠的。这样，更多的技术才会被广泛应用，并得到更好的利用。

肖小跑：

我有三个想法。第一个是刚才刘院长提到的，我认为人工智能将来一定会成为一个公共物品或平台，因为它实在太强大了。如果被一家或几家企业所控制，这将带来全人类的风险。因此，它必须成为一个公共使用的物品。第二个想法是，我期待看到人工智能和区块链结合的应用。今天，马斯克和许多专家联名上书，表达了对人工智能潜在危害性或风险的认知。因此，可能需要另一种技术来相互制约，例如区块链。第三，对于每个人来说，我认为没有必要过于担心工作问题。相反，我很享受使用人工智能的过程，他特别适合那些好奇心强、喜欢学习但不够专业的人。

— End —

嘉宾 | 刘晓春杜玉杰肖小跑

编辑 | 坛子，添加坛子微信（BKsufe）

AI+金融的奇遇之旅：机遇、挑战和展望 01:42:15 Share

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