作者：刘梅莉

ChatGPT会取代金融从业者吗？

伴随ChatGPT概念爆火，国内一些金融机构开始使用ChatGPT进行内容创作，引爆金融圈话题。2月5日，财通证券(601108)用ChatGPT撰写了一篇医美行业研究报告，研报篇幅超6000字，全程用时不到四个小时。2月6日，招商银行(600036)借助ChatGPT的回答发布推文进行品牌宣传，这是国内金融行业首篇使用AIGC技术发布的品牌稿件。和以往新AI技术诞生之初时那样，ChatGPT也引发了金融行业对于“是否会被人工智能取代”的讨论。

(相关资料图)

事实上，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。

ChatGPT缺乏深度和专业性，难以解决客户具体问题

ChatGPT之所以引发人们如此关注，很大程度上是因为她强大的文本组织能力、学习能力以及智能化的连续对话机制。一首小诗，一篇文章，一段代码，只要进行提问并补充相关线索，它就能在分秒间生成一段文本，如果不满意，人们还能多次追问补充条件，ChatGPT会根据要求进行内容调整。

然而，在实际应用时，ChatGPT表现得却并没有那么完美。根据网友的使用反馈，ChatGPT针对人们的提问所给出的回答尽管有时候看起来非常完整且具有逻辑性，但细究内容却会发现其中许多信息存在误差，甚至是“胡编乱造”。相关技术人士称这可能是因为ChatGPT的模型数据库只储存了2021年前的信息素材，且并未覆盖所有专业内容，但这种回应反映了ChatGPT的运行依赖素材库的不断“喂养”，离不开人工调试和干预，也反映了ChatGPT现有的通用大模型实际上无法提供精确的专业性内容。

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的工作，而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的提升。度小满CTO许冬亮表示，ChatGPT所依托的大模型的基底是语言生成模型和语义理解模型，它的语义生成空间非常大，但在垂直领域应用还不够：当用户问出“我的信用卡逾期了该怎么办 ”时，ChatGPT可以给出通用型的话术，但很难给出具体解决方案，解决不了大部分用户的问题。

这种工具性的功能尽管会起到提升效率和用户体验的作用，但无法代替人工，实现真正的自动化。

难以把握可控性与安全性，ChatGPT落地只能是口号

风险与安全始终是金融领域逃不开的话题。即使ChatGPT这类人工智能现有的技术问题得到改进，垂直领域应用场景更加丰富，ChatGPT的落地也面临着信息及隐私泄漏等安全与监管难题。

若拓展ChatGPT的垂直领域应用模型，将ChatGPT技术应用到金融领域，尝试更加深入的工作，比如投资分析师一类，需要进行大量的针对性的模型训练，投入尽可能多的行业、公司等数据。这一方面涉及到了金融安全问题，一方面也存在信息泄露的风险。针对这一点，许冬亮认为，金融行业安全性是第一位的，ChatGPT创作的自由度太大，如果使用ChatGPT去解决真实场景中的任务，会导致可控性不足。

中国政法大学法治与可持续发展研究中心副主任车宁也表示，“对于银行业务本身而言，现在的ChatGPT并不能直接应用到现有的业务中去，还需要面临业务合规性、技术自主可控、数据安全等相关问题。”在强监管的国内金融环境中，只有在保证安全可控的前提下，ChatGPT的应用才能付诸实际。

人际情感交互是人工智能难以逾越的沟壑

现实中的工作需要有熟练的沟通和人际交往等“人所特有”的能力，不仅仅是具备高效率以及强大的整合分析能力就足够。

在智能客服已经普及的今天，人工客服在处理复杂情景，维护客户关系等方面依旧拥有不可替代的作用，计算机技术的不断发展也无法真正替代程序员的工作。在金融领域，金融客服、数据分析师、程序员这样的工作尤其需要人工智能所擅长的数据整合和分析的能力，但也需要前者特质加持。

ChatGPT和以往的AI技术一样，并不具备情感交互能力，即使是其让人兴奋的“类人化”对话模式也是基于科学家的理性研究总结生成的，而非有了“自我意识”。因此，比起“替代”某类职业，ChatGPT在金融场景应用中更大的可能是作为一种辅助工具，帮助人们提升数据处理和文本生成效率。

如深度科技研究院院长张秀荣所说，ChatGPT距离实际应用还有很远的路，目前的ChatGPT更多像一个“玩具”，而非生产力工具。ChatGPT目前仍处于发展的早期探索阶段，它所展示的能力，基本上是在人类已有工作基础上进行整理、归类等简单步骤。相比以往的聊天机器人，他更为“博学”、“得体”，但ChatGPT依旧不具备创造性的工作能力，更不具备情感交互能力，加上应用层面上可能涉及的安全问题，ChatGPT取代金融从业者，只能是一个遥远的设想，为时尚早。

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