“当我们思考亲情时，却发现它是一种超越生物学的”利他”行为”，这是来自招商银行掌上生活App官方公众号”小招喵的掌上生活”推文中的其中一行字句，但这并非某位诗人的妙想，而是由全球爆火的人工智能的幕后程序组合而来，这也是在国内金融业中的”首秀”。
除招商银行信用卡使用诠释”人生逆旅，亲情无价”这一主题外，江苏银行也表示已经在的应用上进行了有益探索。无疑，在风潮席卷全球之际，国内银行业也迅速进行了相关尝试，继而引发了”金融从业人士是否会被AI取代”的讨论。
萨摩耶云科技集团创始人、董事长兼CEO林建明对财经网金融表示， 代表了新一代AI技术方向，AI扮演的角色正在改变，由此带来的应用场景将不断延展拓宽。金融机构在利用技术逐步赋能场景方面，有着巨大的想象空间。在智能营销、智能客服、风险识别、代码编程等方面，都是较好的应用方向。
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也有多位分析人士共同指出，当下距离技术在金融领域大规模应用仍有时日，其亦无法在灵活面对市场行情、提供具体决策方案等方面逾越人脑。
实现金融首秀
亲情是什么？2月6日，招商银行于微信公众号”小招喵的掌上生活”上发布了由参与的关于该行亲情信用卡的宣传稿，在其中给出了自己的答案。”聊天的过程中，展现了出众的语义理解及信息整合推演能力，甚至是文采”招商银行在推文中表示。
不仅在文案创意上提供全新角度，在银行的系统运作中也能够发挥高效独特的功用。2月8日，江苏银行在苏银金融科技公众号上发文称，江苏银行科技团队已经在的应用上进行了有益探索，科技人员联合应用与Codex技术，分析行内信息系统运行情况，自动化分析得出相关建议。
江苏银行在上述推文中总结称，从测试结果看，代码在生产环境运行，完美完成全部需求且仅耗费了不到1小时。编写功能的时间大大缩短，而且原先需要与厂商对接沟通所耗费的时间由数天缩短到了数小时，甚至在某些方面，该应用生成代码考虑的比开发者更为详细。
基于上述成功测试案例，江苏银行信息科技部门负责人认为，未来的软件开发可能会发展成为AI编写、专人审核的模式，实现生产力的大幅度飞跃。新技术也将在金融业务中的日常办公、风险评估、客户服务、辅助营销等方面发挥作用。
所展现出的创意无限、高效互动的特点，在于其背后的运行逻辑。 “本身强大的语言理解和生成能力是其俘获众多用户的杀手锏”， 萨摩耶云科技集团创始人、董事长兼CEO林建明对财经网金融介绍，是AI技术的一次重大突破，基于架构的预训练语言模型，借助其强大的语言理解和生成能力，通过在人工标注和反馈的大规模数据上进行学习，它能够根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样聊天交流，从而让预训练语言模型能够更好地理解人类的问题并给出更好的回复。
林建明表示，作为大型语言模型（LLM），其依托的GPT3.5、巨量语料、算力的结晶使模型蕴含的知识几乎覆盖了各个领域，在训练过程中加入人工标注数据，向GPT3.5注入了”人类偏好”知识，从而能够理解人的命令。成功的背后，离不开独特训练模型的加持，核心技术采用了监督学习+奖励模型共同进行语言模型训练。的模型参数量目前已达到1750 亿，发挥出巨量级数据的”暴力奇迹”。
在多个服务场景具备潜力
近年来，数字科技已然成为经济发展的强劲动能，也是塑造银行核心竞争力的关键所在。各家银行对于金融科技的力度也在不断增强，身为数字科技产物，以等为代表的AIGC技术也为金融业带来无限遐想。对于类产品在包括银行在内的金融机构中的发展前景，多位业内人士指出，类产品在智能客服、宣传营销、维系用户关系以及风险识别等方面具备潜力，未来有望为金融领域的更多场景提供强力支持。
易观分析金融行业高级咨询顾问苏筱芮表示，从现有情况来看，使用类技术可能在银行的营销宣传、客户运营等环节起到作用，所代表的对话机器人能够协助客户更好地理解银行的产品及业务，也能够在一定程度上指引银行客户办理业务，为其答疑解惑。
天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，类产品能够非常好的模拟人类聊天行为，在理解能力和交互性方面表现也更强，具有广泛的商业化前景，将推动金融行业的快速变革，有望在迎宾服务、智能客服、客户电话回访、信用卡账单催款、用户调研等领域快速落地，可以帮助金融行业进行业务流程的优化、创新，加强与客户的沟通和联系，进一步提升效率、降低成本和风险等。
“以为代表的生成式AIGC将会颠覆和重塑金融机构营销模式，带来人机协同的生产革命。它将释放营销内容创作生产力，尤其是对于目标性单一的内容素材创作形成冲击，在替代这类基础性营销创作者的同时，提升营销效率”林建明对财经网金融进一步解释称：”基于个性化推荐、实时计算能力以及等技术，能够解决线上线下协同营销过程中的自动化断点问题，实现营销策略自动生成和迭代、自动AB实验、渠道自动分流，让千人千面的品牌营销真正得以落地实现。同时，结合金融机构语料进行适应性训练，高质量的内容生成能力将进一步提升用户运营转化率，实现降本增效。”
林建明还提到，在知识图谱引擎原有的隐性集团识别、深度链扩散、子图筛选等能力基础上，扩展出更高维度、更大范围的隐性关系识别，实现对关键要素提取、资料自动化审核、风险点提示等风控领域的业务流程自动化水平的提升，为金融机构提供全方位智能风险管理服务，重塑银行前中后台，大幅提高风险识别能力。
“无法完全取代金融从业者”
尽管类产品在银行多个业务领域及环节能够产生诸多作用，但分析人士认为其在金融领域大规模铺开仍需时日，取代金融从业人士的说法更是为时尚早。依赖于大量数据和信息基础，类产品在具备机械性和重复性的分析、数据生成等方面拥有优势，但这无法取代具备深度专业素养、能够灵活应对市场变化，为用户提供判断决策的金融专业人士。同时，也有可能会引发科技与伦理等方面的争论。
郭涛认为，类技术目前还尚处于发展的早期探索阶段，存在关键核心技术发展不成熟、算法模型不完善、训练数据缺乏及偏差、理解能力不足、回答问题不够灵活和对语料库依赖过多、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，距离大规模的商业化应用还需要很长一段时间。
苏筱芮对财经网金融提出了类产品在银行业务运行过程可能遇到的问题和挑战：一是仅能够理解银行的一些基础产品及服务，对于更加复杂、冷门的业务问题效果未知；二是AI对于客户需求的理解及方案的设计目前尚不能替代专业的金融从业者，从市场上的对话反馈来看，其提出的内容也存在泛泛而谈、较为空洞等缺点。
“不可否认的是，在技术发展过程中，也面临着虚假信息、数据安全、知识产权合规、伦理等各种各样的风险”林建明也提及：”但是，这些风险可以通过技术的方式予以解决，比如通过奖励模型过滤风险，通过人类反馈来优化语言模型，让其更加智能的预测人类的行为，从而保证生成结果的真实性和安全性。”
存在的可能是，以等为代表的AIGC技术在未来会成为金融从业者的高效辅助工具，且有望成为后者的核心竞争力之一。
“技术暂时还无法理解高级别的词汇语义，以及对市场交易中人性特点的把握。这些东西还需要配合人的大脑来完成。未来技术不会完全取代金融从业者，但是会作为金融从业者的一个强大的辅助工具”对外经济贸易大学国家对外开放研究院副教授陈建伟认为：”一定程度上可以说，掌握和深度应用技术的金融从业者，未来工作效率将会极大提升；但是，如果从业者没有掌握应用技术的技能，很有可能会逐渐失去岗位竞争力，无法在与技术的竞赛中留下来。”
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