“亲情是对生命的深刻赋予。它不由基因驱使，而是一种慷慨的选择。”2月6日晚间，招商银行信用卡中心在其官方微博上发布了一篇《首秀金融界，招行亲情信用卡诠释“人生逆旅，亲情无价”》的推文，再度让这款人工智能（AI）软件在金融圈又火上一把。就在此前一天，有券商曾用撰写了一份行业研报，受到了专业分析师的好评。
新京报贝壳财经记者2月7日就“当前应如何理财”等问题向进行询问，该软件回复称，“根据目前市场行情，建议客户可以考虑投资稳健型基金、货币市场，以及科创板上市的创新型科技公司。”
在金融行业中的热度迅速爆表，让金融科技从业者看来到了人工智能应用“卷土重来”的架势。业内人士认为，其对于文案撰写等工作的创意性增强，确实让人眼前一亮。但从金融机构具体业务的角度来说，目前仍缺乏真实可应用的场景，依然有待开发。
“对于银行业务本身而言，现在的并不能直接应用到现有的业务中去，还需要面临如何在细分场景探索可持续的商业模式、业务合规性、技术自主可控、数据安全等相关问题。”中国政法大学法治与可持续发展研究中心副主任车宁告诉新京报贝壳财经记者，无法取代具有原创性的、需要人与人强关系维护的相关工作，因此其无法取代市场深度的研究者、财富管理客户经理等人群。
【体验】
与交流理财：“标准话术”作答，自称不能取代理财师
市场对于的期待相对较高，有业内人士分析认为，它在一定程度上可以替代银行理财客户经理的角色。新京报贝壳财经记者今日对此进行了体验。
当询问是否可以给出投资建议时，该软件回复称，“可以，不同投资有不同的风险，建议按客户目前所处的财务状况和不同财富管理模式来合理安排投资组合”。
记者与交流理财。
建议，可投资稳健型基金、货币市场及科创板。它认为，基金投资可以减少投资风险，货币市场不受国内外市场大幅波动的影响，科创板上市的创新型科技公司有很大的投资价值，具有投资长期价值的优势。
记者与交流理财。
而当被问及“今年是要多投资还是要多存款”时，认为，这关键要看自身的财务状况，例如财力雄厚可以选择，长期低风险的投资，例如银行理财产品；若财务条件有限可以考虑低风险的存款。
“给出的建议很冷静，但并未考虑客户的风险偏好、资金周期、现有产品情况。所代表的人工智能机器人主要是在合理性下给出的相对正确的指令，只能算是标准话术。”某股份制银行北京地区金牌客户经理告诉新京报贝壳财经记者，这种交互过于“冷冰冰”了。而近年来银行理财一直倡导的是“有温度的银行”，无法替代人与人之间交流所产生的效果，因此不会真的替代人。
对此，自己也有相同的判断。在新京报贝壳财经记者问询其是否会取代理财师时，回答称，“不能，因为财务建议需要综合考虑客户的投资偏好、财务实力、投资历史等多个因素，而AI不可能完全代替理财师对客户做出准确判断与投资建议”。
记者与交流理财。
【影响】
人工智能“卷土重来”能带来什么？相比当前人工智能想象空间较大
对于金融科技行业而言，所代表的人工智能技术，并不陌生。在2018年，人工智能就曾在金融领域“杀疯了”，多家银行、互联网平台、金融科技公司不断开发人工智能的运用，如今这项技术在智能客服、智能风控等领域均有相对成熟的应用场景。
这一次，所代表的人工智能“卷土重来”，为何会再度引发市场关注？
“在银行文本生成类工作场景中具有一定的应用潜力。”中国银行研究院研究员李晔林表示，对于在数字经济时代已经完成电子化、网络化和终端化转型，正处于智慧化转型进程中的商业银行来说，及其底层的文本生成技术和强化学习技术可能成为不容忽视的科技力量。
在李晔林看来，可在银行的前台经营部门中得以应用。通过在中输入某大型银行线上客服页面提供的热点问题并对二者提供的自动答复进行对比，可以看出的优点之一是有强大的信息整合功能。同时，在中台管理部门的应用中，在一定程度上集成了数据管理和自动化流程功能，使其在计划财务、渠道运营、授信管理甚至战略规划等领域都具有应用潜力。
车宁认为，所展现出来的创造性，让金融行业人士看到了更多人工智能发展的可能性。如将与元宇宙等概念相结合，则可能创造出来的是一个更加具有“智慧”的数字虚拟人，与之对话则摆脱了此前人工智能产品输入固定文本的模式，其可想象空间相对较大。
【考验】
进入金融行业考验重重：落地门槛高、存风险隐患
尽管在商业银行前中后台多个部门和岗位都具有应用潜力，但多位接受新京报贝壳财经记者采访的业内人士认为，目前实际落地的门槛较高、技术难点较多且明显存在风险隐患。
“想要真正进入金融行业却需要面临重重考验。”有银行业内人士表示，并非万能的，目前所展现出来的能力主要在文本的简单处理上，但真正原创性的、需要人与人交流的工作却无法替代。
除了理财师这类人与人交流的职位无法替代之外，金融监管专家周毅钦还指出，当前给出的建议和研究报告，主要是简单的结论性的内容，以及其强大的搜索和整合的能力。但对于需要专业知识进行论证、需要历史经验去推敲的工作，无法完成。因此对于真正具有原创性的工作，无法替代。
“所代表的这类更‘聪明’的人工智能技术，目前暂时还未能找到具体的落地应用场景。”车宁认为，如果没有下沉到某个业务的戏份场景中去，其更“聪明”的作用就没有发挥出来，不能真正带来业务模式的创新和效率的提升。
合规性、数据安全等也同样是必须面临的难题。
李晔林指出，从目前人工智能领域的发展来看，的开发者具有较大的市场竞争优势，银行与技术提供方之间存在的技术壁垒导致其在银行落地应用的安全性存疑。与此同时，由于技术本身具有可拓展的性质，其此前涉及的作弊、剽窃等伦理问题可能在商业活动中被放大。
车宁亦认为，如果将技术应用于银行具体业务中，可能存在客户信息是否会被泄露、信息来源是否合法合规合乎伦理、是否满足个人信息保护中诸如删除权的实现等一系列信息安全问题。而从金融机构的角度来说，近期是否有能力打造一套与自身具体业务无缝对接且能真正在生产中发挥作用、合法合规且自主可控的系统机制依然存疑。
“没有开放标准化的知识库接口，商业应用落地存在壁垒。”李晔林在开发和训练时使用的公开互联网知识库包罗万象，理论上可以解决公域使用场景下的所有文本生成问题，但是在银行业务和经营中的使用涉及各类内部知识，包括数据、管理制度、工作规范等等，要在实际应用领域获得大量语义数据并进行大量训练，初始使用成本极高。
不过，李晔林建议，银行业应高度重视其在商业领域的应用前景以及下一步技术突破的走向。在实践上，为了将人工智能系统和智能语言模型真正应用起来，银行可以深入探讨评估智能文本生成技术在渠道、运营甚至风控场景下提升工作效率的可行性，尝试在合理范围内适当加大科技投入，探索相关技术的开发和使用。
新京报贝壳财经记者 姜樊 编辑陈莉 校对 柳宝庆
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