从国际金融业的角度来看，以为代表的人工智能的进步将为其数字化转型带来“加速度”，其不仅能改变线上化—数字化—智能化发展路径，并提高发展速度，还能突破财富管理的投顾瓶颈，全面提升客服效率。
伴随着科技的飞速发展，人工智能正在越来越多的渗入我们的生活。2月以来，的火热度在全球持续发酵；这款应用软件由投资的于2022年11月推出，其在短短两个月内增加到约1亿用户。2月10日，微软创始人比尔·盖茨评价的历史意义重大，甚至不亚于个人电脑（PC）和互联网诞生。对比而言，当前聚集在身上的“镁光灯”远胜于2015年阿尔法狗(）掀起国际围棋界“巨浪”的盛景。
客观而言，的成功，是在前期大量坚实的工作基础上实现的，而非横空出世的技术跨越。从国际金融业的角度来看，以为代表的人工智能的进步将为其数字化转型带来“加速度”，其不仅能改变线上化—数字化—智能化发展路径，并提高发展速度，还能突破财富管理的投顾瓶颈，全面提升客服效率。不过，在此之中仍有相关的挑战和风险值得警惕；如何确保数据隐私性和安全性；如何提升金融服务的准确性等都是需要进一步探索的话题。
火爆全球人工智能成热点话题
简单而言，是基于大型语言模型的对话机器人，其核心改进是通过人工反馈和强化学习实现语义识别和人机交互。2022年11月30日，推出对话机器人原型， 使用的人类反馈强化模型技术使用人类偏好作为奖励信号来微调模型，能够通过学习和理解人类的语言进行对话，像人类一样聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。
成立于2015年，专注于强化学习等人工智能算法、模型的研发与应用。2019年该公司获得微软注资10亿美元，就Azure业务开发人工智能技术。2023年，微软再次追加百亿元投资，深入布局生成式人工智能技术。随着公司技术不断沉淀，产品模型持续演进，GPT模型陆续演化出GPT—2、GPT—3、GPT—3.5等版本。基于微调后的GPT—3.5模型，推出软件。因此，从这个角度而言，的成功，是在前期大量坚实的工作基础上实现的，而非横空出世的技术跨越。
推出后，今年1月已达到1亿活跃用户，成为历史上增长最快的消费者应用程序。备受消费者喜欢的原因在于，它能够根据用户给出的上下文和对话输入生成问题的答案，这使得它更加通用，能够处理更大范围的场景。它不仅可以处理对话，还可以处理其他NLP（自然语言编程）任务，如语言翻译、文本摘要和情感分析。但并不完美，还存在不少缺点和很多需要改进优化的空间。例如，其目前提供的信息并不完全准确，利用概率生成的模型有很大概率存在错位的情况，通常需要二次确认；它很难做增量信息的知识更新；它只可以做大而全的东西，而无法精确到执行层。同时，某些回答带有政治、价值倾向性，对用户有一定的误导性等。
相关专家预计，不仅是新一代对话机器人的突破，也将为信息产业带来巨大变革，可能会成为全球人工智能下一个“竞技赛道”。本月，微软推出由支持的最新版本必应搜索引擎和Edge浏览器，宣布要“重塑搜索”。微软旗下、Azure云服务等所有产品都将全线整合。也发布了基于谷歌LaMDA大模型的下一代对话AI系统Bard。宣布正在研发的大模型类项目“文心一言”，计划在3月完成内测，随后对公众开放。、等中国企业也表示正在或计划研发类似产品。
科技赋能全球金融业相关风险仍需警惕
由于以为代表的人工智能在语义识别和人机交互方面的技术突破，其对全球金融业数字化转型也将带来助力。专家表示，以为代表的人工智能可能改变之前默认的线上化—数字化—智能化发展路径。由于类人机交互会生产出新的用户数据，智能化可能反向推动数字化，加速数据的闭环迭代。它可能突破财富管理的投顾瓶颈。财富管理是金融科技最大的增长点。第三方财富管理（含保险在内的大理财）最大“痛点”是投顾服务线上化，投顾服务线上化的难点是用户交互。为用户交互体验大幅提升提供可能性。它能全面提升客户服务效率。替代零售客户服务中的人工基础性工作；为投顾赋能；为机构客户提供数据分析和资讯整理等。它能创建更安全的财务流程。通过在银行交易数据集上训练模型，这可能是银行比以前更快、更准确地检测可疑或欺诈交易的另一种方式。这可以帮助银行保护客户免受经济损失和诈骗。
不过，虽然以为代表的人工智能这项技术前景广阔，但在广泛实施之前，仍有一些挑战和风险值得警惕。其中一个关键考虑因素是数据隐私和安全性。以为代表的人工智能算法需要分析大量不同且具有代表性的客户数据，银行必须确保这些数据的安全，不以任何方式被滥用。银行必须具有强有力的安全措施，以保护客户数据免受未经授权的访问和操纵。
此外，金融服务的准确性也是值得加强的地方。在金融服务中，以为代表的人工智能使用者要确保用于训练算法的数据是多样化的、有代表性的、准确的和最新的。如果数据不符合以上条件，那么算法生成的结果也可能是不准确的、有偏见的或无意义的。最后，相关技术创新在全球金融实践中还需要关注监管合规的问题。随着人工智能更多的加入金融服务中，相关的监管法规也正不断更迭。因此，金融机构在将以为代表的人工智能部署到业务之前，必须确保它们符合最新的金融监管规定。
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