是一种基于机器学习算法创建的人工智能对话机器人，以大型语言模型为基础，通过自然语言处理（NLP）技术实现对话生成，并加入人类反馈强化学习（RLHF），通过迭代，在语义识别、对话逻辑、表达方式、回答丰富度等方面得到显著提升。但其本身也存在一些缺点：首先，对于具有创新性、数据库中没有或未经训练的问题，可能无法回答，或者回答欠妥；其次，此模型不具备独立思考能力，无法胜任需要相关能力的工作；第三，如何实现商业盈利是当前的一大难题；最后，缺乏监管以及可能存在的侵权等法律问题也亟待解决。
的问世将对金融行业造成一定程度的冲击。的应用将带来行业效率的大幅提升，促使商业模式变革，但同时也意味着一些工作机会将被其占据。不同于以往仅对体力劳动进行替代的人工智能模型，展示了取代人类脑力劳动工作的可能性。相比于人类，可以更加高效准确地完成一些基础性、重复性的脑力工作，例如对数据资料进行简单查找、整合，或是形成基本研究报告，又或进行量化交易。初级分析师、个人理财顾问、会计师、交易员、营销客服等职业从业者的失业风险大大增加。但金融业中的一大部分工作，如深度研究分析等，由于其创新性和挑战性，无法被人工智能所取代。同时，作为现代服务业的重要一员，金融业的核心在于服务，人与人之间的情感互通是人工智能无法实现的。证券公司、金融咨询公司等的业务体系中包含着大量的服务，因此，这类工作也难以被取代。
北京高新技术产业密集，国际化程度高，人才集中，是金融行业的一大聚集地，银行业数字化发展程度较高，政府重视并大力支持金融业发展，设置金科新区，金融科技是一个重要的发展支柱。的应用与发展将对作为金融重镇之一的北京产生深远影响:
（1）北京金融业发达，效率提升尤其受到重视。基础性、重复性工作由承担，能够全面提升金融行业的工作效率。以金融科技企业为代表的金融机构可以充分利用这一深度人工智能，快速从海量数据中提取有价值的关键信息，例如行业趋势、财务数据、舆情走向等，将其转化为可读的自然语言文本，如行业研究报告、风险分析报告等；同时，能够快速生成智能合约，大大简化合约流程；还可以利用快速分析财务数据及风险数据，生成财务分析报告或风险评估报告，帮助公司机构快速识别机会和风险，从多方面提升工作效率。
（2）依托的强大功能，能够衍生出一系列多元化金融服务产品。在投资顾问、客户咨询、商业营销等诸多领域，利用提供智能化、交互性服务，可有效提高服务质量和引流能力，帮助企业降低成本。例如，利用担当智能客服，能够以低成本高效处理复杂业务，提升客户满意度，增强品牌形象。
（3）确有可能替代北京金融业中基础性工作的从业者，使得企业乃至行业的人力资源结构发生改变。由于北京金融机构集聚，在当前的运行模式下，存在大量基础性工作从业者，他们的工作效率是无法与人工智能匹敌的。的普及对北京金融业的冲击将尤为显著，所造成的失业问题必须受到重视。但我们并非被人工智能压制，要将其为我所用。的应用可以减轻金融从业者大量基础性工作的压力，使其有更多的精力专注于重点部分。在北京人才汇聚、革新层出不穷的大环境下，金融从业者有能力有动力进行更多的创新，有助于行业新成果的诞生，从而推动整个行业的发展。
面对，我们要理性客观看待，不必“过多追捧”和“妖魔化”。（1）最初的设计目的是替代人类的重复性思考，极大的解放生产力，提高生产效率。但是，我们也应该看到，即使是最先进的人工智能，也不能取代和超越人类智能，它不具备情感、信念、意志等人类意识形式，也不可能真正具备人类的社会属性。不加节制地滥用科学技术，会使人类社会出现“异化”，产生伦理问题，导致大量失业和一些产业消失，进而引发社会治理问题。
（2）加强监管，引入可行的检验方法来确保模型给出的回答是真实可靠的，切实解决目前存在的虚假信息、数据安全、知识产权合规、伦理等问题。
（3）进一步对模型进行开发，解决金融领域所看重的时效性问题。
针对北京金融业特点，有如下对策：
（1）北京金融企业机构众多，大量金融专家在北京就职，同时，又不乏国家级实验室，可以利用现有政、企、校合作框架，充分发挥北京数字经济发展优势，引导更多金融科技企业参与到相关研发过程中，提升企业自身的产品服务质量；
（2）利用现有基金，包括自然科学和社会科学基金、智库基金等，开展一系列研究，充分探索在金融领域以及北京金融行业的应用；
（3）加强在金融行业的应用监管，防范金融风险。由于是一个新生事物，目前各项监管措施和法律制度还不完善，要谨防投机分子以此为名炒作所谓的虚拟货币或者进行非法集资等违法犯罪行为。让技术真正做到解放生产力，服务于人民。（王鹏）
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