ChatGPT如何改变银行业?浙商证券2023-03-10.pdf
摘要:1、什么是ChatGPT?ChatGPT是什么?是将神经网络算法中的Transformer模型从理论变为现实的划时代应用。ChatGPT强在哪?①算力强数据多。近4年,GPT历代模型的开发和训练得到了微软在资金(110亿美元)和算力(打造世界第五超级计算机)上的强力支持,目前能够处理千亿级参数,训练百TB级数据。②训练模式领先。前三代GPT均采取无人参与的预训练机制,ChatGPT新增人类反馈强化训练。③开生成式先河。以算力和训练数据为支撑,ChatGPT能够准确理解各类问题,给予具有一定逻辑的开放式回答;还能够与提问者进行连续对话,不断修正给出的答案,这是前所未有的语言理解和表达能力。潜在价值巨大,未来ChatGPT技术与其他人工智能技术耦合,彻底改变人工智能生态的可能性极大。ChatGPT缺陷是?①语料来源:语料不够充分或完全未覆盖的空白领域,ChatGPT很可能会给出误导性内容;与Bing搜索引擎耦合后,回答问题的准确性是否收到搜索引擎数据的干扰有待观察。②运营成本:ChatGPT运营及训练成本高企,恐将制约未来发展。③道德风险:无法避免ChatGPT故意提供虚假或提供带有攻击性的答案。2、如何改变银行业?机遇与挑战:①银行客服,对于客服、催收等人工的替代,与ChatGPT关联最直接,或将开启深度智能化阶段。②业务前端:对于财富管理、小微客户、个人消费贷款等标准化产品,客户识别有望进一步细化,产品匹配有望更加精准。③业务中端:诸如授信报告、审批报告、贷后管理报告等强格式性案头工作,如能以ChatGPT替代,可有效提高运营效率。④科技基础:银行投入人工智能相关研究需要持续投入资源,特别是要投入支持模型运转及数据计算的算力资源。合规与成本:①数据隐私:银行数据的特殊性决定了应用第三方技术的审慎性,应用技术须考虑本地化、私有化部署模式。②系统稳定:银行不掌握ChatGPT核心技术,很难控制内容输出的正确性,也很难确保系统稳定运行,这在经营中存在很大风险。③成本投入:无论是接入ChatGPT,还是自主开发类似功能,均须较大成本投入,是否能够实现预期收益,存在不确定性。3、哪些银行有机会?在金融科技持续投入资源的银行。①科技人员:披露数据的21家上市银行科技队伍总人数11.6万人,占从业总人数的5%;工行在绝对人数上一枝独秀达3.5万人以上,浦发、招行、工行科技人员占比最高。②科技投入:披露数据的24家上市银行中科技投入近1600亿元,占营收的3%。四大行在科技投入绝对规模占有优势;长沙、平安、招行科技投入营收占比最高。4、风险提示:ChatGPT相关技术理念及技术路径出现质变,或被新技术替代;银行科技投入产出效能或不及预期。
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