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1、什么是ChatGPT？
　　ChatGPT是什么？是將神經網絡算法中的Transformer模型從理論變?yōu)楝F實的劃時代應用。
　　ChatGPT強在哪？①算力強數據多。近4年，GPT歷代模型的開發(fā)和訓練得到了微軟在資金（110億美元）和算力（打造世界第五超級計算機）上的強力支持，目前能夠處理千億級參數，訓練百TB級數據。②訓練模式領先。前三代GPT均采取無人參與的預訓練機制，ChatGPT新增人類反饋強化訓練。③開生成式先河。以算力和訓練數據為支撐，ChatGPT能夠準確理解各類問題，給予具有一定邏輯的開放式回答；還能夠與提問者進行連續(xù)對話，不斷修正給出的答案，這是前所未有的語言理解和表達能力。潛在價值巨大，未來ChatGPT技術與其他人工智能技術耦合，徹底改變人工智能生態(tài)的可能性極大。
　　ChatGPT缺陷是？①語料來源：語料不夠充分或完全未覆蓋的空白領域，ChatGPT很可能會給出誤導性內容；與Bing搜索引擎耦合后，回答問題的準確性是否收到搜索引擎數據的干擾有待觀察。②運營成本：ChatGPT運營及訓練成本高企，恐將制約未來發(fā)展。③道德風險：無法避免ChatGPT故意提供虛假或提供帶有攻擊性的答案。
　　2、如何改變銀行業(yè)？
　　機遇與挑戰(zhàn)：①銀行客服，對于客服、催收等人工的替代，與ChatGPT關聯最直接，或將開啟深度智能化階段。②業(yè)務前端：對于財富管理、小微客戶、個人消費貸款等標準化產品，客戶識別有望進一步細化，產品匹配有望更加精準。③業(yè)務中端：諸如授信報告、審批報告、貸后管理報告等強格式性案頭工作，如能以ChatGPT替代，可有效提高運營效率。④科技基礎：銀行投入人工智能相關研究需要持續(xù)投入資源，特別是要投入支持模型運轉及數據計算的算力資源。
　　合規(guī)與成本：①數據隱私：銀行數據的特殊性決定了應用第三方技術的審慎性，應用技術須考慮本地化、私有化部署模式。②系統(tǒng)穩(wěn)定：銀行不掌握ChatGPT核心技術，很難控制內容輸出的正確性，也很難確保系統(tǒng)穩(wěn)定運行，這在經營中存在很大風險。③成本投入：無論是接入ChatGPT，還是自主開發(fā)類似功能，均須較大成本投入，是否能夠實現預期收益，存在不確定性。
　　3、哪些銀行有機會？
　　在金融科技持續(xù)投入資源的銀行。①科技人員：披露數據的21家上市銀行科技隊伍總人數11.6萬人，占從業(yè)總人數的5%；工行在絕對人數上一枝獨秀達3.5萬人以上，浦發(fā)、招行、工行科技人員占比最高。②科技投入：披露數據的24家上市銀行中科技投入近1600億元，占營收的3%。四大行在科技投入絕對規(guī)模占有優(yōu)勢；長沙、平安、招行科技投入營收占比最高。
　　4、風險提示：ChatGPT相關技術理念及技術路徑出現質變，或被新技術替代；銀行科技投入產出效能或不及預期。