ChatGPT的横空出世，再一次印证了这一点——“你永远可以相信科技的力量”。虽然还只是一个供试用的初级产品，ChatGPT在性能和体验上的突破性、颠覆性已经显而易见，对它的关注度、参与度已经远远超过了7年前AlphaGo战胜李世石。ChatGPT拥有持续的上下文对话能力，并具备一定逻辑推理能力，能对信息进行有效的总结提炼、生成文章、生成代码、完成翻译等，尤其是对话过程中展现出的智能水平令人惊叹。ChatGPT的问世，意味着人工智能的发展到了从“弱人工智能”向“强人工智能”跃迁的分水岭。
比ChatGPT更值得关注的是它背后的技术和技术趋势。这就是说，比ChatGPT更重要的是GPT（Generative Pre-trained Transformer 即”生成型预训练变换模型”），是大语言模型这种前沿技术，ChatGPT是在此“根技术”上开发的应用产品，是AI技术在文本生成领域的一种应用。相比一般AI模型，大模型输出的能力已经是一种通用智能，不同于像AlphaGo那样只能应用于狭窄领域的专用智能，大大拓宽了人工智能的应用范围和想象空间。事实上，基于大模型，OpenAI团队不仅推出了ChatGPT（对话），还推出了CodeX（代码生成）、DALL-E（图像生成）。相比于专用智能，GPT大模型更像是一个一专多能、学会了如何学习的“人”，而不是只适于特定场景的“机器”。
类似GPT这样的大模型技术，是下一代AI技术较量的核心课题，有人干脆把它称为AI 2.0。它的出现，意味着所有围绕移动互联网、AI 1.0的竞争和竞争优势正在告一段落。大模型技术将重塑多个行业的工作方式和格局，其中最明显的，也许就是金融业。换言之，大模型技术正在重新定义金融科技（Fintech）。
大模型技术大幅加速金融行业的智能化进程，定义行业新入口
金融行业是数字化、智能化的先行者，也是大模型技术落地的最佳领域。如果将大模型的能力放在金融行业中去处理原有的任务，会对很多工作产生颠覆性的影响。
大模型可以分为理解式大模型和生成式大模型。理解式大模型优势在于数据洞察理解能力，可以用在智能推荐、风险管理、智能经营上，帮助金融机构大幅提升经营效率和风险管理决策能力。生成式人工智能可以自主地生成新的数据、图像、语音、文本等信息，成为理财师、保险经纪人等金融从业人员的得力助手，大幅提升服务效率和服务体验。
（一）理解式大模型将客户经营与风控等决策能力提到新高度，降低金融风险
理解式大模型在海量数据基础上进行预训练，可以大幅提升数据洞察理解能力，让金融机构的客户经营与风控等决策能力提升到新高度。基于大模型技术，金融机构可以更好地理解和响应用户需求，让产品和用户需求更精准的匹配。在大模型的通用能力基础上，融合金融行业的知识和数据用于风险评估，有助于金融机构的风险决策，大幅提升风险稳定性；如果把各类金融大数据、不同行业的数据、宏观经济数据注入大模型，则可以进行有效的风险预警和预测，降低整个社会的金融风险。
度小满依托于百度人工智能技术，已经开展了一系列基于大模型的应用。以风险管理为例，度小满已经将大型语言模型LLM应用在互联网文本数据、征信报告的解读上，通过用文本数据构造的预训练模型以及AI算法，能够将征信报告解读出40万维的风险变量，更好的识别小微企业主的信贷风险。随着模型的迭代，大模型在智能风控上的潜力将进一步释放。
（二）生成式大模型将以客户为中心，重塑客户服务流程和体验
类似GPT这样的生成式大模型，不仅能自主生成创造性的内容，如新的文本、语音、图像、数据等，同时基于人类反馈的强化学习，不断迭代和提升生成内容的质量。金融业是以客户为中心的服务行业，与生成式大模型结合，有着广阔的应用场景。
对客户，生成式大模型可以是“永远在线的超级金融顾问”。过去，保险公司的经纪人向你推荐一款重疾险，只会把他认为更好的讲给你，但保险条款很复杂，有时很难做出选择。超级金融顾问则不代表某一家公司的产品和立场，非常中立地根据客户的需求、收入情况、身体情况等推荐适合的产品，不管是信贷产品，理财产品，还是保险产品，它都可以依托海量专业知识库，为客户提供24小时不间断的在线服务，和贴心的解决方案。更重要的是，它“永远在学习”，不断增进对客户的洞察理解，这种进化能力超越很多金融的从业者。
对从业者，生成式大模型可以是“全能业务助理”。基于大模型的业务助理不仅了解国内外的宏观政策、行业信息、产品信息，而且可以自动生成文章、报告，提供专业建议和方案辅助交流。例如，一个理财客户问，“我的风险容忍程度最大的回撤只有3%，但是我希望收益在5%，你能给我推荐几只基金吗？”，“在过去三年之内最大的回撤和亏损不超过5%，收益又在4%左右的基金有哪些？”人工智能马上就可以给出答案。通过这样的“全能助理”，理财师能更好地满足客户的个性化需求，大幅提升服务半径和服务质量。
此外，生成式大模型还展现了一键生成文稿、图像、视频等广告创意内容的能力，应用于广告和营销领域，将大幅提升营销效率。
当人们习惯了以上交互体验，金融行业的智能化进程将大大加快，AI交互界面将成为行业的新入口，当前客户服务流程和客户体验会被重塑。
在金融行业，很多机构都把做“有温度的金融“作为行动目标，如何让金融做到“有温度”，需要探索有效的技术路径。今天，ChatGPT所代表的大模型技术给我们提供了比较明确的技术方向。ChatGPT已经展示出了它的温度——洞察客户需求的深度和广度，界面的人性化、友好度，沟通的可持续性和可深化度。这一切，就是我们所追求的“温度”。
把握技术浪潮，提升金融科技全球竞争力
大模型技术作为移动互联网之后又一次大的技术革新，从挑战性和影响力而言，堪比人工智能领域的“登月计划”，将影响未来至少二十年的发展效率和发展质量。
移动互联网时代，中国的金融科技公司在移动支付、数字信贷等领域，取得了很多创新成果，大幅提升了金融数字化、智能化水平，已经在金融科技的全球竞争中走在前列。能不能发展好大模型技术，决定了我们能否在下一代人工智能竞争中继续引领发展。
在金融行业，具有通用能力的大模型成为基础设施，中小银行应用人工智能技术的门槛将大幅降低，在数字化、智能化进程中有了“换道超车”的机会。由于在数字资源、科技能力、业务场景等方面的天然差距，中小银行与大银行相比，在数字化转型方面相对落后，且面临差距越拉越大的风险。在大模型时代，所有银行都可以便捷地用先进的人工智能技术来解决各自的业务问题，不同规模的银行重新站在同一起跑线上，将大幅加快中小银行数字化、智能化进程。
在探索大模型技术在金融行业应用方面，度小满已经积极布局。近期，百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品“文心一言”（英文名：ERNIE Bot）开放生态合作，度小满成为首家接入“文心一言”的金融科技公司。接下来，基于文心一言的大模型技术基座，结合度小满业务场景积累的金融行业知识和数据进行交互式训练，我们希望能在金融行业发挥ChatGPT类人工智能技术的作用和价值，打造全新的智能客服、智能风控、智能交互服务。这些垂直应用不仅具备生成式人工智能（AI）、多模态语义理解等能力，而且适配金融行业高度重视风险、把安全性放在第一位的行业特点，做到高度稳定、自主可控。
金融科技是技术驱动的金融创新。大模型将对金融行业的智能化水平和数字化程度产生深刻影响，金融科技公司要抓住这次技术变革的机遇窗口，积极探索大模型技术的应用和发展，审慎应对其风险和挑战，助力金融业实现从数字化到智能化的跃升，夯实我国金融科技在国际竞争中的优势地位。
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