金融圈，已經想用爆火的ChatGPT賺錢了？
作者 | 陳暢
編輯 | 楊潔
ChatGPT的火，也『燒』到了金融圈。
近日，兩則關於金融機構試水ChatGPT應用的消息引起關注。
招商銀行在微信發佈了一篇名為《親情信用卡溫暖上市，ChatGPT首次詮釋『人生逆旅，親情無價』》的推文，而這也被看作是金融行業首次嘗試與ChatGPT搭檔生產的宣傳稿件。
無獨有偶，日前，財通證券研究也發佈了一篇由ChatGPT撰寫的超6000字醫美研報，並在業內刷屏。
這不由得也讓一部分分析師開始擔心，自己的飯碗要被ChatGPT搶走了。
2023年開年後，人工智能賽道上，OpenAI旗下的ChatGPT就一直占據了頭條。
推出不到兩個月的時間，它的月活用戶就突破1億，創造了最快的『從0到1』的增長紀錄。
作為一款聊天人工智能應用，ChatGPT能夠代替人寫文章、寫情書、寫代碼、做題。
現在，它甚至已經在金融領域開始『工作』了。
ChatGPT究竟是什麼新物種？當年AlphaGo擊敗『棋王』李世石的事還歷歷在目，ChatGPT難道又要掀起一次新的技術革命嗎？為什麼它在金融行業率先開始了落地的試驗，是否可能替代部分崗位？將來，它是否還能實現幫人炒股理財呢？
經試驗，ChatGPT確實能無所不答。
而對其未來的商業化，業界也意見不一。
有專家認為，ChatGPT現在在企業中，更多地是能能夠扮演『實習生』的角色，它可以處理簡單的文本素材整理等工作，但還缺乏深層次分析能力，真正應用起來還需要時間，商業化落地還較為遙遠。
但也有業內人士對此抱有不同的看法。
在他們看來，ChatGPT並不是一個簡單的聊天軟件，它很可能打開了『強人工智能』的潘多拉魔盒。
達觀數據創始人陳運文認為，它於人工智能行業，無異於一個『原子彈』級別的改變，對部分文字工作崗位帶來了顛覆性的創新。
而金融行業，未來可能是其應用落地的重點領域。
當ChatGPT做起文案、研報、財務分析
『生命的舞臺上，我們都是基因的載體』『如果說基因給我們的生命帶來了基礎，那親情便是對生命的深刻賦予』『親情本質上是一種利他的行為，它不是由基因驅使，而一種慷慨的選擇』……
以上幾句話並非出自哪位詩人，而是幾天前ChatGPT為招商銀行信用卡撰寫的親情信用卡宣傳文案。
《圖/相關App截圖》
幾乎在同一時間，財通證券用ChatGPT撰寫的券商研報也出爐了。
該報告名為《提高外在美，增強內在自信——醫療美容革命》，全文總共超過6000字。
內容包括醫美行業簡介、全球醫療美容市場概述、輕醫美的崛起、醫美在中國的崛起、全球醫美行業主要參與者、ChatGPT對於疫情後中國和全球醫美市場的看法等部分。
《圖/研報內容截圖》
把時間拉回2022年12月，Chat GPT3剛剛發佈之際，國盛證券區塊鏈研究院也用ChatGPT撰寫了一篇有關AIGC的報告，題為《釋放Chat GPT3 的力量——AIGC如何改變我們文字生成的方式》，篇幅近5000字，內容包括AIGC發展歷程、技術架構、參與企業等要點。
把視野放寬，ChatGPT在人類世界已經引發了激烈討論。
這段時間以來，程序員用ChatGPT寫代碼改bug、美國大學生用ChatGPT做作業、法官用ChatGPT做出法庭判決、ChatGPT參加加美國醫生執照考試幾乎全部及格等消息頻出。
ChatGPT是美國人工智能研究實驗室OpenAI推出的一種人工智能技術驅動的自然語言處理工具，它能夠通過學習和理解人類的語言來進行對話，還能根據聊天的上下文進行互動，真正像人類一樣來聊天交流，甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務。
該工具於2022年11月30日發佈，5天用戶數突破100萬，60天月活過億，成為史上用戶增長最快的互聯網消費級應用程序。
在它之前，TikTok推出9個月用戶達到1億，Instagram則花了兩年半的時間，國民應用微信歷時433天從0漲到1億用戶。
如此燎原之火的態勢，ChatGPT想不被關注都難。
不少專家對ChatGPT的實力表示一定程度上的認可。
達觀數據創始人、CEO陳運文表示，ChatGPT最大的優勢是大模型。
AI大模型相當於通過積累大量知識，最後形成的一個有泛化知識的個體。
比起傳統的小模型來，它的能力無異於是一個『大學生』了。
ChatGPT號稱背後采集了45TB的數據進行訓練，相當於4500萬部《紅樓夢》，再加上龐大算力和算法支持，無異於實現了『原子彈』級別的飛躍。
這也意味著，用通俗的語言來講，ChatGPT比以往的人工智能對話模型知識儲備更大、效率更快，也更聰明——它對語言文字深層次了解的效果也更強了。
北京社科院研究員、大數據業務分析師王鵬稱，ChatGPT有交互性好、學習能力強、邏輯性強等特點。
清華大學計算機科學與技術系教授黃民烈也表示，ChatGPT已經超出了80%甚至90%人的對話能力。
ChatGPT之所以在短時間內吸引了大量用戶，原因也在於此。
這也給它在應用落地上打開了想象力。
據了解，ChatGPT背後的『金主』，作為OpenAI投資方之一的微軟，就曾在發佈會上全面演示了其技術應用上的新功能——財報分析。
演示中，微軟用Edge瀏覽器打開了GAP公司15頁的三季度財報PDF，利用ChatGPT實時總結出了核心要點，並將其和Lululemon的三季度財報進行對比，很快得出各項指標對比結果。
『這裡面的技術含量遠超招行文案和券商研報。
因為後者隻是單純的數據搜索抓取和整合的機械成果，而前者是強人工智能全場景應用功能的小試牛刀，可擴展性是無限的』獨立國際策略研究員陳佳表示。
即便如此，比起寫詩、聊天這些相對輕松的事情，金融領域對專業性、嚴謹性的要求之高，可給不了ChatGPT渾水摸魚的機會。
它能夠勝任嗎？
向ChatGPT請教投資理財會怎樣？
沿著ChatGPT分析財報、寫研報的思路，還可以衍生出一個新的話題：如果讓ChatGPT來做自己的人工智能理財師，會怎樣？
結合近期的資本市場、股市、投資理財、銀行、房產等熱點，市界用十多個問題，找ChatGPT聊了聊。
以下是對話內容《或受字數限制影響，部分回答未顯示完全》：
《圖/ChatGPT回答問題截圖》
日前，『提前還貸』話題沖上了微博熱搜。
銀行不允許提前還貸怎麼辦？ChatGPT則回答說，用戶要仔細閱讀貸款文件，不清楚的去問銀行工作人員。
日前，浙江湖州一位用戶發佈視頻稱，其去某銀行存5萬元時，被要求提供收入證明等材料。
對於『銀行存款5萬是否需要收入證明』的問題，ChatGPT的回答倒也還中規中矩。
其他一些問題，包括『誰是世界上最有錢的人？』『賺錢又輕松的工作有哪些？』『巴菲特賺了多少錢？』等，ChatGPT也都認真地一一作答。
看完ChatGPT的回答，博通咨詢首席分析師王蓬勃稱，『回復的還是基於框架上的、表象上的東西。
一旦涉及深層次和細節上的問題，還得需要人工回答』他認為，目前ChatGPT還隻能做文案、營銷、運營即時應答這種輔助性工作，或是純數據分析自動生成的報表。
業界有分析稱，ChatGPT信息的時效性落後，它的『學習生涯』還停留在2021年。
對此，陳運文表示，這是由於ChatGPT的語料更新到2021年。
作為生成式模型，目前它對精確的事實性問題，還沒有辦法給出確切答案。
ChatGPT還不能脫離人工幹預，獨立工作。
事實上，根據報道，招商銀行的信用卡的宣傳稿是由朱明傑博士等AI專家一起搭檔生產的；財通證券的醫美研報中也說明了，ChatGPT花1小時寫完，後期分析師還要用2小時人工修改。
陳運文表示，現在ChatGPT的工作模式還是撰寫人類給它的『命題作文』。
它對於作者來說，更像是一名人工智能的『助手』：人類輸入自己的觀點、需求，模型通過自己的聯想、自然語言理解能力，生成文本。
但是，目前的ChatGPT在進行歸納性的寫作工作時，表現得如此流暢，在陳運文看來，這已經是『對從事文字寫作崗位有著顛覆性的創新』。
而且，ChatGPT後期還將在與人類交流的過程中學習和進化。
陳運文表示，『其4.0版本將於年內發佈，比目前的3.0版本還要聰明1000倍』
《AI系統自動繪制的圖片，圖/達觀數據》
但按照以上說法，至少當下，擔心ChatGPT和人類『搶工作』還為時尚早。
在王鵬看來，它目前還隻是能做『實習生』的活兒，而帶有咨詢、研究性質的工作，它就沒辦法擔任了；此外，一些具有開拓性和創新性的工作，因為沒有歷史參考，ChatGPT可能也難以勝任。
至於讓ChatGPT來當理財規劃師的設想，更是不現實。
有專家認為，那需要它能像人腦一樣獲取大量數據、做理財產品的對比、關注用戶真實需求、資金安全，給ChatGPT十年都不夠。
但陳佳卻仍然堅信，人類思維雖然有很強的直覺能力，卻受限於身體機能和算力瓶頸，導致在微觀世界交易分析的精度極為有限，但機器本身可以避免這些弱點。
ChatGPT能掀起金融變革嗎？
在ChatGPT之前，人工智能技術早已闖入金融圈。
解決行業痛點的同時，人工智能在獲取增量業務、降低風險成本、改善運營成本、提升客戶滿意度均進入價值創造階段。
《銀行智能機器人，圖/視覺中國》
此次ChatGPT的出現，能為金融行業再添一把火嗎？
陳運文則非常看好未來ChatGPT與金融行業的結合。
他認為，ChatGPT商業化落地最快的領域或許也將是金融業，原因有兩點：一是存在寫作痛點，二是行業對科技的關注度較高。
『金融業文檔有海量報告需要寫作，工作量異常龐雜，尤其適合來ChatGPT來做』
他預測，未來，金融行業的寫作工作，可以做到有90%由AI系統來規劃，『ChatGPT 不僅能幹實習的活，也能幹白領的活』。
同時，達觀數據也在緊鑼密鼓地和金融機構共同探索，針對金融領域的類ChatGPT語言模式。
但這也並非一蹴而就的事。
郭濤表示，ChatGPT目前還尚處於發展的早期探索階段，存在關鍵核心技術發展不成熟、算法模型不完善、訓練數據缺乏及偏差、理解能力不足、回答問題不夠靈活和對語料庫依賴過多、相關法律法規不健全及技術倫理挑戰等突出問題，距離大規模的商業化應用還需要很長一段時間。
王鵬也表示，ChatGPT在金融場景應用至少還需要三到五年的訓練和優化。
王蓬勃則擔心，ChatGPT應用還存在一些風險障礙，『主要是數據獲取的合規性和安全性，要做到符合國家監管的規定和要求。
如果說大范圍應用，背後一定需要基於算法和數據的支持，但這避免不了要觸碰到個人隱私問題』
『它做得再好也隻是一個應用工具，不應被過度炒作』王蓬勃說。
從AlphaGo、自動駕駛到ChatGPT，人工智能應用正在逐漸進入大眾的生活。
盡管AI仍未實現大規模落地商用，但已經有越來越多的企業關注到了這一賽道，並不斷加碼。
各類金融工具還無法代替人工，但AI化和數據化，也讓人們從簡單、機械、重復的信息整理等勞動中解放出來，成為了可能。