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ChatGPT对金融的深度影响、商业机遇和治理架构 ——兼论我国数字普惠金融新业态发展与风险防范

资讯 杜晓山,顾雷 · 《陆家嘴》 2023-05-18 阅读:4404

关键词:金融治理普惠金融数字金融ChatGPT人工智能

ChatGPT在引起全世界的高度关注下热度不减。今天,ChatGPT的存在很可能重塑构数字金融形态。
 
编者按:

近日,“ChatGPT之父”山姆•阿尔特曼首次在美国国会作证,呼吁政府加强对人工智能(AI)技术的监管。他提议,政府应该对开发功能强大的AI系统的公司,实行持牌制度。

在欧洲,政府欲出台全球首个AI法案。据第一财经报道,欧洲议会正就全球首部人工智能(AI)法案展开大规模协商,仅修正案就有一千多项,创下了欧洲议会史上之最。

在中国,国家互联网信息办公室4月正式发布《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》,这也是国家首次针对于当下爆火的生成式AI产业发布的规范性政策。

自2022年11月发布以来,ChatGPT掀起了一股AI热潮,同时也引发了各国监管机构的关注和担忧。阿尔特曼表示,“政府监管、干预对于降低人工智能工具所带来的风险至关重要”。

本文从数字金融的角度,讨论了ChatGPT所带来的深度影响、商业机遇和治理架构。作者认为,以自然语言处理为代表的ChatGPT,最终将带来金融市场商业模式大变革。作者在文中对AI时代下的潜在金融风险、ChatGPT的数字金融治理架构,以及AI引发的我国数字普惠金融创新,都进行了深入地探索与思考,推荐大家阅读。
 
来源 | 《陆家嘴》2023年3月刊
作者 | 杜晓山 顾雷

ChatGPT对金融的深度影响、商业机遇和治理架构
——兼论我国数字普惠金融新业态发展与风险防范
 

一项创新可以推进一种经营活动发生翻天覆地的进步,也可能颠覆毁灭一个产业,区别就是有无事先的规范和治理。
                                       ——题记
 
近期,一个能聊天、能写文案、能做表格的聊天机器人ChatGPT热度不减,引发全球高度关注。大家都认为ChatGPT的意义不亚于,甚至高于几年前阿尔法狗(Alpha Go)战胜世界围棋冠军李世石。Chat是“聊天”的英文单词,GPT是“生成式预训练模型”的英文缩写。相较于以往的人工智能产品,ChatGPT理解力更强、逻辑思维更好、知识储备更广。

ChatGPT主要特征是什么?简单说,聊天机器人ChatGPT是一个由浮点数参数表示的深度神经网络大模型。通过至少5个维度的能力提升,实现了初步的智慧涌现:

第一,海量高价值信息的全量在线记忆能力,体现在参数的数量上。ChatGPT的模型参数高达1750亿,训练数据45TB,期间数据清洗标注、模型训练都是在积累知识,呈现出数字化信息爆发式增长。

第二,基于人类反馈的强化学习技术,自然语言输入的任意任务和多轮对话理解能力成倍增加,不同的用户可以有效获得适合各自的答案。

第三,复杂逻辑的思维链推理能力,寻找到不同模态数据之间的对应关系,使得生成内容与使用者需求之间存在逻辑关系,诸如将一段文本和与之对应的图片联系起来,生成更高级的逻辑语言。

第四,多角色多风格文本生成与表达能力,实现不同模态数据间相互转化与生成。在软件开发方面,ChatGPT能够更快、更准确生成计算机代码,完成脚本或软件开发工作;在客服、营销方面,ChatGPT基于文本处理优势,提供更加优质在线语音和文字聊天服务,比如根据一张图片生成对应的语言描述,对图像视觉内容进行归纳和分析,使用合适的语言和词汇将其重新组织,生成新图像标题,实现智能客服和智能营销应用;在清算支付方面,ChatGPT能够高效实现智能支付结算、智能会计记账等职能。

第五,ChatGPT具备即时新知识学习应用与进化能力,来自机器学习、神经网络以及Transformer模型的多种技术模型积累,更好地捕捉人类语言的复杂性,经过多类技术路线演化后,可以快速实现的人类意图,更好适应各种复杂任务,亦如有学者提出“易用、好用、实用”,完美诠释ChatGPT的业务逻辑。[0]

与传统认知智能需要对应的系统不同,ChatGPT可以在不断接触新知识过程中持续提高自身性能,不仅能完成多个场景、多轮的人机对话,还能在多轮交互中以“类人”方式交流、学习,并可以自主、快速、不间断达到人类专家水平。比如“易用”带来了万千的客户,“好用”使得一个个好奇的测试者变成了初级使用者,“实用”使得初级使用者变为了坚定使用者。[1]

目前,ChatGPT在金融领域应用更多是搜索引擎和智能营销,通过整合互联网平台信息方便用户进行信息检索,既可推出对话搜索模式,带动金融咨询行业、财富管理行业以及数字保险行业发展,又能替代部分脑力工作者重复性劳动,推荐普惠型金融产品、金融产品视频介绍、客服咨询、智能财富理财,缓解一部分金融从业人员工作负担。

可以说,ChatGPT工作能力之强已不仅仅是单一场景的人机对话,而是一个同时具备多种能力的“对话式AI系统”。今天,在以自然语言处理为代表的ChatGPT,很可能重塑构数字金融经营形态,改变金融领域众多产品升级样态,重构各类金融市场主体经营模式,打破时空限制,实现跨界发展,最终带来互联网金融市场商业模式大变革。[2]显然,ChatGPT带来的影响和想象空间是巨大的,不仅关乎实施大数据、人工智能发展问题,更关系到金融市场未来发展和创新问题。
 
01
ChatGPT对金融行业影响深度
 
1、可能改变的金融运作模式

第一,改变现有人机交互模式


由于ChatGPT可以精准理解用户意图,更多符合人性化功能会被整合进APP软件或程序里,在随后的服务方面更能满足用户需求。ChatGPT人机交互模式有效改变当前银行业金融机构APP等应用的使用方式,用户可以顺畅使用自然对话智能方式与金融产品进行交互,提高交互效率与任务成功率,更加受到用户欢迎。

第二,提高信息分发获取精准度

基于智能认知技术可实现更高效信息整合功能,ChatGPT可以更加直接给出答案,提高问题与答案的匹配精准度,超越了传统搜索引擎依靠关键字匹配筛选有用信息的限制。同时,ChatGPT还可以快速从海量数据中归纳总结有价值的关键信息,诸如行业趋势、财务数据、产品利率走势、舆情走向等,将其转化为可读的自然语言文本,快速得出财务分析数据及风险数据,生成诸如行业研究报告、财务分析报告、市场风险评估报告等,帮助机构或用户快速识别商机或风险。在国外,新型聊天机器人模型ChatGPT已经被用于各种各样的工作:撰写产品(招股)说明书、债券认购须知、编写金融业务流程等基础性金融文件,甚至帮助客户撰写需求申请说明书,大幅提高工作效率。

第三,增强实际使用价值

作为AIGC(人工智能生成内容)技术的典型代表,ChatGPT一经上线便被应用于风险管理、欺诈检测、精准营销,以及对金融市场客户意图识别、信息处理和决策辅助支持,大幅提升金融业务处理效率,尤其是ChatGPT编程能力极大拓展金融从业人员创意能力,带动图像、音频、视频等AIGC技术在金融市场发展,成为金融行业新的生产力工具,对金融业发展产生巨大影响。从理论上来讲,如果机器人ChatGPT参加银行业金融机构面试,雇佣它成为一名入门级大堂副经理亦或理财专员应该是可以的。

第四,大幅提升金融行业生产力

未来,ChatGPT强大功能衍生出一系列多元化金融服务产品,实现资讯内容、产品介绍、客服咨询以及服务遴选等自动化生成,推动业务模式与服务模式创新。ChatGPT与元宇宙技术的融合,能够快速生成数字人工客服,提供智能化、交互性服务,有效提高服务质量和引流能力,能够以低成本、高效率处理复杂金融业务,提升金融机构运营效率。同时,ChatGPT还可以为各类金融消费者提供个性化、高质量的服务,在投资顾问、客户咨询、商业营销领域,提供智能营销、智能客服、智能量化投资、智能风险管理等多种金融场景,提升客户满意度,增强品牌形象。

第五,ChatGPT一定程度可替代金融从业人员

牛津大学2013年一项研究发现:未来20年,美国47%的工作岗位可能会被人工智能取代,尤其是白领工作。[3]目前,ChatGPT可以替代简单重复的体力劳动及脑力劳动,还可以辅助做一些较复杂的具有创造性的工作,一定程度改变我国金融行业人力资源结构,促使部分金融从业者有动力进行更多金融创新,有助于实现金融行业快速发展。可能产生的金融替代岗位:

(1)技术类工作:程序员、软件工程师、数据分析师

ChatGPT擅长准确处理编码和计算机编程技能,用ChatGPT人工智能取代银行业金融机构、互金平台、金融科技公司软件工程师、软件开发人员、网络开发人员、计算机程序员、编码员等技术岗位,编制业务规划和业务流程,应该不会太遥远的事情。

(2)培训类工作:金融行业职业培训与教育

低成本、高效率ChatGPT可以帮助银行业金融机构、互金平台、金融科技公司培训员工,加强职业教育,提高金融行业知识和技能。

(3)咨询类工作:金融分析师,个人财务顾问

ChatGPT不仅可以帮助市场研究分析师、金融分析师、个人财务顾问和其他需要处理数字数据的岗位,还可以帮助金融投资者识别市场趋势,利用各种形式数据推荐最优投资组合,帮助投资者提高财富管理能力。

(4)客服类工作:金融专项服务

ChatGPT可以给所有客户打电话或聊天,更加智能化和人性化。科技研究公司Gartner在去年一项研究预测显示:到2027年,ChatGPT将成为约25%公司的主要客户服务渠道。[4]因此,未来银行业金融机构、互金平台、小贷公司、金融科技公司完全可以利用ChatGPT对城镇居民、农户、个体工商户进行财务管理、农业生产知识、灾害保险赔付方面的咨询服务。

虽然金融行业初级分析师、个人理财顾问、营销客服、会计师、交易员等的失业风险增加,但金融行业是具有创新性、灵活性以及挑战性的工作,诸如深度研究分析、金融监管政策制定和执行是无法被人工智能所取代。更重要的是,金融业核心在于服务,人与人之间情感互通的温情是人工智能无法替代的,比如银行、证券公司、金融咨询公司业务中面对面沟通、对话以及人性化服务与管理,这类工作ChatGPT更是无法替代的。

2、可能产生的潜在金融风险

首先,ChatGPT存在不准确甚至误导性回答。由于ChatGPT颠覆了很多现有规则,ChatGPT可以“一本正经的胡说八道”,容易让人们相信ChatGPT给出的答案是正确的。但是,没有人保证这些数据100%准确、客观,不带有偏见和歧视。有学者已经指出,在数据质量和隐私安全上,人工智能性能很大程度上取决于可用的数据。然而,许多数据缺乏质量和完整性,仍然需要大量人力和时间成本进行数据清洗和预处理。[5]

这是因为,作为一种语言模型智能机器人,ChatGPT生成对话文本能力仅仅局限在文字表面的意思,并不能真正理解文字背后真实含义。大多数情况下,ChatGPT只是显示出基于文字提示或表达提问逻辑暗示,尽管文字表达比较强,但其内在逻辑和联想空间是不够的。显而易见,算力成为制约人工智能模型发展的因素,尚未具备生成文字上下结构语境的理解能力。这意味着ChatGPT很可能出现创建误导性内容、可解释性不周全、不符合人类认识逻辑、知识偏见甚至是虚假新闻等问题,误导金融消费者相信一个不完全正确的结论。

其次,ChatGPT会给个人金融数据保密带来一定挑战。因为ChatGPT依托海量数据库信息存在,其中包括大量互联网用户自行输入信息,但ChatGPT无法对金融信息与金融数据来源进行核查,如果将其纳入自身语料库就会产生泄露风险。一旦重要数据泄露,造成的损失到底是由泄露数据的人承担,还是由披露数据的ChatGPT承担?如何评估和计算ChatGPT赔偿或惩罚的力度和价值?这些都不得而知。据说,目前欧盟委员会正在起草一项新的人工智能法规,试图解除ChatGPT和其他人工智能技术带来的潜在泄露个人信息风险。

再次,ChatGPT对于金融科技伦理侵犯的问题。ChatGPT可以更加高效准确地完成一些基础性、重复性的工作,ChatGPT的数据输出功能承载着后台技术操控者的话语权,用户越多、使用范围越广就意味着其话语权越大、价值渗透力越强。如果操控者价值观存在历史和文化偏见、歧视,就会通过ChatGPT“放大镜”误导用户,扭曲大众价值观,违反金融科技伦理和职业道德。显然,从安全伦理角度看,存在数据泄露风险、被滥用或者被危险分子使用的安全伦理问题,由此产生的金融科技伦理问题更是不容忽视的。
 
02
建立ChatGPT金融治理框架必要性
 
目前,ChatGPT面临可信度、数据隐私保护及数据安全问题,离市场实践和产品落地尚有一定距离。我们以普惠金融为例,一方面,从事人工智能技术开发的企业不了解金融市场需求,尤其对社会低收入群体、残疾人、新市民、个体工商户以及农民的真实金融需求并不真正了解,导致开发出来的人工智能无法让上述特殊群体满意,产生需求错位,产品流于形式。另一方面,深入基层一线的银行业金融机构、互金平台、小贷公司、金融科技企业或者实体产业的专家们没有那么高水平开发ChatGPT大模型,无法解决日常工作中碰见的小额信贷问题。

上海一家民营机构金融监管研究院测试ChatGPT在金融监管领域性能时认为,在获取文本真实性与全面性方面,ChatGPT表现得还是略逊一筹。例如,当在ChatGPT聊天框输入“资管新规”时,ChatGPT给出的答案只是类似于该新规的解释语。这是因为ChatGPT没有联网,并不能替代搜索引擎,它是一个离线的生成模型,所有回答都是生成的,不具备真实性。因此,想要获得专业性金融或法律类知识,人们还得去官网或专业网站,以求获得可信度比较高的专业信息。

显然,数据质量、隐私和安全、计算能力及风险管理,是目前ChatGPT人工智能在金融行业应用的主要难点。如果设计不准或使用正当这些超级工具就会成为超级毁坏者,产生我们意料之外的严重后果。为此,我们呼吁我国金融学术界,一同努力,主动出击,建立一个健康的ChatGPT生态,而不是任凭ChatGPT自由发展,亦或跟随在西方国家后面人云亦云,丧失自我。ChatGPT的发展离不开法律保障和金融监管。为了防范人工智能非道德和反人类的滥用,我们必须制定有关法律、法规来规范科技工作者的行为,需要建立一个规范化ChatGPT系统,特别需要符合中国国情的人工智能AI技术框架,比如人工智能合规化:经过科技、法律、领域专家论证,颁布一系列有关人工智能法律法规;法规数字化:法律执行自动化,建设“可编程法律”,包括智能金融合约开发、注册、认证、部署、执行、存储;算法伦理化:考虑伦理道德规范,高度重视金融科技伦理在人工智能领域的运用。

我们认为,人类的未来应该由人类决定,不可以由人工智能左右。我们需要有为民之心、商业智慧和学术尊严,使算法融合治理,治理进入算法,应该对所有试图建立ChatGPT的努力进行严格审查,要将金融科技与法律法规结合起来,使得人工智能操作系统符合人类伦理和国家法律,不能屈从于利益集团,将ChatGPT变成一款可以疯狂赚钱的聊天机器人。
 
03
ChatGPT的数字金融治理架构
 
1、世界各国对ChatGPT治理概况

近年来,美国国会议员一直推动通过关于人工智能的联邦立法。2019年,《算法问责法》要求各组织向美国提供年度人工智能算法评估报告,对人工智能出口管制将更加严格。在白宫科学技术办公室领导下,美国制定了首个用于管理人工智能实践的算法权利法案。美国各州地方政府逐渐开始通过算法监管法规,比如纽约市为了防止申请过程中潜在歧视,要求组织外部专业机构进行人工智能算法审计。

2021年1月18日,美国颁布《国家人工智能倡议法案》(National AI Initiative Act),旨在确保美国在全球AI技术领域保持领先地位,保障获取计算和数据资源、设置技术标准、建立劳动力系统及与盟友展开合作。2021年12月13日,美国国家标准与技术研究院(NIST)发布《人工智能风险管理框架概念文件》(AI Risk Management Framework Concept Paper),旨在帮助指导人工智能风险管理框架的开发,并将在2023年初接续发布人工智能风险管理框架1.0版本。

2023年1月20日,美国Pixelplex公司发布《人工智能监管:各国对这项技术适用哪些法律?》(Artificial Intelligence Regulation:What Laws Do Countries Apply to this Tech),提出3大关键问题:(1)数据将如何在人工智能系统内使用?(2)人工智能系统是否有合法的依据使用这些数据?(3)人工智能系统是否数据拥有人的同意?依据哪一部美国法律?

2022年6月18日,加拿大发布《2022年数字宪章实施法案》,以加强对加拿大私营部门的管理,为负责任的人工智能AI开发和使用创造新规则。该《法案》包括三项拟议法案,《消费者隐私保护法》、《个人信息与数据保护法庭法》、《人工智能与数据法》。其中,《人工智能与数据法》(Artificial Intelligence and Data Act,AIDA)通过确保各公司应以旨在减轻伤害和偏见风险的方式开发部署AI系统来保护加拿大居民。[6]

2022年9月,英国开展了一场探索ChatGPT是不是安全讨论,集中在ChatGPT系统有没有确保机制确保系统安全的应用?ChatGPT系统里面的技术是不是安全?目前全球ChatGPT人工智能系统是否表现出市场公平性?ChatGPT出现问题引发经济损失或人身伤害以后究竟由谁来承担法律责任?

对于开发ChatGPT人工智能系统的企业,英国金融学家和法官们经过充分讨论和沟通,一致认为需要具备以下规则:(1)在整个组织内,有制定清楚的政策和程序,以创建一个促进人工智能创新并确保系统透明度和可解释性的设计合规计划。(2)定期审核人工智能的使用情况。(3)对于监管单位需要的信息、流程和数据,必须随时提供给监管机构。(4)即使人工智能相关法规还没有到位,也要避免系统中的偏见风险。

2021年4月,欧盟委员会提出了《人工智能法案》(The AI Act)草案,关注欧盟各国人工智能系统隐私保护应用,在AI应用可能给经济和社会带来的风险和利益中寻求平衡的探索。[7]《人工智能法案》(The AI Act)要求欧盟各国必须学会如何使用《人工智能法案》,发展统一、可信赖的欧盟人工智能市场,对制造和使用人工智能的组织产生全球性影响。显然,欧盟已经意识到,ChatGPT不是单独的一个人工智能行业,更不是独立于科技领域之外的“世外桃源”。只有在欧盟层面采取共同行动,利用其监管权力塑造全球规则和标准,形成全球公认的人工智能治理规则框架,才能保护欧盟数字主权。

2、我国对人工智能的监管规定

现阶段,我国并没有专门针对ChatGPT的法律治理架构,但有一些对人工智能方面的监管规定,分散在各个时期颁布的网络信息、网络数据、人工智能法规中,初步形成“技术防范+伦理规范+法律规制”综合规制体系。
 
 
瑞银集团报告显示:当前ChatGPT全球活跃用户数或已达1亿,成为人类历史增长最快的消费者应用,由此引发的人工智能话题,诸如从现在的“考试作弊代写神器”到将来的金融、伦理、法律问题已经备受全球关注。在今天万物智联化年代,ChatGPT人工智能并非十全十美,更不是包治普惠金融百病的“万能药”。我们必须制定一套严格的限制性应用规则,坚持ChatGPT以人为本原则,树立负责任金融理念,推进数字化智能化转型,有效控制ChatGPT可能带来的金融、法律、伦理以及社会问题,加大金融重点领域和薄弱环节金融投入,更好满足广大“长尾客户”金融需求。2023年2月24日,科技部负责人针对ChatGPT热门话题时强调,未来要在算法、数据、算力上进行有效结合,对于人工智能任何一个新技术,除了加快理论研究和重大技术攻关外,还要在伦理方面采取相应措施,加强伦理规范,兼顾人工智能创新性与规范性,推动建立人工智能安全可控的治理体系。[8]

3、建立ChatGPT治理框架和监管规则

(1)开展先期ChatGPT测试实验


现阶段,先期开发对接ChatGPT软件或是硬件进行内部测试,暂不考虑直接现实使用。只有经过测试保证安全,经过行业认证、相关部门批准后才可投入使用。如果经过测试,有些ChatGPT技术依然不成熟,有必要禁止ChatGPT连接金融市场系统,守好ChatGPT共治底线,避免产生直接物理性伤害和财产性损失。

(2)设置ChatGPT限制性规则

设置ChatGPT禁止性规定,要求ChatGPT对任何个人、企业(机构组织)、社会、主权国家负有防止伤害的法定责任,例如不能伤害人类,不可以披露个人隐私数据,不能披露虚假或没有依据的陈述,切实防范发展过程中的各项风险,构建完善ChatGPT算法与模型的风险防范与责任管理架构。

(3)建立隐私权保护机制

要求ChatGPT提供隐私保护,包括隐私保护算法、数据存储方式、数据分析算法、信息披露系统以及应用算法,而且长期追踪,禁止任何与隐私权保护法律法规相违背的业务行为。

(4)确立数据真伪原则

需要ChatGPT提供数据来源以及相关记录,并且能判断信息真伪,保证数据来源的真实性。如果发生问题,出错的数据来源必须及时移除。需要ChatGPT提供数据、信息来源保持中立,不能有任何政治性偏向,确保回答立场中性和公正。

(5)建立ChatGPT金融科技伦理标准。

保障ChatGPT在金融行业应用时不能挑战传统金融市场的伦理标准,不仅系统设计时要有伦理考量,在市场运作时也需要积极应对伦理规则,遵循人工智能无权抛弃人类伦理和道德标准。
 
04
ChatGPT引发的我国数字普惠金融创新思考
 
今天,金融行业很多人对ChatGPT产生了深度担忧。这种担忧是可以理解的,但我们不必恐慌。金融发展需要人工智能,而人工智能发展到一定阶段必然出现ChatGPT。不能因为ChatGPT存在一定风险,就停止对人工智能的创新探索。我们不认为金融市场停止其发展是可能的或可取的,恰恰相反,未来我们应该发挥ChatGPT优势,促进数字技术与普惠金融领域融合渗透,激发人工智能深层次创新活力,不断催生新模式,实现数字普惠金融领域动力变革、质量变革、效率变革,拓展我国数字普惠金融新业态。

第一,整合金融科技行业

今天,当我们第一次面对ChatGPT时,我们并没有预料到扩展会像事实证明的那样重要。但是,成功过渡到一个拥有超级智能的世界,应该是人类历史上最有希望的未来。因此,推进ChatGPT人工智能在数字金融领域创新应用,围绕供应链金融服务、数字资产交易,突破分布式存储、密码学、共识机制、智能合约、跨链技术等关键核心技术,构建数字金融创新平台,加强人工智能、虚拟现实等技术在普惠金融领域研究应用,为银行业金融机构数字化转型升级发挥重要作用。

【案例】

金融壹账通在AIGC技术上已经应用于银行、保险、投资等金融垂直领域,提供更精准的金融文档处理解决方案,提升了客服、审核、行政、运营、数据分析等从业人员的工作效率。以文本扫描理解一体产品为例,其单张文稿识别时间不到2秒,表格字符识别率达96.8%,字符准确率达99.55%,且支持布局还原、信息抽取、阅读理解等后续操作,有效降低40%漏检、误检风险。

金融壹账通还将人工智能意图识别、情绪理解、相似匹配、实体识别与验证等技术嵌入“智能客服”产品中,提升了客户服务响应速度,大幅降低运营成本。以“加马智慧语音解决方案”为例,针对智能催收、智能营销、智能客服多业务多场景打造“300+外呼流程”、“3000+文本FAQ库”、“200+质检模型”和“60+智能辅助模板”。在与某城商行合作中,助力该城商行激活了近70%存量客户,意向客户中有超过50%进入销售环节,整体运营成本降低75%,人均产能提升了5倍。

截至2022年底,在智能客服方面,AI+导航和AI+文本机器人有效分流人工服务量,平均实现人工替代率达到60%以上,平均通话时长降低10%;在智能催收方面,信用卡催收可提升80%坐席作业时效,降低90%客诉率,AI+催收对话分析质检准确率高于85%;在智能营销方面,针对长尾客户已实现100%的AI触达率,APP端AI销售额逾百亿,AI销售占比达62%。
案例来源:《中国网科学》,2023年2月16日

第二,培育普惠型智慧农业

ChatGPT加强在物联网、大数据、卫星通信、遥感技术应用,提高可追溯服务、直播电商、休闲农业电商在人工智能方面的技术含量,赋能农户、涉农中小微企业、农村经济组织可视化远程诊断、远程控制、灾变预警等智慧农业功能,用ChatGPT强化人脑、用机器替代人力、用自主替代进口,实现生产智能化、作业精准化、管理数字化和服务网络化,培育普惠型智慧农业新业态。

第三,促进云端消费金融

发挥ChatGPT人工智能、VR技术优势,聚焦供应链管理、精准营销获客、沉浸式销售体验等环节,紧密结合传统零售企业、老字号企业,推广云逛街、智能试装、VR逛店、无人物流、虚拟裁缝助理等云端服务,为传统零售企业提供升级解决方案,实现以消费者为中心的会员、支付、库存、服务全面人工智能升级。

第四,解决特殊人群“数字鸿沟”问题

针对老年人、文化程度较低人群或轻微智障人员,利用ChatGPT人工智能技术、大数据、客户移动终端、APP等数字技术,可以在远程开户、线上支付、网络支付提供更加简单、方便的特殊服务,大幅提升信息无障碍触达率,解决大多数老年人甚至是残疾人或轻微智障人员不会使用智能手机的窘境,按照适老化要求开发出更方便化、更精准化、更差异化普惠金融产品,不仅解决老年人、残疾人或轻微智障人员使用不足、效率不高问题,也让农民、城镇低收入人群、文化程度不高人群分享新技术、新工具、新产品,提升特殊群体的数字化感应能力,缩小数字鸿沟,提高数字普惠金融服务范围和普及效能。

第五,赋能社区金融智慧场景

根据社区居民、新市民收入特点、家庭经济状况、投资偏好特点,利用ChatGPT拓展社区金融管理和民生保障,引导国有银行、地方中小商业银行、互金平台、科技企业、电商服务运营商以及社区金融服务机构深入挖掘社区居民、新市民金融需求,运用ChatGPT技术提高储蓄、投资理财、融资、日常生活缴费、支付结算、税务汇兑、网上购物等人工智能服务等级,在产品设计、服务方式、服务周期、维权方面考虑社区居民、新市民多样化金融需求,在远程开户、线上支付提供更加智能化的金融产品,让所有社区居民都可以享受到ChatGPT带来的金融服务,体会人工智能快乐,在推进城乡基本公共服务均等化上持续发力,促进数字化社会公共资源智能化共享复用。

第六,发展数字化养老产业

利用ChatGPT技术提供包括储蓄、融资、保险、理财在内的智能化普惠金融服务,确保老年人、尤其是低收入老年群体有机会利用人工智能积累个人和家庭财富。同时,围绕着人工智能养老产业,建立涵盖养老、医疗、保健、卫生、药品、服务要素的“ChatGPT健康云空间”,对海量、多维养老健康档案、服务档案进行人工智能管理、分析与应用,为养老产业提供“一站式”人工智能数据信息服务,方便老年人居家使用和操作,让老年群体享受到看得见、摸得着的实惠。

本文注释:

[0]祝世虎:《ChatGPT的技术、缺陷与合规》,摘自《九卦金融圈》,2023年2月22日。

[1]易用,OpenAI斥巨资提供了便捷的API接口,每个人都可以很方便的接入;好用,其效果远远高于同类型的传统产品,出乎意料的效果吸引了更多的人进行试用;实用,有些学生用ChatGPT来写作业,有些程序员用ChatGPT来代码,有些画师用ChatGPT来绘画,这就体现了ChatGPT的实用性。

[2]ChatGPT的思想不是2022年才出来的。麻省理工学院在1964年提出Eliza系统,以及1972年斯坦福大学开发的PARRY系统,都是和用户交互的软件。由于系统功能限制,他们没有引起社会的重视。后来IBM开发了Watson系统,产生重大影响。相关技术越来越成熟。因此ChatGPT出来后,由于性能比以前的系统好的多,也可以在许多领域上使用,得到世界的重视。

[3]崔璞玉:《哪些工作会被AI取代?ChatGPT和专家给出了相似答案》,载《界面新闻》,2023年2月9日。

[4]参见《ChatGPT掀起惊涛骇浪:未来它能做这十个工作》,载“联系创投网站”,2023年2月7日。

[5]唐燕飞:《券商“试水”ChatGPT隐私与安全风险须警惕》,摘自《上海证券报》,2023年2月24日。

[6]蔡维德:《ChatGPT法律治理:中国式管仲框架雏形》,载“盈科元宇宙研究会微信号”,2023年2月21日。

[7]根据欧盟委员会的构想,《人工智能法案》设定的AI监管框架有四个具体的目标:一是立足于目前欧盟基本权利法律和价值认同,在技术安全的前提下,保障AI系统在欧盟市场内的布局;二是确保相关法律的确定性,以促进AI产业投资与创新;三是增强对AI系统的治理,并将目前欧盟基本权利法律和对于安全性要求的强制力应用到AI系统上;四是促使欧盟内部形成合法、安全又可信赖的AI应用单一市场,防止内部市场割裂。

[8]吴科任:《关于ChatGPT,科技部发声》,摘自《中国证券报》,2023年2月24日。


(本文作者杜晓山为中国社科院农村发展研究所研究员、中国小额信贷联盟原理事长;顾雷为北京大学普惠金融与法律监管研究基地副主任、中关村互联网金融研究院数字金融与监管科技研究中心主任


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