ChatGPT火爆网络 人工智能在金融领域的应用走到哪里了###

近日，一款自然语言生成模型ChatGPT火爆全网，上线5天后，其体验用户已经突破100万。它借助大数据、云计算以及人工智能的方式在后台完成了信息的筛选和提炼，最终将答案呈现在用户面前。

ChatGPT的出现对于传统互联网的搜索和交互的方式无疑是一种颠覆，以至于马斯克在推特上直言其“好得吓人，我们距离强大到危险的人工智能更近了”。

事实上，AI交互和决策在金融领域的探索已经行之有年。据《麦肯锡全球人工智能调查报告》数据，近60%的银行已经整合了至少一项AI功能。最常用的AI技术包括：处理结构化运营自动化工作的RPA（36%），用于营销和客户互动的机器智能对话技术（32%），以及基于机器学习和深度神经网络的用于信用卡核卡或贷款审批的风控管理技术（25%）。

总体来看，人工智能分别在智能决策和智能交互两个维度在金融领域内渗透。

智能决策

智能决策已经成为银行不可或缺的一部分，越来越多的银行开始用智能决策的手段来改善业务流程、提高经营效率，并将其整合到前中后台，嵌入到客户生命旅程的全生命周期之中。

作为中国金融数字化转型的赋能者，百融云创协助大量金融机构成功构建了智能决策体系，百融云创认为智能决策体系是一个庞大的复杂系统，其中机器学习平台和决策引擎中台是智能决策体系的两根支柱。以百融云创自身经验来看，百融云创ORCA机器学习框架，能够提供覆盖模型开发、训练、部署、分析的全周期端到端技术服务，能够帮助企业用户实现模型开发的从无到有，从零到一。能够将机器学习模型推理性能（TPS）平均提升300%以上，复杂模型提升700%，模型测试与部署时间缩短50%以上。

智能决策的另一根支柱是决策引擎平台，百融云创自主研发了一站式决策引擎平台，能够围绕金融信贷全生命周期为金融机构提供分析 模型 系统一体化的服务。

百融云创决策引擎由信息中枢、业务产品管理、模型中心、风险报告、统计分析中心、模型优化、名单管理和系统管理八大功能模块组成。可以实现规则、评分卡、模型等多种类型决策组件的嵌套编排，实现层次丰富、流程复杂的决策处理。在ORCA机器学习平台和决策引擎的共同作用下，能够帮助实现银行的决策智能化、应用灵活化、平台开放化，满足银行跨业务部门的大规模AI决策模型开发，提升数字金融的决策精准度，为员工赋能，强化风险管理。

智能交互

大规模个性化日益提升客户的需求，银行想要在竞争中取胜就要满足服务个性化，需要结合AI技术强化与客户的交互能力。在这方面，百融云创将模型定制化的语音识别、语音理解、语音生成集成到软交换系统中，提供毫秒级的语音交互反馈。在音色、情感、语速、对话层面百融云创能够提供“真人级”的互动体验，同时对客户语音识别的准确率能达到99%以上。

同时，通过智能语音不仅能对单个客户的意向进行精准把握，还能有效捕捉群体性信息、区域性信息，这些信息又能反哺整个体系的优化和升级。在解放出大量人力的同时，还能进行有效的人机协作。

在百融云创与某国有银行合作中，将AI语音服务功能成功嵌入该行零售业务条线，相比此前人工工况，“IVR 人工”模式节省成本约50%，“IVR”模式则可节省成本约90%，而且两种模式考核结果接近人工服务标准的90%至95%。

正如同ChatGPT给人们带来的诸多震撼仍在持续发酵中，未来随着以智能语音、机器学习平台等技术的不断成熟，以及更多的新知识和新思维涌现，AI为银行带来的颠覆值得期待。