近期，两家银行都因ChatGPT（前瞻性聊天机器人），曝光率飙升。
2月6日，招商银行“小招喵的掌上生活”微信公号发布了一则创意十足的信用卡广告，借ChatGPT对“亲情是什么？”的惊艳作答，形成了一篇集温情的文采、充满科技感的互动、有趣的体验于一体的营销推文。
正如这篇推文所言，“这是金融行业首次尝试与ChatGPT搭档生产宣传稿件”。而这波操作，则令不少银行业内人士直呼“真会玩”。
近日，江苏银行亦开始了对ChatGPT应用的研究和探索。
“从测试结果看，代码在生产环境运行，完美完成全部需求且仅耗费了不到1小时，不仅编写功能的时间大大缩短，而且原先需要与厂商对接沟通耗费的时间也由数天缩短到了数小时。”江苏银行信息科技部相关负责人告诉《金融时报》记者，该行已尝试运用ChatGPT技术提升软件开发生产力，进一步提高科技运营效能。
眼下，业界最关注的是，作为人工智能的一次新发展，ChatGPT技术将为银行业提升服务能力提供哪些机遇？在一片叫好的热捧声中，是否需要一些冷思考。
ChatGPT做品宣比小编还好？
目前来看两家银行的试水，一家是文案写作，一家是软件开发、都为ChatGPT所擅长。
银行业务复杂多样，数据庞杂，客户需求各不相同，如何通过金融科技提高运行效率一直是银行业的重要课题。
ChatGPT能为银行做什么？
ChatGPT自己给出的答案是，“我们认为ChatGPT可以为银行提供多种有用的服务，其中包括：为客户提供24小时在线客服服务、为员工提供培训、减少人力成本、提升客户体验、提高客户满意度、实现大数据分析等。”
“ChatGPT在银行文本生成类工作场景中具有一定的应用潜力。”中国银行研究院博士后李晔林接受《金融时报》记者采访时分别从银行前台、中台、后台三个角度予以了分析。
在前台经营部门，由于聊天机器人是ChatGPT唯一的使用和交互形式，其最直观的应用迁移场景是银行的线上客服。
在中台管理部门，ChatGPT在一定程度上集成了数据管理和自动化流程功能，使其在计划财务、渠道运营、授信管理甚至战略规划等领域都具有应用潜力。
在后台支持部门，ChatGPT从问世之初至今最广受好评的功能是开发辅助和机器翻译，在编写和测试代码以及多语翻译、多语纠错等任务上表现优秀，上述工作在银行被分配到人力资源密集型部门和岗位，目前已经可以处理相应的基础任务。
热捧下的一些“冷思考”
在浏览了大量的ChatGPT智能对话和信息搜索结果后，《金融时报》记者发现，ChatGPT的强项是“搜索+整合”。
例如，提问“借记卡无法使用的原因是什么”，ChatGPT提供了6种可能的情况。由此可见，ChatGPT是基于公共知识库训练而成，在需要精准答疑的智能客服场景下针对性较弱。ChatGPT只提供选项或可能性，而对判断和选择的帮助，则较为有限。
因此，客观、理性地认识ChatGPT，比一味追捧更加务实可靠。
李晔林认为，从实际落地来看，目前的ChatGPT还需要解决一系列实际问题。一是ChatGPT没有开放标准化的知识库接口，要在实际应用领域获得大量语义数据并进行大量训练，初始使用成本极高。
二是ChatGPT无法联网实时更新知识库，无法就最新的事件和问题作出回答，同时未知的知识库更新方式和训练所需的计算资源也是其在实际商业活动中落地的阻碍。
三是ChatGPT的初始方法是有监督的机器学习，在特定领域应用中的准确性和泛化性需进一步平衡。
四是存在明显的数据泄露风险和科技伦理问题。经营主体与技术提供方之间存在的技术壁垒导致其在落地应用的安全性存疑，同时由于技术本身具有可拓展的性质，其此前涉及的作弊、剽窃等伦理问题可能在商业活动中被放大。
大规模应用尚需时日
虽然目前国内暂未有ChatGPT的相关应用落地，但是关于其在银行领域的使用仍然存在很多想象空间。
“首秀”后第3天，招商银行公众号又发布了一篇推文，“脑洞大开”地向ChatGPT提出“怎样才能在35岁之前实现财富自由”等问题，可以说是借ChatGPT回答之机进行了一次有趣的投资者教育。
ChatGPT出色的文案写作能力，在为银行宣传工作赋能的同时，也引发了不少“岗位替代”的担忧。不少银行人想问ChatGPT——“你会不会代替我上班？”
“ChatGPT还需要时间的考验。”多数专家认为，仅仅问世两月有余的ChatGPT在国内尚处于概念性阶段，何时能够在银行业得到大规模应用，尚待观察。其大规模应用还面临监管、版权、准确度以及内容伦理等多方面的挑战。
而且值得关注的是，银行业对于数据信息保护的要求十分严格，是否使用新技术需要较长的时间论证。此外，由于金融的较高合规性要求，ChatGPT的训练会更加严谨，并且在一些层面需要人工等手段的辅助。
“未来的软件开发可能会发展成为AI编写、专人审核的模式。”江苏银行信息科技部相关负责人表示，该行会将ChatGPT新技术进一步融入到日常办公、风险评估、客户服务、辅助营销等领域
李晔林认为，在实践上，为了将人工智能系统和智能语言模型真正应用起来，银行可以深入探讨评估智能文本生成技术在渠道、运营甚至风控场景下提升工作效率的可行性，尝试在合理范围内适当加大科技投入，探索相关技术的开发和使用。
