文丨邵子钦 薛姣 童成墩 田良 陆昊 张文峰
由于ChatGPT在语义识别和人机交互方面的技术突破，我们猜想其对金融科技可能产生三方面的影响：改变线上化-数字化-智能化发展路径，并提高发展速度；突破财富管理的投顾瓶颈；全面提升客服效率。无论超级生态还是垂类生态都面临发展机遇，数据-模型-算力相结合构成核心竞争力，尽管飞轮效应尚待时日，但技术应用的进展值得重点关注。
▍ChatGPT：基于大型语言模型的对话机器人，其核心改进是通过人工反馈和强化学习实现语义识别和人机交互。
2022年11月30日OpenAI推出对话机器人原型ChatGPT，能够通过自然语言处理（NLP）技术实现对话生成。ChatGPT以大型语言模型为基础，加入人类反馈强化学习（RLHF），通过迭代，在语义识别、对话逻辑、表达方式、回答丰富度等方面得到显著提升。
▍关于ChatGPT影响金融科技的猜想：
①可能改变之前默认的线上化-数字化-智能化发展路径。由于ChatGPT类人机交互会生产生新的用户数据，智能化可能反向推动数字化，加速数据的闭环迭代。
②可能突破财富管理的投顾瓶颈。财富管理是金融科技最大的增长点。第三方财富管理（含保险在内的大理财）最大痛点是投顾服务线上化，投顾服务线上化的难点是用户交互。ChatGPT为用户交互体验大幅提升提供可能性。
③全面提升客户服务效率。替代零售客户服务中的人工基础性工作；为投顾赋能；为机构客户提供数据分析和资讯整理。
▍ChatGPT对金融科技行业的影响：
①超级生态与垂直生态都有机会。大型互联网平台具备模型训练能力和数据基础，可以创建通用模型来提高业务效率和表现，以及对外输出。小平台通过结合ChatGPT等人工智能模型的API以及自身金融知识图谱实现垂直领域模型应用。
②数据-模型-算力结合构成核心竞争力。在ChatGPT这个应用场景下，如果能够持续贡献海量真实且有标注的数据，使模型不断优化，有望实现自我迭代和形成闭环。
③飞轮效应和有效拓客尚待时日。因为真实的用户调用和模型迭代的飞轮效应，需要真实数据积累和人工标注，需要投入大量的人力和算力。另外，用户愿意接受机器人的陌生拜访不仅需要机器人高水平的问答能力，还需要用户与机器人建立信任关系。
▍风险因素：
人工智能发展不及预期；美国政府限制英伟达、AMD出售高性能GPU导致算力受限；美国制裁导致OpenAI等公司拒绝向中国企业开放API；财富管理行业竞争加剧。
▍投资策略：选择头部超级生态和金融垂类平台。
ChatGPT为用户交互体验大幅提升提供可能性，而用户交互是线上投顾的基础，投顾又是财富管理的核心痛点。因此ChatGPT在金融科技领域的应用值得重点关注。由于ChatGPT的核心包括数据、模型和算力，背后分别是规模、科技和资本，对于超级生态和垂类平台都有机会。
