ChatGPT的橫空出世，再度打破了人類對AI的認知和想象。

猶如2016年，AlphaGo成為第一個戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍的人工智能機器人，一夜之間人們理解了人工智能，感受到它的潛力。

ChatGPT能夠基于上下文語義、語境，與人自然流暢地對話，整體表現(xiàn)更高階、更智能、更聰明。推出兩個月后，ChatGPT就書寫了各種傳奇，出色地完成網(wǎng)友的瘋狂測試，月活躍用戶達到1億，成為歷史上增長最快的消費者應用程序。

AlphaGo和ChatGPT帶來的轟動，均為AI技術進步創(chuàng)造的明星效應。褪去光環(huán)，方可還原技術的真實面貌和演變路徑，也才能看清楚AI賦能產(chǎn)業(yè)所帶來的巨大飛躍和突破式發(fā)展。金融業(yè)向來對科技進步高度敏感，科技的每一次向前都會喚醒金融機構體內(nèi)沉睡的因子，助其驚艷蛻變。近年來，AI賦能金融數(shù)智化轉型即是最好印證，對此長期深耕金融領域的AI科技公司百融云創(chuàng)深有體會。

這一次也不例外。實際上，以ChatGPT為代表的AIGC（AI自動生成內(nèi)容）技術并不新奇，在國內(nèi)金融領域如智能營銷、智能運營、智能客服等場景早已得到廣泛運用。

機器學習算法

奠定人機協(xié)同雛形

“來得早不如來得巧”，以此形容AI進場金融場景再合適不過。

2013年互聯(lián)網(wǎng)金融興起，給傳統(tǒng)金融帶來極大沖擊。一些創(chuàng)新能力強的銀行開始擔憂，互聯(lián)網(wǎng)技術會就此改變銀行，于是想在信貸端進行創(chuàng)新性探索。

有3家股份制銀行與百融云創(chuàng)CEO張韶峰交流，希望能夠用技術幫其解決線上信用卡申請者的資信問題。于是，張韶峰和團隊抱著試一試的態(tài)度，創(chuàng)新使用機器學習算法，幫銀行評估客戶資質(zhì)和質(zhì)量等級。結果出乎意料的好，一方面用戶能在網(wǎng)上快速獲得金融服務；另一方面銀行服務效率大幅提升，還降低了線下發(fā)卡成本。

2014年，百融云創(chuàng)成立，最初的業(yè)務正是通過信用評分模型幫助銀行補充完善線上信用卡申請資信?；跈C器學習算法、專門針對金融場景打造的信用評分模型，算是人機協(xié)同的最早雛形，也是AI落地金融場景的重要突破。

然而，當百融云創(chuàng)將這項最新成果進行商業(yè)化拓展時，卻遇到了“跑得快”的無奈。由于機器學習、深度學習這類人工智能算法模型太過前瞻，很多銀行客戶將其拒之門外。張韶峰回憶道，當時許多銀行更習慣傳統(tǒng)的邏輯回歸算法，這樣的算法處理的數(shù)據(jù)字段比較少，算法也更具解釋性，用起來相對簡單，技術理解起來很容易。一開始，他們對于機器學習模型是不接受的。

很多時候百融云創(chuàng)在服務金融機構的時候，需要先轉為使用傳統(tǒng)邏輯回歸的方法去做。對于機器學習模型，百融云創(chuàng)只能在內(nèi)部堅持使用。

從這一點能看到，當一項前沿技術沒有被大眾感知之前，它所遭遇的現(xiàn)實困境不亞于螞蟻撬動大象。故事的轉折發(fā)生在AlphaGo的成名。

AlphaGo讓大眾真正開始了解和接納人工智能，讓AI從幕后走向臺前，從冰冷陌生變得溫暖生動，變成了大眾可視可感的具象產(chǎn)品。

此后，AI通往金融場景的大門敞開。“銀行開始主動問我們是否能夠提供基于機器學習的人工智能算法。”張韶峰直言，客戶對于人工智能技術的態(tài)度發(fā)生了明顯轉變，到了2016年年底2017年年初，百融云創(chuàng)已經(jīng)大量使用機器學習模型，幫助金融機構在信貸風控、企業(yè)征信、精準營銷等多個場景實現(xiàn)了人工智能技術的落地。

類ChatGPT技術

已成熟應用于金融場景

彼時，互聯(lián)網(wǎng)金融從上半場進入下半場，To B科技公司取代To C，行業(yè)紅利、資源向頭部To B科技公司集中。與此同時，隨著國家對數(shù)字經(jīng)濟的鼓勵和扶持，金融數(shù)智化轉型需求日益高漲，金融機構開啟了數(shù)智化轉型競賽，機構內(nèi)部自上而下加快推動轉型步伐。

過去五年，以大型商業(yè)銀行為代表的金融機構斥巨資加大IT科技投入。在架構轉型和信創(chuàng)政策的帶動下，未來幾年這一趨勢還將延續(xù)。國際著名咨詢機構IDC預計，2023年我國銀行IT支出規(guī)模將達到1873.5億元，預期增速10.5%。

作為金融數(shù)智化轉型賦能者，百融云創(chuàng)先后投入12多億元用于AI產(chǎn)品研發(fā)，率先成立金融垂類AI實驗室進行新式算法與應用研究，用于支撐和引領金融數(shù)智化邁向更高階段。通過“信息+算力+算法+場景”的疊加效應，自研的智能語音機器人、機器學習平臺、自然語言處理等創(chuàng)新模型和技術手段相繼落地金融場景，百融云創(chuàng)構建了面向復雜金融場景的深度感知和定制化的數(shù)智解決方案體系。

其中不乏ChatGPT同源技術。以百融云創(chuàng)智能語音機器人為例，百融云創(chuàng)自研基于Transformer的類ChatGPT語義理解技術、語音識別、語音合成集成到軟交換系統(tǒng)中，提供毫秒級的語音交互反饋，從而可以在音色、情感、語速、對話層面全面擬人化，對通話者語音識別的準確率能達到99%以上。

在貸后管理、信用卡喚活、財富營銷、客戶維護等環(huán)節(jié)，百融云創(chuàng)智能語音機器人每日進行超過億級規(guī)模的自動交互頻次，頻次規(guī)模首屈一指。同時，疊加算法驅動的智能營銷中臺等技術中堅，可以有效提升金融機構服務的準確度和運營效率。

某國有大行在零售業(yè)務條線中引入百融云創(chuàng)智能語音機器人之后，成本大幅降低，相比純?nèi)斯すr，“IVR+人工”模式節(jié)省成本約50%，“IVR”模式則可節(jié)省成本約90%，且兩種模式考核結果接近人工服務標準的90%至95%。

過去五年，在內(nèi)外多重因素的驅動下，AI在金融場景全面開花。大眾深刻感知到AI的無處不在，也許不經(jīng)意間接聽到的信用卡還款提醒電話或是開卡營銷電話，就是Chatbot在作業(yè)。

AI在金融場景的繁榮，加速了百融云創(chuàng)與金融機構的合作深度和廣度，公司前瞻性布局的優(yōu)勢終于顯現(xiàn)。截至目前，百融云創(chuàng)已與六大國有銀行、12家全國性股份制銀行、逾950家區(qū)域銀行以及汽車金融公司、保險公司等6000余家金融機構達成合作。

ChatGPT賦予垂類公司

更多想象

2022年末，ChatGPT迅速躥紅，又一次點燃AI的沸點。

人工智能有5個要素：算法、模型、數(shù)據(jù)、算力、場景。ChatGPT雖稱不上AI革命，準確地說是模型和場景應用的一次飛躍，但是ChatGPT創(chuàng)新了AI交互方式，是AI真正普及爆炸的導火索。

如果將AlphaGo視為技術應用的“陽春白雪”，那么ChatGPT更像“下里巴人”。ChatGPT的出現(xiàn)，大大降低了普通人使用AI的門檻，它將走進人們的日常工作和生活里。

可以預見，一個全新的、更為廣闊的AI時代正在到來。業(yè)界已形成共識：AI將帶來產(chǎn)業(yè)重構，以自然語言處理為代表的人工智能算法將改寫互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品形態(tài)。

事實上，無論是泛AI公司，還是垂類AI公司都在歡欣地迎接新時代的到來。

以微軟、百度為代表的國際國內(nèi)科技巨頭爭先恐后，紛紛布局迎戰(zhàn)。面對巨頭的入場參賽，垂類AI公司的生存空間會不會被擠壓，是否會被巨頭超越，或失去核心競爭力？

對此，張韶峰表示，作為通用型AI大型現(xiàn)象級產(chǎn)品的ChatGPT不能直接被“搬入”垂直型領域。一個重要的原因是二者之間存在信息壁壘，通用型如果過渡到垂直型，需要時間的沉淀，需要進一步探索商業(yè)模式，同時更加需要借助于垂直領域的信息等助力。

在AIGC時代，通用智能和垂直領域智能是何種關系呢？張韶峰做了一個很形象的比喻，“這就類似數(shù)理化等基礎科學和醫(yī)學、農(nóng)學、氣象學、材料學等應用科學之間的關系，兩者之間有差異性，但是也有交叉協(xié)作”。

業(yè)內(nèi)專家也表示，ChatGPT目前的數(shù)據(jù)庫仍較為有限，而且ChatGPT還沒解決好及時性和準確性這兩大關鍵問題，它有可能基于當前的算法和數(shù)據(jù)輸出不準確信息。這對于金融、信息等對于安全性要求極強的垂直領域來說，可謂是致命的。

技術本身只是一種工具，好的技術是為產(chǎn)品服務的。

唯有基于深度的行業(yè)理解、洞察、思考和累積，才能夠做出符合行業(yè)需要的產(chǎn)品，好的技術也才能夠真正落地場景。ChatGPT，賦予了垂類AI公司更多想象。