ChatGPT时代商业银行AI应用发展趋势分析.docx
《ChatGPT时代商业银行AI应用发展趋势分析.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《ChatGPT时代商业银行AI应用发展趋势分析.docx(9页珍藏版)》请在第一文库网上搜索。
1、ChatGPT时代商业银行AI应用发展趋势分析ChatGPT时代商业银行AI应用发展趋势分析1摘要2一、弓I言2二、商业银行A1技术2(一)现阶段银行业人工智能技术应用方式2(二)现阶段银行业人工智能技术应用方式存在的问题3三、后ChatGPT时代商业银行A1应用趋势4(一)什么是ChatGPT?4(二)ChatGPT较传统模型的优势5(三)ChatGPT在商业银行应用方向分析5四、大语言模型应用面临的问题及解决思路7(1)ChatGPT答复可靠性问题7(2)显存资源分配问题7(2)完整的开发部署工具8(3)解决思路8五、结论9摘要本文探讨了后ChatGPT时代商业银行AI应用的发展趋势。首先
2、介绍了商业银行中常用的AI技术,如自然语言处理、机器学习和数据挖掘等。分析了后ChatGPT时代商业银行A1应用的趋势,包括基于大语言模型的数字秘书、知识库、营销助手、风险管理等场景。此外,还探讨了大语言模型应用面临的回复可靠性、算力资源瓶颈等问题及解决思路。最后,可以得出结论:商业银行需要充分利用A1技术,不断提升服务水平和效率,同时也需要重视A1技术应用中的稳定性问题及GPU资源池建设问题,以适应人工智能趋势变革的需求,提高企业核心竞争力和应对未来挑战的能力。一、引言随着业务和政策的不断发展,商业银行的业务和管理变得越来越复杂。为降本增效,利用工具辅助复杂场景,人工智能技术在商业银行领域的
3、应用也日益广泛。其中,大语言模型的应用一直是业界关注的重点。例如2018年谷歌提出的BERT和OpenAI提出的GPT-I是初代大语言模型的代表作,带动了自然语言处理技术在银行业应用的热潮。而去年11月30日,ChatGPT横空出世后,迅速引起了全球的关注。本文将围绕类ChatGPT模型的特点,介绍并适当探讨银行业对AI场景应用的现状和发展趋势。二、商业银行A1技术(一)现阶段银行业人工智能技术应用方式近几年来,跟着国家数字化转型的浪潮,银行业其实一直在探索A1应用场景。现阶段主要在下面几个场景中应用人工智能技术:(1)风险管理银行利用AI技术来预测借贷违约风险,并基于这些预测来制定相应的风险
4、管理策略。例如,银行可以使用外部合法的客户风险信息,结合自身的客户信息和行为交易数据,通过数据分析建模的方法来评估客户的信用评级、财务状况和还款能力,并根据这些数据来决定是否批准贷款申请、或者增加降低其信用额度。针对黑产中介团伙技术强、手段多、后果恶劣的形势,银行还利用AI技术来检测预防黑产欺诈行为。例如,银行可以使用机器学习算法来分析客户的交易历史和行为模式,建立针对账户管理和交易管理的风控模型,更实时地、最大程度地识别可疑的交易。(2)客户营销在银行向零售银行战略转变的形势下,如何解决长尾客户服务薄弱的问题,智能营销就是大势所趋。这需要重塑数字化营销的方法和系统支撑,形成一套有效的、整体的
5、智能模型体系,用于客户智能化全生命周期管理,在客户的各个阶段都能形成精准匹配的营销方案和客户范围。另外,挖掘客户的自然信息和生活场景类数据,持续完善客户画像和智能推荐系统,据此提供全方位、精准的“千人千面”的金融服务和生活服务的推荐。(3)客户服务银行利用A1技术来提高客户服务质量。例如,银行可以使用自然语言处理技术来分析客户的问题和反馈,从而更快速、准确地提供响应和解决方案;利用自然语言处理技术来建设机器人客服,极大地减少客户等待服务的时间。(4)内管提效在各类智能化技术提高办公自动化程度的带动下,银行业利用AI技术来提高内部员工的办公效率。例如审批流程中通过OCR技术辅助审批员确认材料中的
6、关键指标;又亦如通过N1P技术识别简历中的关键标签,以此来加快HR们的审批速度等。(二)现阶段银行业人工智能技术应用方式存在的问题尽管现阶段A1已经被广泛应用在了银行业,但其使用和推广依然存在较多困难:(1)缺乏灵活性传统的AI应用通常是基于预设规则和特定数据集进行操作,训练出来的模型仅仅可以处理特定的业务场景,如业务提出需改变.业务规则,往往又需要投入大量人力制造数据重新训练模型。(2)缺乏可复用性由于数据集和规则的定制化,同一类技术往往也无法快速复制到另一个类似场景中。比如都是使用文本分类技术,信用卡业务应用文本分类技术实现客户留言的快速分类和分发场景的模型就无法直接应用在零售条线。需要业
7、务们重新针对零售业务的客户留言打标后重新训练模型才可以使用,这无形中增加了技术应用成本。(3)缺乏传播能力于传统A1技术的定制化、非可视化、弱交互性等特性,导致A1技术在银行业缺乏传播能力。懂业务的人不了解技术,了解技术的人却不了解业务,天然的知识壁垒,使得如何更好地扩展AI应用场景是银行业普遍存在的难题。三、后ChatGPT时代商业银行A1应用趋势(一)什么是ChatGPT?经业界研究,语言模型的表现往往与其模型大小呈直接关系,即模型越大,效果往往更加优异。而ChatGPT则是由OpenAI开发的一种基于Transformer的大语言模型(11M),其参数量虽未公开,但业界普遍都认为在175
8、0亿以上,是现阶段最大的语言模型之一。它采用了自监督学习方法,结合强化学习技术,通过大规模的语料库训练,可以生成接近人类的自然语言文本。经测试,ChatGPT在传统N1P任务、自由对话场景表现优异。该产品发布以来,仅仅2个月就突破了1亿用户,打破了全球最快破亿产品记录且遥遥领先,其现象级别的传播速度正是用户对该产品(模型)效果认可的表现。图1ChatGPT训练图(二)ChatGPT较传统模型的优势上一章节提到传统A1模型应用的缺点,相比之下,ChatGPT作为一种新兴的生成式大语言模型,完全克服了这些缺点,并具备以下优势:(1)更高的灵活性ChatGPT可以理解并产生自然语言,而不仅仅是基于事
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- ChatGPT 时代 商业银行 AI 应用 发展趋势 分析