美国人工智能研究实验室OpenAI开发的对话机器人ChatGPT引起了国内外各界的广泛关注，并且掀起了一轮人工智能热潮。与此同时，金融业的数字化转型已成为各国的大势所趋，在我国也是监管部门推动的重要改革方向。因此，从ChatGPT入手深入分析人工智能在金融领域应用的状况、机遇与挑战，有助于更精准地实现科技助力金融高质量发展。

人工智能发展现状及ChatGPT的地位

从宏观层面看，无论是“十四五”规划的顶层设计和数字经济发展规划，还是金融领域新版的金融科技发展规划和数字化转型指导意见，人工智能都被视为数字经济的核心驱动力、重点产业和数字底座。数字经济的高速发展为人工智能创造了良好的经济和技术环境;同时，人工智能作为关键的新型基础设施，也为拉动我国数字经济发展提供了新动能。综合看，开放共享的基础设施、聚焦落地的工具流程、多元广阔的应用场景，为人工智能蓬勃发展提供了良好的应用环境与市场空间。

从技术发展趋势来看，超大规模预训练模型无疑是当前人工智能技术发展的重点和热点领域，近两年迎来了大爆发和“军备竞赛”。总体来看，大模型表现出多模态、多技术、多能力和多应用的发展趋势，在理想实验室环境和垂直行业的真实环境中均展现了良好的应用效果，未来将形成大小模型与云边协同发展的智能体系。

同时，人工智能也对现有的伦理准则、社会治理带来了巨大的冲击和挑战。因此，如何实现人工智能的有效治理，成为近年来国内外各界的关注焦点。可以看到，国内外人工智能治理取得突破性进展，已从理念层面进入建章立制、落地实施阶段，发展可信AI成为核心内容。

应该说，当前人工智能已成为技术创新最重要的“催化剂”，而与ChatGPT相关的自然语言处理(NLP)被认为是人工智能皇冠上的“明珠”。我们看到，人工智能的发展历史，事实上是不断提升模型维度的历史，从人工专家写规则，到机器写少量规则，再到机器写大量规则，最后到迁移学习大模型。在此过程中，ChatGPT用文本学习方式来拓展领域，GPT-3即拥有5000亿单词、1750亿参数，最终在海量信息的支撑下，获得了功能的全面提升，但也存在内容可信、数据安全、落地成本高的挑战。

从金融需求角度看人工智能应用机遇

随着数字经济和数字社会建设深入推进，产生了大量的数据，为人工智能的建模、训练和应用提供了广阔的“土壤”。特别是在金融领域积累了大规模、高质量的数据，同时具有多维度、多元化的应用场景，为人工智能应用蓬勃发展提供了良好的契机。通过人工智能和金融领域客户服务、产品创新、运营管理、风险防控等业务场景深度融合，对金融服务全流程进行模式重塑和智能赋能，推动金融产品创新、流程再造、渠道融合和服务升级，拓展金融服务的广度和深度，成为金融数字化转型的重要源泉和驱动力量。

归根结底，人工智能的应用价值在于解决金融领域存在的问题，这就要从金融需求角度来进行剖析。具体而言，从金融业的中观和微观层面看，面临的困境一是战略性问题。面对日益复杂的经济金融形势，金融业机构的战略制定变得尤为重要，这不仅仅是机构“一把手工程”，更需要视野、逻辑、经验的有效结合，也需要及时有效地进行动态优化。人工智能在战略制定中的应用思路，正是感知、推理、决策，天然地有可能与金融机构综合或专项战略制定相结合，并且进行动态随机优化。

二是结构性问题。虽然我国金融业综合实力不断增强，但还有诸多发展不平衡、不充分的结构性矛盾，这也为人工智能的“补短板”提出了要求。例如人工智能应用于财富管理领域，能否给家庭资产结构、金融资产布局失衡带来改变，直接影响到金融助力共同富裕的重大目标。

三是生产要素问题。金融机构的可持续发展与数字化转型，都需要考虑要素投入的经济性、规模性、效率性，其中最核心的就是数据和人。一方面，数据已成为重要的生产要素，是国家基础性战略资源。金融业如何改善数据“采、存、算、管、用”全生命周期活动，推动数据要素到数据资产的转化，是当前面临的迫切挑战，而人工智能与大数据相结合则会激发更多活力。另一方面，金融科技人才也是稀缺资源，

人工智能可以成为提升员工能力的“智慧助手”，也可以通过构建“数字人”来弥补团队能力。

四是组织运营问题。金融业数字化转型离不开组织架构与运营能力的保障，在此过程中可以充分利用人工智能打造自动化、智能化的运营模式，不断优化运营流程，创新运营模式，提升运营服务质量，降低运营成本，从而支撑综合化、智慧化的金融服务。

五是服务能力问题。金融机构的服务能力体现在多元化的产品、充足的市场分析能力、市场营销与渠道能力、客户维护与增值服务能力等。尤其是在定制化智能产品设计、客户全息画像服务精准营销、线上线下体验一致性等方面，已经有了卓有成效的探索。

六是风险管理问题。当前金融业面临的宏观与微观风险更加复杂，如能有效利用人工智能，可以在整合、分析大数据基础上，建立智能风控模型，成为识别风险、监测风险和控制风险的有效途径