文章NLP技术助力金融智能化：ChatGPT引领人工智能革命
这篇文章主要讲述了以ChatGPT为代表的大模型将对NLP领域和整个人工智能技术产生深远影响，金融机构和科技企业应如何应对。以度小满公司的“智能化征信解读中台”工程为例，其利用大型语言模型LLM和图算法等新技术，成功地将征信报告解读进入到图机器自动学习阶段，提升了银行风控模型的风险区分度。这标志着NLP技术在金融领域的广泛应用，重新定义了金融科技，并为金融领域提供了全新的智能客服、智能风控、智能交互服务等可能性。
大模型金融应用：驱动金融科技新发展和智能服务革命
本文探讨了潘淳、武艳军和苏筱芮三位专家对大模型技术在金融行业中的应用及其潜力的看法。他们认为，大模型技术可以为金融行业带来更高效、精准和智能的服务，提升银行从业人员的服务水平和客户体验。同时，他们也指出大模型技术存在一些局限性，需要结合垂直领域的小模型以达到最佳效果。大模型技术可以在金融行业的多个方面进行应用，如智能客服、智能投资顾问、AI写作、数字人和代码编写等。随着AI应用场景与产品类型的丰富，金融行业将迈入以需求为导向的拉动阶段，大模型技术与金融行业的结合将为金融科技公司带来重大机遇。
ChatGPT、InstructGPT与基于PPO策略的强化学习在金融领域的应用探讨
这篇文章主要介绍了人工智能助手的发展历程以及在不同阶段使用的数据集和参数对比。同时，通过介绍两位 experts 的背景和经验，展示了他们在金融行业中的影响力和专业知识。
ChatGPT+金融：国外八大应用案例
导言 ChatGPT爆发后，国外金融业的先行者们，做了哪些应用尝试？ 出品 | 厚雪研究 作者 | 潘言 3月份，OpenAI公布GPT-4，百度推出 “文心一言”，微软和谷歌宣布办公软件嵌入AI重磅应用，一系列的标志性事件，推动AIGC（生成式AI）发展进入最高潮。 此后至今，虽然热度值有所降低，但AIGC进入全面开花的过程中：各大AI公司推出自己的大模型，主要行业和场景基于AIGC也开始尝试应用。 图：ChatGPT和文心一言的百度搜索热度变化 金融是数据密度和智能化非常高的行业， AIGC的应用必然少不了。国内外主要金融机构和金融科技公司均已经下场布局，在国外，一些ChatGPT的实践案例已经浮出水面。 厚雪基于公开资料，对国外的AIGC+金融的主要案例做一梳理介绍。从案例共性上看，各家主要基于ChatGPT开展应用，涵盖了银行、财富管理、保险理赔、债券问答、政策预测、投资分析和提升业务效率等各个方面。 01 彭博发布金融版ChatGPT，拥有500亿参数 3月底，全球知名的财经、金融资讯和数据公司彭博（Bloomberg）发布了专为金融界打造的大型语言模型（LLM）——BloombergGPT，这是一款基于其几十年来收集数据的AI系统。 根据彭博发布的报告显示，其构建了迄今为止最大的特定领域数据集，并训练了专门用于金融领域的LLM，开发了拥有500亿参数的语言模型BloombergGPT。 报告显示，该模型依托彭博的大量金融数据源，构建了一个3630亿个标签的数据集，支持金融行业内的各类任务。该模型在金融任务上的表现远超过现有模型，且在通用场景上的表现与现有模型也能一较高下。 一般来说，在自然语言处理（NLP）领域，参数数量和复杂程度之间具有正相关性，GPT-3.5模型的参数量为2000亿，GPT-3的参数量为1750亿。 BloombergGPT的训练数据库名为FINPILE，由一系列英文金融信息组成，包括新闻、文件、新闻稿、网络爬取的金融文件以及提取到的社交媒体消息。 彭博称，BloombergGPT将协助彭博改进现有的金融NLP任务，如情感分析、命名实体识别、新闻分类和问答等。 此外，BloombergGPT将为整合彭博终端上的大量数据提供新机会，以更好地帮助公司的客户，同时将AI的全部潜力带入金融领域。 02 摩根士丹利用GPT-4服务财富管理部门 3月14日，OpenAI在发布GPT-4时公布了6个使用案例，其中就包括了摩根士丹利财富管理部门（MSWM）运用GPT-4来组织调动其面向客户的知识库。 摩根士丹利当时表示，其是“目前唯一一家提前获得OpenAI新产品的财富管理战略客户”，也是“少数GPT-4发布组织之一”。摩根士丹利财富管理部门将使用GPT-4“获取、处理和合成内容，以洞察公司、行业、资产类别、资本市场和世界各地地区的方式，吸收其资管自身广泛的智力资本”。 作为财富管理领域的领导者，摩根士丹利维护着一个内容库，其中包含数十万页涵盖投资策略、市场研究和评论以及分析师见解的知识和洞见。这些大量的信息分布在许多内部网站上，主要以PDF形式呈现，需要顾问们浏览大量信息才能找到特定问题的答案。 从去年开始，摩根士丹利开始探索如何利用GPT的嵌入和检索功能来利用其智库——首先是GPT-3，现在是GPT-4。该模型将驱动一个面向内部的聊天机器人，在财富管理内容中执行全面搜索，并有效地释放MSWM积累的知识。 摩根士丹利主导该项目的分析、数据与创新主管McMillan表示，目前已经使用GPT-4技术将所有智库内容转化为更易于使用和操作格式，该行此前一直在用300名顾问测试这款工具，并计划在未来几个月广泛推广。 03 摩根大通利用AI预测货币政策，并计划推出IndexGPT选股服务 据华尔街见闻5月26日的报道，摩根大通正在开发一款类似ChatGPT的软件服务。摩根大通提交的文件显示，该行本月为一款名为“IndexGPT”的产品申请了商标注册。IndexGPT将利用“使用人工智能的云计算软件”来“分析和选择适合客户需求的证券”。 文件明确指出，IndexGPT使用了以ChatGPT为代表的人工智能技术，该行计划使用由GPT模型驱动的人工智能。据报道，摩根大通全球技术主管 Lori Beer 表示，该行已经雇佣了1500名数据科学家和机器学习工程师，正在测试GPT技术的“多个使用案例”。 在更早的4月，摩根大通发布报告称，已开始使用一套AI大语言模型，从美联储17位官员的公开讲话中揣摩情绪变化，汇总编成一套货币政策的“鹰鸽指数”。据报告显示，摩根大通最早使用的是谷歌的Bert模型，后来换成Open AI的GPT模型，使用效果获得大幅提升。 摩根大通通过AI驱动的大语言模型，学习解读央行官员讲话中透露的信号，来预测利率政策出现变化的可能时间点。AI程序根据学习结果编制了一套“鹰鸽指数”。这套指数从0-100分打分，0分代表央行的态度最为鸽派（即可能采取降息等宽松政策），100分代表央行的态度最为鹰派（即可能采取加息等紧缩政策）。 摩根大通经济学家洛普顿在报告中写道，“初步结论显示，AI预测的结果令人鼓舞，但我们相信AI技术在金融市场上的运用还远未到成熟的黄金期，未来仍有很大的进步空间。” 目前摩根大通将这套“鹰鸽指数”用在了美联储、欧洲央行和英国央行身上，预计未来几个月会把适用范围扩大到全球30多家央行。 04 Two Sigma利用ChatGPT进行投资分析 Two Sigma是一家总部位于美国的量化对冲基金公司，拥有超过2000名员工，管理超过500亿美元的资产。 Two...
《ChatGPT：2022年最先进的聊天机器人》
2022年11月30日，Open AI发布名为“ChatGPT”的对话优化语言模型，被称为“2022最先进的聊天机器人”。ChatGPT是基于人工智能技术驱动的自然语言处理工具，能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务，其应用带有人工标注反馈的强化学习，能模拟人类对答案的偏好评分。借助微软Azure云平台提供的超强算力，ChatGPT对手写、语音和图像识别、语言理解方面表现大幅突破，加速场景内容生成的高效性和应用的多样化。ChatGPT可以提供文本生成、数据分析、聊天机器人、预测分析和NLP技术方面的服务，主要应用场景包括内容生成、编程协助、创意生成、虚拟对话等。在编程协助领域，ChatGPT可以实现生成代码前后的逻辑一致性，具有强大的代码生成能力，可以应用在代码生成、代码提示、故障诊断、自动测试等环节。
《ChatGPT：人工智能助手的风暴》
近期，ChatGPT成为发展迅速的应用，引发人工智能行业热潮。它具备丰富的社会知识和解决问题的能力，但在特定领域如金融和市场营销等方面尚需经过训练。随着ChatGPT的普及，许多职业如客服、金融分析师和市场营销人员将面临被人工智能取代的风险。然而，我国也将在未来迎头赶上，利用其技术底座，推动AI的发展。
都说AI增益客服 企业实测：提效90%
吴立楠记得ChatGPT刚出来时全公司涌动着的激奋，“从CEO到投资人，天天开会讨论怎么和产品结合。”2022年12月，ChatGPT发布没几天，智能客服公司智齿科技的这位CTO与团队投入到一场耗时4个月的研发大战。目标明确：将GPT大模型融入现有的Sobot智能客服机器人系统中。 那时，ChatGPT之火还没蔓延到国内，“AI替代论”远不如现在这般引人焦虑。但“客服”已在《哈佛商业评论》、《福布斯》等媒体预测中成为“将被ChatGPT颠覆”的行业之一。 的确，从输入问题-给出答案的形式看，ChatGPT真的很像一位客服。而客服这一企业服务赛道在2014年-2016年已被AI改造过，自然语言模型（NLP）技术应用到当时发展成熟的“云呼叫中心”，形成智能客服系统。 你网购时咨询客服的售前、售后服务都有智能客服的参与，许多标准化的问答已被机器人接手，成为人工客服的重要补充。嵌入各类场景的智能客服系统背后，有智齿科技、腾讯企点、Udesk、美洽、快商通这类企服公司在赛道内的多年“内卷”。 那么，当以ChatGPT为代表的生成式AI出现后，智能客服又出现了哪些蜕变？ 4月4日，智齿科技的Sobot x GPT大语言模型融合智能客服解决方案上线，据测试数据，智能客服系统+AIGC后，客服的直接回答率提升了15%-35%，回答准确率提升3%-32%，企业在客服环节的运营工作量能从5天缩短至0.5天。 人工客服真的被彻底颠覆了吗？吴立楠认为，“是赋能而不是彻底颠覆，”客服环节还有很多场景可改造，AI是重要的技术力量。 运营工作量从5天缩短到0.5天 智齿科技被GPT“点燃”是从ChatGPT发布那一刻开始的。吴立楠发现，全公司上下，不光他带的技术同学在关注，从CEO徐懿到投资人，都在试用这个对话机器人。 作为一家智能客服研发公司的CTO，吴立楠很难不注意到人工智能的发展，再加上CEO徐懿又是产品经理出身，敏锐于新技术属于“自带buff”。GPT模型进化到3.0时，他们就在跟进，“那个时候，大家觉得它可能只是用来跑一些模型，没法民用、商用。” 谁都没想到，2022年11月30日，ChatGPT直接以产品形态推向公众，底层的大模型迭代到了GPT 3.5，“API都出来了，这次不一样。”吴立楠描述，“全公司上下都‘疯了’，大家特别激动，都在想这个新模型怎么与公司现有的智能客服机器人结合。” 此后，智齿科技几乎进入到“全员GPT”的状态，开会、培训、脑暴。12月，智齿科技的智能客服系统“+GPT”正式立项，徐懿牵头，算法组、产品团、市场部等各部门联动，研发开始了。 哪怕在外部，擅长多轮对话的ChatGPT最先被人联想到的也是客服机器人。 同样在12月，科技博主“算法猪立业在微软”亲自动手，让ChatGPT客串了一把施华洛奇的售前客服，这个对话机器人能够给出与品牌、产品和价格相关的答案，但信息不够全面，这与 ChatGPT数据库仅更新到2021年且不联网有关。 “算法猪立业在微软”的结论是，让ChatGPT直接当客服不行，但如果它能掌握更多数据，如订单、商品、售价等信息，有效回答将大幅提升。 这位科技博主的预测在智齿科技得到了验证，而且有了更确切的提升数据。 4月4日，智齿科技Sobot x GPT大语言模型融合智能客服解决方案上线，品牌客户开始测试“+GPT”的智能客服机器人。 此后的一个月里，智齿科技的客户测试数据显示，Sobot智能客服系统+AIGC后，客服的直接回答率提升了15%-35%，回答准确率提升3%-32%，而企业在客服环节的运营工作量能从5天缩短至0.5天。 数据来自智齿科技 提效是AI为客服行业带来的最明显升级。GPT等大语言模型的上下文理解、梳理总结能力及背后的人类反馈预训练技术，能成功匹配智能客服系统“知识库配置-问题学习-机器人应答”的全链路，从而带来整个环节的提效。 知识量大、问答对精，是现有的智能客服机器人面对消费者提问对答如流的前提。看不见的地方是，企业在运营智能客服机器人时大量的人工投入。 吴立楠解释， “比如，医疗行业的用药指导书、企业产品的说明书、产品功能的文档等等，这些都是知识库的素材，要尽可能全面地整理出来。” 光有这些还不行，还需要人工将这些材料加工成“问答对”形式，比如做问题分类，要梳理出相似或关联问题的问法和标准答案，尽可能多得上传问答对到系统里。 客户又是千人千面，问的问题一旦超出问答对的覆盖范围，智能机器人就会出现卡壳或答非所问的“智障”表现。因此，运营过程中，企业人员还要及时收集新问题，然后人工添加或优化答案。 “工作量非常大。”吴立楠拿出一组数据，某家企业对180个标准问题进行相似问或关联问的扩充编辑时，能补充出1800条问答，“这至少需要人工做3.5-4天。” 当GPT等AIGC模型参与到智能客服的底层时，变化发生了。 企业可以把各类文档素材直接上传至智能客服系统备用，有些标准内容不用再人工拆分成问答对，当客户的提问超出预设问答对范围时，大语言模型能自动从原材料内容中检索相关素材，还会归纳、总结、重新组织，形成符合语言逻辑、包含核心信息的回答。 吴立楠说，从他们拿到的大量客户测试的数据中，能明显地看到直接回答率和回答准确率的提升，“而且人工投入到‘问答对’这个环节的时间缩短为半天，因为他们只需做标注答案准确与否、添加未储备问题这些环节就行。” 是赋能而非彻底颠覆 除了智齿科技，一大批智能客服公司也在+AIGC的路上。 咨询公司IDC最近的报告显示，腾讯企点“将整合腾讯大模型的AIGC能力，与营销自动化场景实现联动”；4月21日，Udesk 基于GPT通用大模型发布了原心引擎2.0，计划为企业提供智能化支撑的统一客服平台；同样在4月，快商通宣布将要基于ChatGPT技术推出垂直医疗行业的AIGC产品，全面更新产品功能与企业服务模式；另一家智能客服企业美洽也“正式迈入ChatGPT”时代。 所有的智能客服企业+AIGC时，提效都是避不开的、最实在的企服方向。 客服行业在中国经历了30年的变迁，走完了结合通讯、大数据、人工智能的技术变革路径，一个主题就是提效。从30年前的电话客服，到移动互联网时代的在线客服，再到现如今的智能客服机器人，企业与消费者之间的链接从上门服务、跑营业厅，缩短到了只需要一块PC屏幕和一部手机就能解决大部分问题的程度。 企业和消费者也在这个过程中尝到了节约成本的甜头，背后是客户服务行业的技术升级。 过去近十年里，移动互联网、大数据、AI技术的发展让传统的客服呼叫中心逐渐转型为智能化的SaaS模式。通过云服务器，客服系统完成了对电话、邮件、短信等多种客服渠道的全面整合，人工智能自然语言模型（NLP）也开始应用到智能客服赛道。 也是在这期间，大量的资本和创业者涌入，诞生了智齿科技、美洽、Udesk、容联云等一大批智能客服公司，基本实现了智能客服机器人面对消费者和客户的提问时能自主回答，甚至实现业务办理等复杂操作。 这十年里，国人也逐渐习惯了在各种场景中遇事先由客服人机器处理的模式，当然，还是能感受到服务你的是机器人。它们搞不定时，人工客服才会出现。 当能言、擅画、专门搞生成的AIGC出现时，客服的机器感是否会消失？AI真的能够彻底让人工客服下班吗？ 在吴立楠看来，“AI对客服行业仍然是赋能，还达不到颠覆的程度，”原因是，AI为智能客服带来的变革主要发生在运营的提效上，最直观的就是直接回答率和回答准确率的提升。 智齿科技产品应用流程...
ChatGPT火爆引发行业变革，客服何去何从？
ChatGPT的火爆程度已经引起了各行各业的关注,不少人在探讨它与客服中心的关系,并有一些同行声称自己公司的经验。因此,可以预见,ChatGPT将成为未来客服行业的重要发展趋势。
“ChatGPT即将取代人工客服”，可信吗？
近期，只要打开各种社交媒体，头条都牢牢被ChatGPT霸榜，这种超强热度，绝对是2023年第一个标志性大热点。 那么，这个上亿月活的智能聊天机器人，到底是个什么时代新宠呢？ ChatGPT 由OpenAI发布的ChatGPT，是一个可以对话的方式进行交互的模型，因为它的智能化，得到了很多用户的欢迎。ChatGPT 也是OpenAI之前发布的 InstructGPT 的亲戚，ChatGPT模型的训练是使用RLHF（Reinforcement learning with human feedback）。也许ChatGPT的到来，也是OpenAI 的GPT-4正式推出之前的序章。 基于目前它所表现出的自我学习和交互问答情况，微软联合创始人比尔·盖茨甚至坦言，这项技术诞生的意义不亚于互联网或个人电脑的诞生。一些媒体也纷纷发文称“ChatGPT可能马上取代你”，并且整理了一份可能即将被ChatGPT取代的工作清单。 一看吓一跳，原来客服、媒体类工作都赫然列在这份清单中，小鸿瞬间感觉膝盖中了两箭。基于这种危机意识，小鸿马上去接触了这位“新生代”，并让它正面回答了一下小鸿的“饭碗问题”。 看得出来，它非常自信，也清楚得知道自己能从哪些方面改变客服行业，并且点名了信息安全、情感价值等服务问题。我们再来看看具体场景应用情况。 Emmm，这里我们可以看到它的回答话术和我们目前已运用的智能客服话术没有太大差别，更生动、更个性化的话术，目前ChatGPT还不能实现。 并且，更有温度的情感交流，老客户的关系维护，以及鸿联九五打造的“财富管家”金融类高端服务等，都是近几年我们一直在讨论的客服未来发展方向，这次在人工智能这里也得到了“官方认证”。 现在，看完这场测试的结果，不知道大家如何评价“ChatGPT即将替代客服的工作”这个观点呢？ 其实，就像ChatGPT提到的那样，未来智能机器人的功能会越来越强大。 但比起替代我们的工作，它更可能成为我们的“同事”，人机协同才是正确的打开方式。 知危 轰动一时的ChatGPT，或许是人类全面迈向 “ 人机协同 ” 工作方式的一个里程碑，能够让人们工作变得更轻松。 就像店小蜜、京小智、九五智能客服这些数智化工具一样，ChatGPT提供的是一种工具，而非方法。 它能够帮我们从繁重且单一的低价值工作中解放出来，去做更有创造性的工作，面对更加复杂的工作场景。 可以想象到未来通过这项功能，我们能够为平台上的每一位客户带来更好的服务，与数智化变革一同创造更美好的未来。
《AI聊天机器ChatGPT：引领科技革命的新星》
文章主要介绍了ChatGPT的现象级普及及其在AI领域的重大影响。自2022年底推出以来，ChatGPT迅速成为全球热门话题，并引发了对AI未来应用的无限遐想。ChatGPT的成功主要归结于其三个核心优势：聊天式交互形态、超越人类平均水平的回答内容、以及对长文本的优质处理能力。这使得ChatGPT不仅能快速、精准地响应用户提问，还能根据复杂语句内容和上下文对话，提供清晰、高质量解答。此外，ChatGPT让LLM模型具备了可服务和商业化的能力，进一步推动了AI应用的发展。未来中短期内，ChatGPT的产业化方向主要有智能客服、文字模态的AIGC应用、代码开发相关工作以及图像生成。其中，智能客服是最适合直接落地的项目。ChatGPT能在座席辅助、座席提效、闲聊寒暄、提供话术优化建议、提供语料扩写等方面革新智能客服，提升电销转化率，并为各类系统故障提供解决方案。