生成式人工智能與金融業(yè)變革：典型事實(shí)、潛在問題與應(yīng)對策略

摘要：作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代前沿人工智能應(yīng)用變革與創(chuàng)新的代表，ChatGPT對人類經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生著深刻影響。解析在ChatGPT支撐下金融領(lǐng)域的智能交互與個(gè)性化服務(wù)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與決策支持、風(fēng)險(xiǎn)管理與合規(guī)監(jiān)控等典型事實(shí)，梳理ChatGPT在金融領(lǐng)域的應(yīng)用引發(fā)的金融勞動(dòng)力的結(jié)構(gòu)性沖擊、收入分配的失衡困境、數(shù)據(jù)應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)性挑戰(zhàn)等問題。進(jìn)而提出以新型舉國體制推動(dòng)生成式人工智能的自主性發(fā)展，并在金融業(yè)就業(yè)穩(wěn)定與保障領(lǐng)域強(qiáng)化制度建設(shè)，劃定生成式人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用邊界，強(qiáng)化以行業(yè)倫理來約束短期行為等措施，通過多重手段合力推動(dòng)生成式人工智能與金融業(yè)務(wù)的融合創(chuàng)新發(fā)展。

關(guān)鍵詞：ChatGPT；人工智能；金融業(yè)；數(shù)字經(jīng)濟(jì)

中圖分類號(hào)：F832.1" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " 文章編號(hào)：1001-862X（2025）01-0115-011

一、引 言

習(xí)近平總書記在黨的二十大報(bào)告中作出了“世界百年未有之大變局加速演進(jìn)”的重大判斷，科技革命引導(dǎo)下的產(chǎn)業(yè)變革成為這場“百年變局”的核心驅(qū)動(dòng)力。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、超級計(jì)算、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等多元化、前沿化技術(shù)的融合應(yīng)用，人類獲得了重塑認(rèn)知、變革世界的強(qiáng)大工具——生成式人工智能，作為諸多前沿?cái)?shù)字技術(shù)“發(fā)明的發(fā)明”，人工智能在新時(shí)代新階段下對科技和產(chǎn)業(yè)的變遷發(fā)展產(chǎn)生了重大且深刻的影響，具有極強(qiáng)的“溢出效應(yīng)”和“頭雁效應(yīng)”，是推動(dòng)中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要戰(zhàn)略性支撐資源，更是當(dāng)代世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不可缺失的關(guān)鍵一環(huán)［1］。基于此，黨的二十大報(bào)告明確指出，要“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”，進(jìn)一步為中國前沿技術(shù)發(fā)展指明方向。根據(jù)《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》，2025年數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心資產(chǎn)增加值占GDP比重將達(dá)到10%，因此，在政策引領(lǐng)和時(shí)代發(fā)展趨勢下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)前景廣闊。

2022年11月，美國OpenAI公司基于自然語言人機(jī)交互應(yīng)用模型，開發(fā)出擁有近似（乃至超越）人類語言智能水平的ChatGPT（聊天生成型預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換模型）。從技術(shù)圖譜上來看，ChatGPT不同于傳統(tǒng)“分析式AI”（Analytical AI）專注事物分析的功能導(dǎo)向，而更加強(qiáng)調(diào)內(nèi)容總結(jié)提煉、新知識(shí)的生成乃至實(shí)現(xiàn)趨勢預(yù)測，屬于典型的“生成式AI”（Generative AI）。作為基于大規(guī)模語言模型的系統(tǒng)交互產(chǎn)品，其在實(shí)踐應(yīng)用中展現(xiàn)出了現(xiàn)象級的語言文本理解、推理和生成能力，有著極高的人機(jī)對話應(yīng)用能力，一經(jīng)推出，在上線5天內(nèi)用戶數(shù)就突破100萬，兩個(gè)月的活躍用戶更是突破1億大關(guān)，是有史以來人工智能技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域中最為成功且用戶最為廣泛的智能產(chǎn)品。

ChatGPT的底層技術(shù)支撐使得其更具有真切的現(xiàn)實(shí)特征，是極具效能的顛覆性技術(shù)，ChatGPT是人工智能技術(shù)賦能不同產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的前沿陣地。作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，金融業(yè)在ChatGPT的影響下，也將產(chǎn)生重要的變革和影響。具體來看，ChatGPT可以通過更高位階的自動(dòng)化模式來幫助投資者理解復(fù)雜的金融概念術(shù)語和技術(shù)流程，基于投資者的特殊需求和偏好曲線提供定制化智能投資服務(wù)，實(shí)現(xiàn)客戶滿意度和成本降低的雙重?cái)M合。ChatGPT可以進(jìn)一步優(yōu)化“投資者—分析師—金融中介—上市企業(yè)”等多元化金融市場參與主體的信息配置格局，對海量的“非結(jié)構(gòu)化—結(jié)構(gòu)化”數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和分析［3］，切實(shí)在金融投資決策場景中降低信息不對稱，提煉金融特征事實(shí)背后的變遷規(guī)律，輸出有效可行的量化策略，引導(dǎo)要素的充分涌動(dòng)和均衡發(fā)展。但需要注意的是，任何技術(shù)進(jìn)步都是一把雙刃劍，ChatGPT與其他前沿技術(shù)發(fā)展所面臨的問題是相似的。ChatGPT對金融業(yè)的重塑實(shí)踐所帶來的困境，既有歷史上多次人工智能浪潮隱藏的“老問題”，也具有新的變化特點(diǎn)。如人工智能技術(shù)進(jìn)步的“副作用”，會(huì)引發(fā)機(jī)器對人力的替代，這甚至可以追溯到凱恩斯的“技術(shù)性失業(yè)”上［4］：金融業(yè)的重復(fù)性勞動(dòng)力極有可能會(huì)被替代，在特殊時(shí)期甚至可能會(huì)對社會(huì)穩(wěn)定產(chǎn)生嚴(yán)重不利影響，如何在“機(jī)器—人力”之間的循環(huán)沖突中實(shí)現(xiàn)再平衡，是歷久彌新的話題。前沿技術(shù)下的AI發(fā)展，會(huì)形成新的“數(shù)據(jù)霸權(quán)”乃至“信息壟斷”，在金融業(yè)這樣“趨利避害”傾向較強(qiáng)的領(lǐng)域中，可能會(huì)造成新的不平等問題。

二、數(shù)字時(shí)代下的金融革命：ChatGPT賦能金融業(yè)的典型事實(shí)

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代浪潮中，ChatGPT代表前沿領(lǐng)域的人工智能技術(shù)，展現(xiàn)出強(qiáng)大的賦能能力，為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供了有效支持。生成式AI算法所代表的ChatGPT，在實(shí)際應(yīng)用中已經(jīng)廣泛滲透到各個(gè)行業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域，其發(fā)展將引領(lǐng)全球范圍內(nèi)許多產(chǎn)業(yè)迎來新一輪的范式轉(zhuǎn)移和技術(shù)升級。目前，美國已經(jīng)有大量垂直小公司利用ChatGPT和GPT-4的API開發(fā)出各種垂直場景應(yīng)用，中國的互聯(lián)網(wǎng)巨頭也正在基于ChatGPT或自主研發(fā)的大語言模型培育各類垂直應(yīng)用。在眾多產(chǎn)業(yè)中，金融業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的重要命脈，其發(fā)展離不開技術(shù)的革新和支撐［5］，探索和刻畫ChatGPT對中國金融業(yè)的影響事實(shí)與作用機(jī)制，具有重要的理論創(chuàng)新價(jià)值和實(shí)踐指導(dǎo)意義。金融行業(yè)伴隨人工智能技術(shù)的快速發(fā)展正在迎來智能化革命，ChatGPT是最具代表性的自然語言處理模型，在金融領(lǐng)域具有極強(qiáng)的應(yīng)用潛力和多樣化特征。本部分內(nèi)容將針對ChatGPT在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用場景展開刻畫，如智能交互與個(gè)性化服務(wù)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與決策支持、風(fēng)險(xiǎn)管理與合規(guī)監(jiān)控的維度，并結(jié)合中國金融業(yè)機(jī)構(gòu)的具體實(shí)現(xiàn)，為梳理ChatGPT賦能金融業(yè)的作用機(jī)制提供經(jīng)驗(yàn)。

（一）數(shù)據(jù)要素驅(qū)動(dòng)：ChatGPT對金融業(yè)變革的決策模式優(yōu)化支持

ChatGPT在金融領(lǐng)域通過深度學(xué)習(xí)與自然語言處理技術(shù)的結(jié)合，展現(xiàn)出從多層數(shù)據(jù)解析到市場預(yù)測與投資決策優(yōu)化的全鏈條智能化能力，為金融機(jī)構(gòu)提供更精準(zhǔn)、高效的洞察與策略支持。ChatGPT通過其基于Transformer架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)對“市場—交易—客戶”多層數(shù)據(jù)的處理。模型在利用自注意力機(jī)制的同時(shí)還關(guān)注輸入序列中不同位置的信息，以更好地歸類、清洗和輸出海量數(shù)據(jù)。通過對大規(guī)模金融數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，ChatGPT獲得對復(fù)雜的金融數(shù)據(jù)進(jìn)行有效表示的能力，包括對時(shí)間序列數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理，為金融機(jī)構(gòu)提供更全面、深刻的市場洞察力，超越了傳統(tǒng)技術(shù)的水平。ChatGPT的數(shù)據(jù)智能化涉及對“結(jié)構(gòu)化—非結(jié)構(gòu)化”數(shù)據(jù)的處理，表現(xiàn)出對自然語言處理（NLP）的強(qiáng)大支持。通過對大量金融文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，模型理解并解釋金融專業(yè)術(shù)語和業(yè)務(wù)流程，利用詞嵌入技術(shù)、實(shí)體識(shí)別等NLP技術(shù)，提高對金融數(shù)據(jù)的理解深度，使得ChatGPT在洞察市場動(dòng)態(tài)方面更為精準(zhǔn)，為金融機(jī)構(gòu)提供更準(zhǔn)確的決策依據(jù)。在金融數(shù)據(jù)預(yù)測領(lǐng)域，ChatGPT依賴于其深度學(xué)習(xí)與識(shí)別技術(shù)，對歷史記錄及特定情境信息的學(xué)習(xí)，能夠模擬客戶群體需求的變化趨勢以及風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生模式。這一過程是利用分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)并學(xué)習(xí)對關(guān)鍵事件的敏感度來完成的，從而為金融機(jī)構(gòu)提供更加精確的市場走勢預(yù)估。應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)使模型能夠更好地應(yīng)對金融市場中的復(fù)雜性和不確定性。在投資決策優(yōu)化方面，ChatGPT利用深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等手段促進(jìn)了與金融機(jī)構(gòu)及其客戶的互動(dòng)。它接收來自這兩方的信息輸入，基于這些輸入不斷調(diào)整和完善自身的投資組合管理策略。整個(gè)過程中涉及的技術(shù)細(xì)節(jié)包括但不限于參數(shù)調(diào)優(yōu)、策略迭代等，確保了模型能夠在多變的市場環(huán)境中持續(xù)進(jìn)化。

ChatGPT與相關(guān)技術(shù)的深度融合，通過對大規(guī)模金融數(shù)據(jù)的處理和自然語言生成能力，顯著提升了金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)分析效率與決策支持能力，同時(shí)為投資者提供更智能化的市場洞察工具，推動(dòng)金融行業(yè)邁向高效數(shù)字化轉(zhuǎn)型。目前，ChatGPT在增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)分析能力方面已得到廣泛的應(yīng)用，尤其是在金融領(lǐng)域內(nèi)。江蘇銀行的技術(shù)團(tuán)隊(duì)與Codex技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用取得了顯著成效。通過將ChatGPT和Codex相融合，該團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了多方面的技術(shù)進(jìn)步，讓銀行快速掌握其分支機(jī)構(gòu)的運(yùn)營狀態(tài)，借助ChatGPT強(qiáng)大的自然語言處理功能，對分支機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)的理解變得更加高效；同時(shí)，Codex的編碼解碼技術(shù)進(jìn)一步提升了從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的能力，銀行管理層通過由ChatGPT生成的概覽報(bào)告，及時(shí)獲取各分支機(jī)構(gòu)的財(cái)務(wù)狀況及運(yùn)作效率等重要指標(biāo)，為銀行提供全面且精確的數(shù)據(jù)洞察力，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入剖析并建立預(yù)測模型，為決策者提供定制化的建議。由此可見，ChatGPT通過對歷史資料及市場動(dòng)態(tài)的學(xué)習(xí)，可以預(yù)測未來的經(jīng)濟(jì)走向，為銀行的戰(zhàn)略規(guī)劃提供有力支撐。此外，由于Codex具備優(yōu)秀的理解編碼金融信息的能力，能向ChatGPT輸送更為精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，進(jìn)而提升了最終策略建議的質(zhì)量。新加坡金融科技公司長橋集團(tuán)的PortAI應(yīng)用則展示了在金融科技行業(yè)中基于OpenAI GPT框架的創(chuàng)新。PortAI的“萬字研報(bào)，秒劃重點(diǎn)”的瞬時(shí)總結(jié)能力，為投資者提供快速把握重點(diǎn)的工具。利用ChatGPT的自然語言生成，PortAI能夠在短時(shí)間內(nèi)生成簡潔而具體的研究報(bào)告，幫助投資者更迅速地了解市場動(dòng)態(tài)和項(xiàng)目重點(diǎn)，在海量數(shù)據(jù)的金融環(huán)境中具有重要價(jià)值，為投資者提供了高效獲取信息的途徑。

從技術(shù)角度來看，這些應(yīng)用案例涉及對大規(guī)模金融數(shù)據(jù)集的處理與學(xué)習(xí)過程。通過廣泛吸收金融文本中的知識(shí)，ChatGPT構(gòu)建起對于該領(lǐng)域?qū)I(yè)術(shù)語及市場動(dòng)態(tài)深刻的理解能力。而Codex所采用的編碼解碼機(jī)制，則保證了即便是面對復(fù)雜多變的金融信息時(shí)也能高效地進(jìn)行處理。特別是在PortAI的應(yīng)用場景下，通過對大量研究報(bào)告和金融新聞的學(xué)習(xí)，該模型能夠快速準(zhǔn)確地提煉出關(guān)鍵要點(diǎn)，其背后離不開對ChatGPT生成式語言模型的深入運(yùn)用。此類技術(shù)的進(jìn)步不僅提升了金融機(jī)構(gòu)處理數(shù)據(jù)的能力，同時(shí)也為投資者提供了更加智能化的支持工具，幫助他們洞察市場趨勢并做出更為合理的投資選擇。這一系列創(chuàng)新為金融業(yè)帶來靈活和高效的解決方案，推動(dòng)金融行業(yè)朝著更數(shù)字化、智能化的未來邁進(jìn)。

（二）服務(wù)便利驅(qū)動(dòng)：ChatGPT對金融業(yè)變革的智能優(yōu)化支持

ChatGPT在服務(wù)質(zhì)效方面的核心創(chuàng)新在于其基于Transformer架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型，通過多層自注意力機(jī)制與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合多平臺(tái)整合能力，實(shí)現(xiàn)了對復(fù)雜金融問題的精確解析、個(gè)性化服務(wù)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)及多渠道智能互動(dòng)的高度優(yōu)化。該模型采用多層自注意力機(jī)制，幫助ChatGPT有效地解析自然語言中的復(fù)雜結(jié)構(gòu)和語境。通過預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)的過程，ChatGPT在金融領(lǐng)域積累了豐富的專業(yè)知識(shí)，能夠深入且準(zhǔn)確地解決用戶提出的金融問題。在智能互動(dòng)及信息傳遞方面，ChatGPT的自然語言處理技術(shù)通過對大量金融文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠準(zhǔn)確理解行業(yè)術(shù)語，還能精確捕捉到金融領(lǐng)域的特定語境，從而提供更為精準(zhǔn)且可靠的答案。ChatGPT在生成流暢對話方面的優(yōu)勢，通過對上下文敏感性的把握，讓用戶的交互體驗(yàn)更加接近真實(shí)的人際溝通，增強(qiáng)了交流的自然感。為了滿足個(gè)性化金融服務(wù)需求，ChatGPT還運(yùn)用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)?；谟脩魵v史交互數(shù)據(jù)建模，系統(tǒng)更好地識(shí)別每位用戶的獨(dú)特偏好和風(fēng)險(xiǎn)容忍度。其過程包含了模型參數(shù)的在線學(xué)習(xí)與即時(shí)更新，即使是用戶需求發(fā)生變化，也能迅速做出個(gè)性化響應(yīng)，為金融機(jī)構(gòu)提供更加智能化和定制化的服務(wù)策略。在服務(wù)渠道方面，ChatGPT的應(yīng)用范圍涵蓋多種即時(shí)通訊工具、社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)以及金融機(jī)構(gòu)自身的應(yīng)用程序。在技術(shù)層面，模型需與各平臺(tái)API進(jìn)行整合，并確保在不同環(huán)境下保持性能的一致性。通過學(xué)習(xí)適應(yīng)多種接口和平臺(tái)，ChatGPT在不同的渠道上均展現(xiàn)出更高的靈活性和智能性，同時(shí)根據(jù)用戶的個(gè)人喜好提供定制化的互動(dòng)體驗(yàn)。

ChatGPT通過自然語言處理和生成技術(shù)在我國金融機(jī)構(gòu)的廣泛應(yīng)用，不僅推動(dòng)了智能客服、知識(shí)管理和員工培訓(xùn)的數(shù)字化升級，還在文案生成和業(yè)務(wù)流程優(yōu)化方面顯著提升了效率，為金融行業(yè)的服務(wù)體系帶來了全方位的智能化變革。ChatGPT在我國迅速融入金融服務(wù)體系，并為銀行業(yè)帶來顯著的革新與進(jìn)步。一個(gè)突出的例子是浙江農(nóng)商聯(lián)合銀行，該行成為了全國首個(gè)接入百度“文心一言”（類似ChatGPT的產(chǎn)品）接口的銀行機(jī)構(gòu)。雙方的合作聚焦于“智能對話技術(shù)升級轉(zhuǎn)型”，通過廣泛部署生成式人工智能技術(shù)，將其應(yīng)用于智能客服、數(shù)字員工、虛擬營業(yè)廳、知識(shí)管理系統(tǒng)及員工培訓(xùn)等多個(gè)數(shù)字化場景。貫穿整個(gè)服務(wù)流程，突破物理空間和時(shí)間限制，向客戶提供更加智能化且個(gè)性化的金融服務(wù)體驗(yàn)。在此過程中，基于ChatGPT的自然語言處理能力構(gòu)成了生成式AI技術(shù)的核心，使銀行通過智能客服提供更接近真實(shí)交流的服務(wù)體驗(yàn)，以滿足客戶多元化的需要。借助ChatGPT強(qiáng)大的文本生成功能，數(shù)字員工與虛擬營業(yè)廳可以更加靈活地回應(yīng)用戶提問，給出定制化的財(cái)務(wù)建議。此外，在構(gòu)建知識(shí)庫以及開展員工教育方面，ChatGPT所具備的自然語言理解能力使得信息傳遞更為高效，培訓(xùn)內(nèi)容更加貼近實(shí)際工作需求。招商銀行是另一家運(yùn)用ChatGPT技術(shù)的金融機(jī)構(gòu)，該行在文案自動(dòng)化生成方面進(jìn)行了深入探索。利用ChatGPT強(qiáng)大的文本生成能力，招商銀行加速了其金融產(chǎn)品及服務(wù)相關(guān)文案的創(chuàng)作過程。這些文案涵蓋了從功能介紹文檔到市場推廣材料乃至項(xiàng)目提案等多種類型。借助ChatGPT的技術(shù)支持，所產(chǎn)出的內(nèi)容更具創(chuàng)意性，更加精準(zhǔn)地滿足目標(biāo)群體的需求。在提升文案整體質(zhì)量的同時(shí)，還加快了金融服務(wù)與產(chǎn)品的迭代速度。技術(shù)層面而言，這一應(yīng)用依賴于對大量金融領(lǐng)域特有文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，使ChatGPT能夠準(zhǔn)確掌握行業(yè)術(shù)語、產(chǎn)品特征以及客戶需求等關(guān)鍵信息，通過對自然語言生成模型進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，確保最終輸出的文字既符合專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)又易于理解。自動(dòng)化的寫作流程讓文案制作變得高效快捷，也保證了內(nèi)容的一致性和準(zhǔn)確性，減少人為因素可能導(dǎo)致的錯(cuò)誤。更重要的是，它釋放了員工的時(shí)間和精力，讓他們將更多注意力投入具有更高戰(zhàn)略價(jià)值的工作，為銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展開辟新路徑。

（三）風(fēng)險(xiǎn)平滑驅(qū)動(dòng)：ChatGPT對金融業(yè)變革的合規(guī)監(jiān)控優(yōu)化支持

ChatGPT通過深度學(xué)習(xí)與自然語言處理技術(shù)，在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分析、實(shí)時(shí)預(yù)測與個(gè)性化建議，顯著提升了金融機(jī)構(gòu)在復(fù)雜市場環(huán)境中的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與應(yīng)對能力，為構(gòu)建智能化、動(dòng)態(tài)化的風(fēng)險(xiǎn)管理體系提供了關(guān)鍵支撐。在金融領(lǐng)域，ChatGPT通過強(qiáng)大的自然語言處理（NLP）和深度學(xué)習(xí)能力，為金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)平滑提供關(guān)鍵支持。第一，通過深度學(xué)習(xí)算法，ChatGPT使用大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，其中包括歷史市場數(shù)據(jù)、財(cái)經(jīng)新聞和社交媒體評論，賦予ChatGPT對復(fù)雜市場情境的理解能力，使得模型能夠?qū)崟r(shí)分析新數(shù)據(jù)，捕捉市場波動(dòng)、信用問題或操作風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵信號(hào)。第二，ChatGPT的自然語言生成能力，能夠以人類語言風(fēng)格生成風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告，為團(tuán)隊(duì)內(nèi)的不同部門提供了共享風(fēng)險(xiǎn)信息的橋梁。該技術(shù)細(xì)節(jié)涉及模型對生成語言的深入理解，金融從業(yè)人員能夠更直觀地理解風(fēng)險(xiǎn)的性質(zhì)和潛在的影響因素，更有針對性地采取風(fēng)險(xiǎn)控制措施，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的平滑分布。第三，ChatGPT的情境分析與預(yù)測功能依托于其處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的能力。通過深入學(xué)習(xí)歷史信息，模型能夠識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)趨勢及市場事件。此過程涉及大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理以及對深度學(xué)習(xí)算法的定制化調(diào)整，提高模型在預(yù)測未來風(fēng)險(xiǎn)場景時(shí)的準(zhǔn)確性，促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)的有效管理。第四，ChatGPT提供個(gè)性化建議的能力源自其對海量客戶資料的學(xué)習(xí)。通過對個(gè)人歷史記錄的深度挖掘，系統(tǒng)理解每位投資者的行為模式、風(fēng)險(xiǎn)承受能力和財(cái)務(wù)目標(biāo)。此技術(shù)的關(guān)鍵在于從龐大數(shù)據(jù)庫中提煉并解析單個(gè)用戶的重要屬性，制定符合個(gè)體需求的投資策略和風(fēng)險(xiǎn)管理方案，實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。綜上所述，ChatGPT的應(yīng)用為金融行業(yè)帶來了更加智能、即時(shí)且個(gè)性化的風(fēng)險(xiǎn)管理工具。借助深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等先進(jìn)技術(shù)，加速?zèng)Q策流程，降低金融機(jī)構(gòu)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)水平。

ChatGPT通過深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，將復(fù)雜法規(guī)解讀與合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控自動(dòng)化，以實(shí)時(shí)更新和精準(zhǔn)識(shí)別能力，顯著提升金融機(jī)構(gòu)在動(dòng)態(tài)合規(guī)環(huán)境中的監(jiān)管效率與標(biāo)準(zhǔn)化水平。在合規(guī)性監(jiān)督領(lǐng)域，借助深度學(xué)習(xí)算法的支持，ChatGPT解析大量的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化合規(guī)信息，涵蓋法律文檔、審計(jì)報(bào)告及監(jiān)管公告等，能迅速把握并闡明法規(guī)的具體要求，為金融機(jī)構(gòu)提供精確的合規(guī)指導(dǎo)。實(shí)踐中，ChatGPT運(yùn)用自然語言處理技術(shù)來解讀法律文本，識(shí)別其中的核心條款與規(guī)定，幫助金融機(jī)構(gòu)更全面地掌握合規(guī)要求，減輕人工審閱大量文件所帶來的負(fù)擔(dān)。面對法律法規(guī)的變化，該系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)，通過持續(xù)學(xué)習(xí)最新的法律規(guī)定更新其合規(guī)建議，確保金融機(jī)構(gòu)能夠及時(shí)符合最新的法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)。此外，ChatGPT在合規(guī)監(jiān)控中也能夠識(shí)別和解釋交易記錄、行為模式，以自動(dòng)化輔助金融機(jī)構(gòu)甄別潛在的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。在反洗錢（AML）、反恐怖融資（CTF）以及內(nèi)部交易監(jiān)控方面，模型通過分析大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，識(shí)別可疑的交易模式和異常的資金流動(dòng)，提高合規(guī)監(jiān)控的效率，減少主觀判斷的裁量權(quán)，確保合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)的一致性和準(zhǔn)確性。

奇富GPT和美國運(yùn)通基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用，通過智能征信解讀與交易異常檢測，不僅提升了金融機(jī)構(gòu)在信貸風(fēng)險(xiǎn)控制與欺詐防護(hù)中的決策能力，還推動(dòng)了金融服務(wù)的智能化和安全性發(fā)展，彰顯出深度學(xué)習(xí)技術(shù)在金融領(lǐng)域的多元價(jià)值。具體來看，奇富科技目前基于金融行業(yè)通用業(yè)務(wù)研發(fā)了中國首個(gè)金融語言大模型——“奇富GPT”。該模型基于深度學(xué)習(xí)算法，專注于通用金融業(yè)務(wù)，特別是在信貸領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)控制方面取得了顯著成果。在信貸風(fēng)險(xiǎn)控制中，奇富GPT倚仗其強(qiáng)大的自然語言處理和深度學(xué)習(xí)能力，準(zhǔn)確捕捉客戶真實(shí)意圖，在自建客戶畫像的基礎(chǔ)上，為銀行機(jī)構(gòu)提供智能征信解讀。提高了金融機(jī)構(gòu)對客戶信用情況的全面性理解，為用戶提供個(gè)性化的信貸流程，加強(qiáng)了金融服務(wù)的智能化。在風(fēng)險(xiǎn)控制這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)，奇富GPT的應(yīng)用進(jìn)一步展現(xiàn)了其優(yōu)勢。通過大規(guī)模數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，該模型能夠更全面、高效地理解和判斷客戶的信用情況，為金融機(jī)構(gòu)提供更靈活的業(yè)務(wù)決策方式。其中智能征信解讀對于提高風(fēng)險(xiǎn)控制的準(zhǔn)確性，加速業(yè)務(wù)流程具有重要意義。與此同時(shí)，美國運(yùn)通也采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過引入長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）增強(qiáng)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），構(gòu)建了專項(xiàng)應(yīng)對交易異常的深度學(xué)習(xí)模型。這一模型在處理大量“結(jié)構(gòu)化—非結(jié)構(gòu)化”交易信息中，將特定細(xì)分市場的欺詐檢測準(zhǔn)確性顯著提高6%，為客戶提供一流的防詐保護(hù)和服務(wù)。

三、ChatGPT發(fā)展情境下中國金融業(yè)提質(zhì)增效的潛在問題

（一）金融業(yè)勞動(dòng)力的“結(jié)構(gòu)性”沖擊

技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的失業(yè)問題始終是經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的重要議題，在人工智能（AI）浪潮的推動(dòng)下，這一議題展現(xiàn)出新的復(fù)雜性。［6］生成式AI技術(shù)以ChatGPT為代表，其潛在的勞動(dòng)市場沖擊引發(fā)了廣泛的關(guān)注和爭論。在傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析框架中，技術(shù)替代效應(yīng)多依賴于任務(wù)的可分解性和規(guī)則性。Autor等提出的ALM框架中［7］，自動(dòng)化技術(shù)對勞動(dòng)市場的主要影響集中在程序化任務(wù)的替代上，即那些可以通過明確規(guī)則加以表述并交由機(jī)器完成的任務(wù)。其技術(shù)邏輯導(dǎo)致技能鏈條低端的勞動(dòng)者在自動(dòng)化進(jìn)程中面臨較大的替代風(fēng)險(xiǎn)，技能鏈條高端的勞動(dòng)者則因其任務(wù)的復(fù)雜性和非標(biāo)準(zhǔn)化屬性而相對受到保護(hù)。然而，這一經(jīng)典邏輯框架在生成式AI的語境下顯然面臨挑戰(zhàn)。有別于傳統(tǒng)的機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)，生成式AI的發(fā)展呈現(xiàn)出對勞動(dòng)市場影響的雙向擴(kuò)展：一方面，它在低端重復(fù)性勞動(dòng)中的應(yīng)用效率顯著提升；另一方面，通過對大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和語義理解，生成式AI具有高度的任務(wù)適應(yīng)性和泛化能力，能夠勝任復(fù)雜性較高的高技能任務(wù)。雙向替代趨勢標(biāo)志著勞動(dòng)市場的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)正從“低端向高端”遷移?；诖耍瑐鹘y(tǒng)的技術(shù)—技能保護(hù)邏輯需要被重新審視。

生成式AI技術(shù)的核心在于其知識(shí)生成能力，是由深度學(xué)習(xí)模型的特性所驅(qū)動(dòng)的。深度學(xué)習(xí)通過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練，從非結(jié)構(gòu)化信息中提取隱性知識(shí)結(jié)構(gòu)，構(gòu)建復(fù)雜任務(wù)的邏輯映射。使得生成式AI在功能實(shí)現(xiàn)上具有高度靈活性和廣泛適應(yīng)性。與傳統(tǒng)自動(dòng)化技術(shù)相比，生成式AI突破了“任務(wù)分工”的傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)假設(shè)，其影響已不再局限于特定任務(wù)的替代，而是重塑勞動(dòng)市場的任務(wù)結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論通常假設(shè)勞動(dòng)市場由低端任務(wù)、中端任務(wù)和高端任務(wù)組成，技術(shù)替代效應(yīng)主要集中在中低端任務(wù)上，導(dǎo)致勞動(dòng)市場“空心化”。而生成式AI的知識(shí)生成特性改變了這一動(dòng)態(tài)：其在高技能任務(wù)中的替代效應(yīng)可能導(dǎo)致“梯級替代”現(xiàn)象，低端任務(wù)被基礎(chǔ)AI技術(shù)取代，而中高端任務(wù)因生成式AI的普適性進(jìn)一步受到?jīng)_擊。這種趨勢挑戰(zhàn)了勞動(dòng)市場的“技能兩極化”假設(shè)，在整體上拉平技能分布，形成“技能再分配”的新格局。［８－１２］

同時(shí)，技術(shù)優(yōu)化在金融領(lǐng)域的主要目標(biāo)常被定義為提質(zhì)增效，然而，僅關(guān)注技術(shù)升級忽略了金融實(shí)踐中多元文化聯(lián)結(jié)的核心作用，可能導(dǎo)致對制度設(shè)計(jì)關(guān)鍵維度的忽視。制度設(shè)計(jì)中“價(jià)值擬合”的重要性，尤其體現(xiàn)在低端重復(fù)勞動(dòng)的金融咨詢與營銷業(yè)務(wù)中，這類業(yè)務(wù)不僅需要處理顯性任務(wù)，還需要涵蓋大量的默會(huì)知識(shí)（Tacit Knowledge）與人際交互的隱性維度。人際交互活動(dòng)本質(zhì)上具有情感性與非理性特征，表現(xiàn)為交互中所需的“潤滑”行為以及對金融客戶隱性需求的識(shí)別，處理方式高度依賴于實(shí)踐中的“暗知識(shí)”，是難以量化或形式化的隱性經(jīng)驗(yàn)與情感互動(dòng)。在金融業(yè)務(wù)中，非理性因素往往主導(dǎo)決策過程，比如業(yè)務(wù)處理機(jī)制的煩冗協(xié)商、多邊權(quán)衡，以及實(shí)踐中難以精確建模的隨機(jī)性和復(fù)雜性。生成式AI（以ChatGPT為代表）雖然具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與任務(wù)泛化能力，但“工具理性”屬性使其在應(yīng)對金融咨詢與營銷業(yè)務(wù)中的非理性因素時(shí)有顯著的局限性。ChatGPT的運(yùn)行邏輯基于明確規(guī)則和數(shù)據(jù)模式，無法直接捕捉和處理高度依賴情境與隱性文化內(nèi)涵的信息，導(dǎo)致在這類任務(wù)中的出錯(cuò)概率顯著提高，技術(shù)自限性使其在金融領(lǐng)域的部分低端業(yè)務(wù)替代性受到內(nèi)在約束。

基于大歷史觀的視角來看，技術(shù)革命對勞動(dòng)市場的長期影響呈現(xiàn)出顯著的動(dòng)態(tài)特征。盡管ChatGPT的普及可能引發(fā)短期內(nèi)結(jié)構(gòu)性（技術(shù)性）失業(yè)，但歷史經(jīng)驗(yàn)表明，勞動(dòng)市場往往通過崗位再創(chuàng)造實(shí)現(xiàn)自我修復(fù)和再平衡，核心在于技術(shù)對勞動(dòng)分工的重新定義以及技術(shù)互補(bǔ)職業(yè)的涌現(xiàn)。例如，在生成式AI推動(dòng)下，新的職業(yè)形態(tài)如“AI金融架構(gòu)師”“金融信息提示工程師”等，會(huì)逐步填補(bǔ)傳統(tǒng)崗位消亡所帶來的空缺，并推動(dòng)就業(yè)結(jié)構(gòu)的重塑。然而，從結(jié)構(gòu)性失業(yè)到新崗位的過渡過程中，勞動(dòng)者技能再配置的社會(huì)成本不可忽視，主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是，勞動(dòng)者需要時(shí)間完成對前沿技術(shù)的適應(yīng)與學(xué)習(xí)，導(dǎo)致重新進(jìn)入勞動(dòng)市場的時(shí)滯效應(yīng)；二是，由于技能與崗位需求的不完全匹配，摩擦性成本將進(jìn)一步加劇就業(yè)市場的不確定性。

（二）金融業(yè)收入分配的“失衡性”困境

20世紀(jì)80年代以來的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，前沿技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用帶來的效率提升和經(jīng)濟(jì)效益改善并沒有推動(dòng)勞動(dòng)力群體的“共同富裕”。［1］世界范圍內(nèi)的經(jīng)驗(yàn)來看，機(jī)器自動(dòng)化與技術(shù)進(jìn)步盡管提高了生產(chǎn)效率，但對勞動(dòng)者收益保障和提升的覆蓋面而言十分有限。 ［1３］在較長的歷史時(shí)期內(nèi)，世界主要國家的“資本—?jiǎng)趧?dòng)”收入結(jié)構(gòu)基本保持穩(wěn)態(tài)（即“卡爾多典型事實(shí)”）。然而，進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代后，上述穩(wěn)態(tài)根基逐漸被動(dòng)搖，主要體現(xiàn)在勞動(dòng)回報(bào)水平的下降而資本回報(bào)率的上升［1４］。上述典型事實(shí)的變化，可以歸因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步的推動(dòng)。［4］人工智能技術(shù)應(yīng)用的推廣過程本質(zhì)上是資本深化的過程，將更突顯資本要素的重要性，并拉開資本要素和勞動(dòng)要素的回報(bào)率差距。金融業(yè)是信息技術(shù)密集型行業(yè)，現(xiàn)階段的前沿技術(shù)變革（如ChatGPT）會(huì)對金融業(yè)收入分配格局產(chǎn)生不可忽視的影響。

以機(jī)器技術(shù)進(jìn)步為代表的技術(shù)革命對勞動(dòng)力市場的沖擊并不鮮見，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下的體制機(jī)制和人口變遷也許會(huì)使生成式AI產(chǎn)生不同的影響。［1５］ChatGPT的發(fā)展在勞動(dòng)力市場中形成具有明顯偏向的技術(shù)焦點(diǎn)偏移。一方面，金融行業(yè)中可以被ChatGPT替代的職業(yè)勞動(dòng)力會(huì)進(jìn)一步沉降至更低生產(chǎn)率的金融部門中，這類勞動(dòng)力會(huì)出現(xiàn)顯著乃至斷崖式的收入下跌。在短期內(nèi)，被“優(yōu)化”的勞動(dòng)力難以迅速吸收新技術(shù)實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力階層的“向上浮動(dòng)”，轉(zhuǎn)而只能被迫“向下競爭”，會(huì)進(jìn)一步惡化金融市場中原本就被新技術(shù)擠壓的低技術(shù)勞動(dòng)群體的收入水平。另一方面，ChatGPT是具有“超”資本密集型特點(diǎn)的數(shù)字技術(shù)，有較高的準(zhǔn)入門檻。生成式AI的成功運(yùn)用，能夠指數(shù)級提升企業(yè)的利潤水平：英偉達(dá)借助Open AI的ChatGPT和DALL-E2等大型語言模型發(fā)展的東風(fēng)，市值自2023年以來漲幅最高達(dá)到60%；微軟宣布在必應(yīng)搜索和瀏覽器中嵌入ChatGPT插件后，市值當(dāng)天就暴漲800億美元，新式人工智能技術(shù)的應(yīng)用在提升行業(yè)資本回報(bào)率的能力方面效果顯著。需要注意的是，在金融業(yè)勞動(dòng)者群體中，ChatGPT帶來的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)性沖擊會(huì)傳遞到不同勞動(dòng)群體的收入分化上：一方面，ChatGPT在“莫拉維克悖論”的路徑下，對金融業(yè)中高層的勞動(dòng)者群體產(chǎn)生顯著的替代效應(yīng)，收入明顯下降，同時(shí)這類群體會(huì)被“驅(qū)趕”沉降至更低層次的崗位中進(jìn)行競爭，惡化了低層次崗位的競爭和收入水平（盡管ChatGPT可能并不會(huì)直接過度沖擊低層次崗位工作領(lǐng)域）；另一方面，在自動(dòng)化技術(shù)迅速推進(jìn)的時(shí)代，自動(dòng)化技術(shù)更多的是沖擊低端勞動(dòng)力市場及其收入水平，中高層勞動(dòng)力職位及其收入仍處在穩(wěn)定的維持階段（勞動(dòng)收入結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出“倒金字塔”型結(jié)構(gòu)分布）。而ChatGPT的應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)“贏者通吃”的馬太效應(yīng)支撐下，社會(huì)財(cái)富會(huì)迅速向掌握最前沿?cái)?shù)字技術(shù)創(chuàng)新的更少數(shù)高階層群體集聚。導(dǎo)致原有穩(wěn)定理想的“橄欖型”收入分配布局結(jié)構(gòu)被ChatGPT嚴(yán)重破壞，展現(xiàn)出收入布局結(jié)構(gòu)的“中空”缺失，“頂層—低層”收入群體之間的鴻溝進(jìn)一步拉大。

以生成式AI為代表的ChatGPT技術(shù)應(yīng)用為全社會(huì)帶來巨大的工作便利和收益空間，但突破式的人工智能創(chuàng)新會(huì)導(dǎo)致收入分配差距擴(kuò)大，在勞動(dòng)力市場上的利益流失問題將比過往更為嚴(yán)重：具有良好高等教育背景和技術(shù)能力的中青年群體面臨著較大的替代風(fēng)險(xiǎn)和收入下跌，這類群體會(huì)轉(zhuǎn)移至低層次勞動(dòng)力市場展開競爭，對教育水平和收入水平“雙低”群體形成更為嚴(yán)重的侵蝕效應(yīng)，這種情況同過往的典型研究會(huì)有所不同。［1６］

（三）金融業(yè)技術(shù)數(shù)據(jù)應(yīng)用的“風(fēng)險(xiǎn)性”挑戰(zhàn)

任何技術(shù)進(jìn)步都是一把雙刃劍，作為生成式AI的典型代表，ChatGPT的運(yùn)用能夠有效提升用戶福利，提升工作質(zhì)效，但同時(shí)也是一系列風(fēng)險(xiǎn)源的溫床。已有學(xué)者對現(xiàn)階段實(shí)體經(jīng)濟(jì)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”可能帶來的危害表示擔(dān)憂，與傳統(tǒng)研究文獻(xiàn)認(rèn)為數(shù)字化技術(shù)有助于改善信息不對稱不同，賀超等的研究認(rèn)為數(shù)字技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用反而會(huì)使原有的“數(shù)據(jù)鴻溝”進(jìn)一步擴(kuò)大。［１７］從表面上看，企業(yè)內(nèi)部的決策體制機(jī)制已經(jīng)從“經(jīng)驗(yàn)直覺驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)算法驅(qū)動(dòng)”深度轉(zhuǎn)變，但智能模式背后的算法和規(guī)則的定義權(quán)依舊在管理層，企業(yè)內(nèi)部管理者的決策空間和自主性甚至比以往更大。披上了“數(shù)據(jù)+算法”的外衣后更加隱蔽且極具破壞力，導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營的不穩(wěn)定性陡增［１８］，這對采用ChatGPT的金融業(yè)企業(yè)來說更是如此。

除了ChatGPT內(nèi)嵌的算法能夠被企業(yè)內(nèi)部管理者利用之外，算法本身的可解釋性流失同樣會(huì)為金融業(yè)企業(yè)帶來威脅。ChatGPT是基于Transformer的典型深度學(xué)習(xí)模型，與以往神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型不同的是，ChatGPT引入了自注意力機(jī)制（Self-Attention Mechanism），內(nèi)部的算法構(gòu)造可見度很低（黑箱算法）?；诖?，ChatGPT的技術(shù)架構(gòu)和要素編排復(fù)雜度降低了模型的可解釋性，對于高風(fēng)險(xiǎn)、風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)化突出的金融業(yè)而言，具有較大的危害性（缺乏可解釋力的分析和決策部署影響極容易在金融系統(tǒng)中造成“黑天鵝”事件），即便在低風(fēng)險(xiǎn)金融業(yè)務(wù)場景中，ChatGPT也會(huì)面臨模型驗(yàn)證診斷困難的治理風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)前，ChatGPT的最新進(jìn)展（ChatGPT-4）已經(jīng)突破了純文本類型的信息輸入限制，能夠接受圖像要素的輸入，形成了典型的“跨模態(tài)生成”機(jī)制。在已有的ChatGPT-3中，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)大量的歧視性（涉及大量性別、人種、膚色等）輸出內(nèi)容 ［１９］，這類有偏向的算法用于程序化推動(dòng)金融業(yè)務(wù)的開展，將造成大面積金融歧視和虛假信息問題［2０］，與“金融+科技”下的普惠理念背道而馳，無法有效提升金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力。

特別需要重視的是，作為典型的生成式AI，ChatGPT能夠在動(dòng)態(tài)交互情境中對標(biāo)的用戶進(jìn)行高效的、大面積的操縱行為。如在通過“定制化”方式對ChatGPT進(jìn)行虛假信息交互時(shí)，ChatGPT能夠有效應(yīng)變生成多維度的虛假信息，通過心理誘導(dǎo)的方式對標(biāo)的用戶（群體）進(jìn)行算法操控，大型語言模型在交互情境下的“涌現(xiàn)能力（Emergent Abilities）”會(huì)顯著強(qiáng)化“合成式深度偽造”的仿真程度，對不具備充分金融知識(shí)的群體（中國這類群體尤為廣泛）形成高維度的操縱打擊，即通過算法來“說服”消費(fèi)者購買（低品質(zhì)）金融產(chǎn)品和服務(wù)乃至進(jìn)行金融詐騙（可能比傳統(tǒng)的電信、金融詐騙更加精準(zhǔn)高效）。這種新型的“數(shù)據(jù)投毒”將在金融業(yè)形成難以估量和偵測的“算法妨害”效應(yīng)。［2１］

（四）金融業(yè)創(chuàng)新環(huán)境的“趨利性”扭曲

自互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展以來，政府部門、學(xué)術(shù)界與企業(yè)界期待“新技術(shù)應(yīng)用+金融”的深度結(jié)合，甚至將互聯(lián)網(wǎng)金融作為“第三種金融融資模式”［2２］。然而在實(shí)踐中，互聯(lián)網(wǎng)金融將線下的金融小貸企業(yè)“搬遷”至線上互聯(lián)網(wǎng)中，本質(zhì)上僅是“渠道式創(chuàng)新”，自身的創(chuàng)新金融體征有明顯的邊界約束限制，卻鼓吹金融應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)“去中介化”，最終形成泡沫衍生問題。金融科技概念成為金融與前沿?cái)?shù)字技術(shù)創(chuàng)新融合的主流，這種前沿?cái)?shù)字技術(shù)創(chuàng)新形成的小貸金融產(chǎn)品也可能有“普而不惠”的困局，甚至通過金融產(chǎn)品創(chuàng)新?lián)舸┝艘延械慕鹑诒O(jiān)管體系，最終因觸及高杠桿紅線而遭遇整頓。

對前沿技術(shù)的關(guān)注并努力塑造有效的政商、技術(shù)基礎(chǔ)條件是近年中國政府創(chuàng)新改革活動(dòng)中的重要內(nèi)容：多個(gè)地方政府部門積極鼓勵(lì)推動(dòng)元宇宙的發(fā)展，并更加關(guān)注“元宇宙+金融”的結(jié)合［2３］。2022年末以來，隨著ChatGPT浪潮的掀起，人工智能成為地方政府政策支持以及業(yè)界關(guān)注的重點(diǎn)對象，以“生成式人工智能+金融”的新導(dǎo)向新路徑成為政府部門的“新寵”。在企業(yè)層面，金融創(chuàng)新的技術(shù)（政策）風(fēng)口出現(xiàn)了短時(shí)期的大幅度轉(zhuǎn)向：從較早時(shí)期的區(qū)塊鏈到元宇宙，再切換到ChatGPT。這三類技術(shù)都是具有高度前沿性的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，從設(shè)想、創(chuàng)新、應(yīng)用和推廣均需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施投入和制度變革配套，且這類技術(shù)風(fēng)口所指向的底層技術(shù)邏輯的差異明顯，并不能簡單互通或共享，這意味著企業(yè)要進(jìn)行大的轉(zhuǎn)向，拋棄原有的技術(shù)設(shè)備和制度設(shè)計(jì)以另起爐灶，對理性的企業(yè)而言調(diào)整成本較大，此類企業(yè)對上述前沿?cái)?shù)字技術(shù)缺乏深入應(yīng)用和設(shè)備布局，更多的是希冀概念炒作來占領(lǐng)市場獲取利潤。

以ChatGPT發(fā)展歷程為代表，生成式AI具有顯著的長周期、寬口徑、深層次的創(chuàng)新特征，目前依賴全球性的互聯(lián)網(wǎng)“超級企業(yè)”來實(shí)現(xiàn)。目前，中國的生成式AI發(fā)展仍處于初級階段，無論硬件設(shè)施抑或是軟件配套都是如此，發(fā)展出具有中國本土特色的生成式AI產(chǎn)品還具有相當(dāng)大的挑戰(zhàn)。在軟件配套上，現(xiàn)有的生成式AI及其各類型的訓(xùn)練算法，乃至是支撐ChatGPT的Transformer架構(gòu)等，均源自于國外大型企業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，相比之下，中國本土企業(yè)在技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新上的貢獻(xiàn)度則很低。從制度上來看，ChatGPT的算法和架構(gòu)設(shè)計(jì)在很大程度上實(shí)現(xiàn)了開源，但中國企業(yè)在缺乏核心技術(shù)的條件下一旦對這類資源過度依賴，后續(xù)實(shí)踐中面臨“卡脖子”的風(fēng)險(xiǎn)便會(huì)陡增，在 ChatGPT領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)“彎道超車”并深度賦能中國金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的難度會(huì)進(jìn)一步加大。在硬件設(shè)施上，算力作為人工智能發(fā)展的“發(fā)動(dòng)機(jī)”，是數(shù)據(jù)處理和模型迭代的基礎(chǔ)，訓(xùn)練大型生成式AI模型時(shí)需要海量的算力，中國在算力層面的硬件支撐（如高端芯片）有短板，也在很大程度上擠壓了生成式AI的發(fā)展空間。

由此可見，在現(xiàn)有的金融業(yè)創(chuàng)新變革領(lǐng)域中，“金融+科技”的熱潮更多展現(xiàn)出“追熱點(diǎn)”提升市場影響力的路徑，在此過程中，將國外典型突破性技術(shù)“素材”嵌入國內(nèi)的金融工具（制度安排），通過“削足適履”的方式得到新金融業(yè)態(tài)，由此證明其在中國實(shí)踐中的適用性與先進(jìn)性，并將其作為中國金融機(jī)構(gòu)（制度）演進(jìn)與改革進(jìn)程中的重大突破口，這種“植移主義”可能會(huì)導(dǎo)致如下問題：中國金融創(chuàng)新的核心技術(shù)發(fā)展軌跡折射出濃厚的“跟隨策略”，隨著國外前沿技術(shù)的風(fēng)口“轉(zhuǎn)向”拋棄原有的技術(shù)路線，可能造成政策錯(cuò)配與資源使用低效。當(dāng)前“ChatGPT+金融”的技術(shù)路線浸染著濃厚的短期思維，這種金融創(chuàng)新方式或許在短期內(nèi)能夠獲得青睞并風(fēng)靡一時(shí)，卻可能無法正確引領(lǐng)中國金融業(yè)變革與高質(zhì)量發(fā)展。

四、關(guān)于ChatGPT服務(wù)金融業(yè)的政策思考

“ChatGPT+金融”使金融功能的載體由傳統(tǒng)的物理介質(zhì)蝶變?yōu)樘摂M形態(tài)，核心依然是金融的一種，只是改變了金融功能的實(shí)現(xiàn)路徑。ChatGPT的出現(xiàn)揭示了這樣的特征：生成式AI正在比肩乃至超越人類生物智能的道路上飛速進(jìn)展，它既能優(yōu)化金融業(yè)的生產(chǎn)方式、分析范式，又可能帶來諸如失業(yè)、貧富差距拉大、信息隱私等一系列社會(huì)乃至法律風(fēng)險(xiǎn)，這需要政府部門探索出趨利避害的最優(yōu)政策方案。有鑒于此，本文梳理若干政策建議，為中國金融頂層設(shè)計(jì)提供參考。

（一）完善“新型舉國體制”戰(zhàn)略制度驅(qū)動(dòng)生成式人工智能自主式發(fā)展

充分發(fā)揮社會(huì)主義制度集中力量辦大事的優(yōu)良傳統(tǒng)，引導(dǎo)人力、物力、財(cái)力等資源的協(xié)同配合，匯聚全國之力攻關(guān)生成式AI的創(chuàng)新和應(yīng)用。當(dāng)前生成式AI發(fā)展處在高度變動(dòng)期，技術(shù)變革走向的不確定性較大。因此，在我國政府利用產(chǎn)業(yè)政策、財(cái)稅政策等多重工具手段支持生成式AI發(fā)展時(shí)，不宜簡單對標(biāo)國外特定技術(shù)產(chǎn)品，而應(yīng)更加關(guān)注鼓勵(lì)多元化的技術(shù)和產(chǎn)品競爭。特別需要注意的是，我國政府借助“新型舉國體制”賦能生成式AI的發(fā)展，不是政府部門直接參與和指導(dǎo)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的過程，而應(yīng)當(dāng)將更多的資源注入到支持競爭和創(chuàng)新的環(huán)境氛圍營造上。還應(yīng)重視生成式AI的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。一方面，政府應(yīng)注重強(qiáng)化計(jì)算機(jī)算力支撐體系的建設(shè)，以滿足生成式AI技術(shù)在金融領(lǐng)域的需求。加大對芯片、量子計(jì)算等領(lǐng)域的企業(yè)專項(xiàng)基礎(chǔ)研發(fā)支持，制定相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策和財(cái)稅政策，提供資金支持和優(yōu)惠政策，促進(jìn)其技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。同時(shí)，推行“數(shù)字新基建”項(xiàng)目，如寬帶建設(shè)和大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)，提升算力供應(yīng)的技術(shù)水平，降低算力供應(yīng)的成本，為金融領(lǐng)域的生成式AI應(yīng)用提供更強(qiáng)有力的支持。另一方面，培育中國自主的開源平臺(tái)和社區(qū)，推動(dòng)基礎(chǔ)軟件和創(chuàng)新環(huán)境生態(tài)“向下扎根”，培養(yǎng)良好的開源創(chuàng)新環(huán)境。在金融行業(yè)中，政府應(yīng)特別關(guān)注金融科技領(lǐng)域內(nèi)開源軟件的發(fā)展。通過激勵(lì)金融機(jī)構(gòu)、科技企業(yè)和高等院校等多方力量參與到開源項(xiàng)目的貢獻(xiàn)與合作之中，共同推進(jìn)金融領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新。政府可以采取提供財(cái)政資助和政策優(yōu)惠的方式，鼓勵(lì)機(jī)構(gòu)采用并貢獻(xiàn)開源軟件項(xiàng)目，促進(jìn)金融科技行業(yè)的協(xié)作創(chuàng)新及資源共享。此外，政府應(yīng)當(dāng)建立相關(guān)法規(guī)體系，為開源技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展?fàn)I造有利環(huán)境，給予必要的法律保障，激發(fā)更多主體間的創(chuàng)新合作，充分釋放開源創(chuàng)新在整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈中的活力。這一系列措施能夠提升中國數(shù)字技術(shù)研發(fā)開放平臺(tái)在全球范圍內(nèi)的影響力，提升中國在生成式人工智能領(lǐng)域的國際地位與競爭力。

（二）增強(qiáng)金融業(yè)就業(yè)穩(wěn)定與保障的制度建設(shè)

生成式AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用，挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)勞動(dòng)市場的技能分布格局，對現(xiàn)有的收入分配體系和社會(huì)保障機(jī)制提出了新的要求。政策可以從勞動(dòng)市場的適應(yīng)性、社會(huì)保障體系的動(dòng)態(tài)化以及經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)性三個(gè)方面加以應(yīng)對。首先，職業(yè)轉(zhuǎn)型支持體系的設(shè)計(jì)需圍繞技術(shù)進(jìn)步的動(dòng)態(tài)特性展開，建立高度靈活且能動(dòng)態(tài)適應(yīng)的勞動(dòng)市場培訓(xùn)機(jī)制。政策應(yīng)通過設(shè)計(jì)系統(tǒng)化的技能再培訓(xùn)計(jì)劃，確保勞動(dòng)者能夠掌握生成式AI應(yīng)用所需的核心能力。在具體實(shí)施中，培訓(xùn)體系需具有模塊化與動(dòng)態(tài)化特點(diǎn)，根據(jù)行業(yè)需求快速調(diào)整培訓(xùn)內(nèi)容，充分考慮不同勞動(dòng)者的教育背景與技能基礎(chǔ)，避免資源浪費(fèi)或不匹配問題。其次，針對收入分配格局因技術(shù)應(yīng)用產(chǎn)生的顯著變化，政策需優(yōu)化現(xiàn)有的收入再分配機(jī)制，設(shè)立針對生成式AI應(yīng)用的增值收益調(diào)節(jié)工具，通過財(cái)政工具對技術(shù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)的增值收益進(jìn)行適度調(diào)節(jié)，形成技術(shù)發(fā)展紅利的再分配通道。再次，社會(huì)保障體系的擴(kuò)展與調(diào)整需超越傳統(tǒng)的低收入群體覆蓋范圍，向更高收入水平的勞動(dòng)者延伸，應(yīng)對生成式AI技術(shù)引發(fā)的結(jié)構(gòu)性失業(yè)與收入不穩(wěn)定問題。因此，政策設(shè)計(jì)需在現(xiàn)有保障體系的基礎(chǔ)上，引入“收入損失補(bǔ)償機(jī)制”，以覆蓋因技術(shù)變革導(dǎo)致的中高端勞動(dòng)者收入下降風(fēng)險(xiǎn)。社會(huì)保障體系應(yīng)探索多元化支持形式，從單一的現(xiàn)金補(bǔ)助轉(zhuǎn)向包括低息貸款、創(chuàng)業(yè)支持與社會(huì)服務(wù)在內(nèi)的綜合性支持模式，降低勞動(dòng)者的適應(yīng)成本與轉(zhuǎn)崗壓力。最后，勞動(dòng)市場配置的優(yōu)化需要通過跨行業(yè)資源的協(xié)同整合實(shí)現(xiàn)。勞動(dòng)市場的有效配置需以跨行業(yè)協(xié)作為基礎(chǔ)，構(gòu)建貫穿多領(lǐng)域的資源整合機(jī)制，推動(dòng)勞動(dòng)者在不同行業(yè)間的流動(dòng)與適應(yīng)能力。鼓勵(lì)跨行業(yè)培訓(xùn)計(jì)劃與聯(lián)合就業(yè)平臺(tái)的建立，提升勞動(dòng)者的技能遷移效率，減少跨行業(yè)流動(dòng)的障礙。同時(shí)，協(xié)同機(jī)制還需注重勞動(dòng)者技能與崗位需求的匹配性，保障勞動(dòng)市場資源的高效配置與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定發(fā)展。

（三）劃定ChatGPT在金融領(lǐng)域作用的“四至范圍”

在應(yīng)對生成式AI（如ChatGPT）在金融領(lǐng)域中的潛在風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，政策設(shè)計(jì)需要以明確的監(jiān)管目標(biāo)和全方位的執(zhí)行框架為基礎(chǔ)，特別是針對金融歧視、資源錯(cuò)配、數(shù)據(jù)霸權(quán)等關(guān)鍵問題，制定具有高度針對性和可操作性的治理措施。應(yīng)優(yōu)先推動(dòng)人工智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的快速落地，針對大型數(shù)字企業(yè)的跨界金融業(yè)務(wù)實(shí)施更嚴(yán)格的分級分類監(jiān)管［２４］。監(jiān)管部門應(yīng)明確其研發(fā)機(jī)構(gòu)與運(yùn)營管理者的法律責(zé)任，要求其提供詳細(xì)的算法備案文件與風(fēng)險(xiǎn)評估報(bào)告，建立獨(dú)立的算法安全審查委員會(huì)，對算法潛在的歧視性、誤導(dǎo)性與操縱性進(jìn)行深度驗(yàn)證與監(jiān)控。在現(xiàn)有法律框架下，監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)明確虛假信息的識(shí)別與處置流程，細(xì)化對生成式AI輸出內(nèi)容的審核標(biāo)準(zhǔn)，并要求相關(guān)機(jī)構(gòu)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)與運(yùn)營階段嵌入信息過濾機(jī)制，防止不當(dāng)信息的擴(kuò)散。推動(dòng)建立統(tǒng)一的金融領(lǐng)域虛假信息防控平臺(tái)，整合多方資源與技術(shù)能力，實(shí)現(xiàn)對潛在虛假信息的實(shí)時(shí)監(jiān)測與動(dòng)態(tài)響應(yīng)。對惡意操縱或誤導(dǎo)性信息傳播行為，監(jiān)管部門需制定嚴(yán)厲的處罰機(jī)制，強(qiáng)化行業(yè)規(guī)范的威懾力，維護(hù)金融市場的信息安全與穩(wěn)定性。在數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)層面，政策制定需聚焦于生成式AI技術(shù)的數(shù)據(jù)治理問題，特別是針對ChatGPT在金融領(lǐng)域處理高敏感數(shù)據(jù)時(shí)的潛在風(fēng)險(xiǎn)，提出更高的合規(guī)要求。監(jiān)管部門需明確技術(shù)研發(fā)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)安全保護(hù)義務(wù)，要求其在數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)與處理的全生命周期內(nèi)確保數(shù)據(jù)脫敏與加密措施的實(shí)施，同時(shí)限制未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)跨境傳輸行為。建立國家級金融數(shù)據(jù)安全審查機(jī)制，采用定期檢查與動(dòng)態(tài)追蹤相結(jié)合的方式，加強(qiáng)對生成式AI技術(shù)數(shù)據(jù)使用過程的全面監(jiān)管。為應(yīng)對生成式AI在金融場景中的“數(shù)據(jù)投毒”問題，需指導(dǎo)技術(shù)研發(fā)機(jī)構(gòu)構(gòu)建強(qiáng)大的數(shù)據(jù)防御機(jī)制，確保算法輸入數(shù)據(jù)的真實(shí)性與完整性，避免惡意數(shù)據(jù)對算法運(yùn)行結(jié)果的系統(tǒng)性影響。針對ChatGPT可能造成的金融消費(fèi)者權(quán)益損害，政策應(yīng)明確保護(hù)消費(fèi)者在生成式AI技術(shù)應(yīng)用中的基本權(quán)利。監(jiān)管部門推動(dòng)金融消費(fèi)者保護(hù)體系的建設(shè)，重點(diǎn)關(guān)注消費(fèi)者在生成式AI交互中的知情權(quán)與選擇權(quán)。技術(shù)研發(fā)機(jī)構(gòu)需對ChatGPT生成內(nèi)容的可靠性與潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行明確標(biāo)識(shí)，確保消費(fèi)者能夠在充分知情的基礎(chǔ)上做出金融決策。

（四）以行業(yè)倫理機(jī)制建設(shè)約束“技術(shù)+金融”下的短期性行為

在“ChatGPT+金融”背景下的政策制定，要高度關(guān)注金融創(chuàng)新中可能引發(fā)的倫理風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)應(yīng)用的制度缺陷以及資源錯(cuò)配等核心問題，構(gòu)建全面、前瞻性的治理框架以引導(dǎo)生成式AI與金融行業(yè)的深度融合，推動(dòng)技術(shù)在監(jiān)管、倫理和市場機(jī)制下實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。必須構(gòu)建覆蓋全行業(yè)的倫理框架，將社會(huì)責(zé)任、公平原則以及公共利益作為技術(shù)應(yīng)用的核心約束條件，確立金融機(jī)構(gòu)與技術(shù)研發(fā)機(jī)構(gòu)的職業(yè)倫理標(biāo)準(zhǔn)。該框架應(yīng)特別注重隱私權(quán)保護(hù)、數(shù)據(jù)安全與透明性，明確規(guī)定算法設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)處理過程中的合規(guī)要求，確保技術(shù)在全生命周期內(nèi)符合法律與倫理的雙重規(guī)范。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)系統(tǒng)性評估ChatGPT等生成式AI可能對弱勢群體、邊緣化群體及市場公平競爭環(huán)境帶來的影響，從源頭上防范算法偏見與資源分配不公所引發(fā)的社會(huì)不公問題。在倫理框架的構(gòu)建中，監(jiān)管機(jī)構(gòu)需將企業(yè)社會(huì)責(zé)任嵌入金融與技術(shù)企業(yè)的核心戰(zhàn)略決策體系，通過激勵(lì)性與強(qiáng)制性制度工具確保金融創(chuàng)新不僅注重利潤增長，更關(guān)注社會(huì)資源的合理配置與普惠金融的落地實(shí)施。為避免金融與前沿技術(shù)結(jié)合過程中“概念哄抬”與套利行為的泛濫，政策制定者需在現(xiàn)有法律框架下強(qiáng)化技術(shù)應(yīng)用的制度化監(jiān)督，實(shí)施多維度的監(jiān)管政策抑制短期化的市場投機(jī)行為。金融機(jī)構(gòu)與技術(shù)企業(yè)在技術(shù)導(dǎo)入與產(chǎn)品創(chuàng)新階段需接受強(qiáng)制性監(jiān)管審查，明確報(bào)告技術(shù)創(chuàng)新是否存在“削足適履”地嵌入國外技術(shù)資源以構(gòu)建適配中國市場的偽創(chuàng)新行為。監(jiān)管機(jī)構(gòu)需針對生成式AI應(yīng)用中的資源錯(cuò)配與政策失效問題設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，動(dòng)態(tài)監(jiān)測技術(shù)在實(shí)踐中的具體表現(xiàn)，特別是對相關(guān)技術(shù)浪潮“風(fēng)口轉(zhuǎn)向”時(shí)所產(chǎn)生的資源浪費(fèi)與市場波動(dòng)保持高度警覺。在多方協(xié)作的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)前瞻性的調(diào)整機(jī)制，在技術(shù)應(yīng)用初期即注入穩(wěn)健性和靈活性，確保生成式AI技術(shù)在中國金融業(yè)的深度融合過程中避免過度依賴外部技術(shù)資源而失去自主發(fā)展能力。在監(jiān)管體系的完善中，優(yōu)先建立嚴(yán)格的動(dòng)態(tài)監(jiān)督機(jī)制，對ChatGPT在金融行業(yè)的使用進(jìn)行全生命周期監(jiān)管，明確其在算法開發(fā)、模型訓(xùn)練及實(shí)際應(yīng)用各環(huán)節(jié)中的合規(guī)義務(wù)。監(jiān)管機(jī)構(gòu)采用分級分類的監(jiān)管策略對不同金融場景中的技術(shù)使用進(jìn)行差異化約束，在高風(fēng)險(xiǎn)場景中運(yùn)用生成式AI技術(shù)能夠得到足夠的審查與約束。特別是針對數(shù)據(jù)密集型金融服務(wù)，實(shí)現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)對用戶數(shù)據(jù)的全程安全管理，防止數(shù)據(jù)濫用與隱私泄露。

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（責(zé)任編輯 吳曉妹）