寫行業(yè)研報、寫量化交易代碼、為客戶做投資決策……以ChatGPT為代表的人工智能技術(shù)火爆“出圈”，驅(qū)動金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。業(yè)內(nèi)人士認為，頭部券商會陸續(xù)將人工智能技術(shù)應(yīng)用于客戶服務(wù)、信用風(fēng)險控制、投資決策、量化交易等領(lǐng)域，以應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)券商在數(shù)據(jù)、模型、算力方面的競爭。數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私和安全、計算能力及風(fēng)險管理，是目前人工智能在證券行業(yè)應(yīng)用的主要難點。

    多家券商“試水”ChatGPT

    2月22日，廣發(fā)證券官宣通過百度智能云接入百度“文心一言”，探索大語言模型，融入金融應(yīng)用場景，成為證券行業(yè)首批入局“中國版ChatGPT”的公司。業(yè)內(nèi)人士表示，這意味著對話式語言模型技術(shù)在國內(nèi)財富管理場景落地。

    ChatGPT引發(fā)金融機構(gòu)群起“試水”。據(jù)悉，海通證券對ChatGPT在證券業(yè)賬戶全景分析、智能投顧服務(wù)等場景應(yīng)用進行探索；中泰證券嘗試將相關(guān)技術(shù)用在輔助系統(tǒng)建設(shè)代碼編寫方面；財通證券研究團隊運用ChatGPT撰寫超過6000字的醫(yī)美行業(yè)研究報告。

    在中國移動通信聯(lián)合會元宇宙產(chǎn)業(yè)委執(zhí)行主任于佳寧看來，ChatGPT是一種基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理模型，可以處理大量的自然語言文本數(shù)據(jù)，并從中提取關(guān)鍵信息，這些信息可用于輔助投資決策、優(yōu)化信用風(fēng)險、算法交易與投資組合管理、對金融市場的分析與預(yù)測等。

    “比如，在投資決策領(lǐng)域，ChatGPT可用于文本數(shù)據(jù)分析和預(yù)測。通過對新聞報道、社交媒體和其他在線信息的分析，ChatGPT可以幫助金融機構(gòu)預(yù)測市場趨勢和評估投資風(fēng)險。”于佳寧認為，ChatGPT可以幫助金融機構(gòu)更好地理解客戶需求和市場趨勢。

    傳統(tǒng)券商或?qū)⒔?jīng)歷轉(zhuǎn)型壓力

    金融科技的運用，對券商業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型而言是一場應(yīng)變圖存的壓力測試。中證協(xié)數(shù)據(jù)顯示，證券行業(yè)IT投入連續(xù)上臺階。2019年、2020年、2021年，全行業(yè)信息技術(shù)投入分別達205億元、263億元、338億元，同比分別增長10%、21.31%、28.7%。

    中信證券非銀金融行業(yè)邵子欽團隊認為，ChatGPT在語義識別和人機交互方面的技術(shù)突破，將改變?nèi)绦袠I(yè)線上化、數(shù)字化、智能化發(fā)展路徑。

    “ChatGPT這類人工智能技術(shù)可能會突破財富管理的投顧發(fā)展瓶頸。第三方財富管理的最大痛點是投顧服務(wù)線上化，ChatGPT為用戶交互體驗大幅提升提供了可能性。”邵子欽團隊表示，ChatGPT類技術(shù)將代替零售客戶服務(wù)中的人工基礎(chǔ)性工作，成為投資顧問。服務(wù)客戶時，ChatGPT類技術(shù)可以提供千人千面定制化服務(wù)，并調(diào)取海量數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)提供市場分析、輿情分析、文本書寫等功能。

    邵子欽團隊認為，部分互聯(lián)網(wǎng)券商在AI領(lǐng)域已有所嘗試，擁有龐大用戶基礎(chǔ)，形成了金融科技“護城河”。

    “傳統(tǒng)券商已有轉(zhuǎn)型的危機感，因為同花順、東方財富等早期依靠免費行情軟件，積累了大量用戶?；ヂ?lián)網(wǎng)券商的人工智能技術(shù)應(yīng)用于海量用戶投資決策上，將對傳統(tǒng)券商經(jīng)紀業(yè)務(wù)造成沖擊。”華南某大型券商經(jīng)紀業(yè)務(wù)人士表示，人工智能將使券商經(jīng)紀業(yè)務(wù)線上線下融合轉(zhuǎn)型加速，一些券商營業(yè)部可能遭到裁撤。同時，擁有海量客戶、具備人工智能技術(shù)的券商將迎來更多的發(fā)展機遇，行業(yè)或?qū)⒚媾R新一輪洗牌。

    相關(guān)風(fēng)險須引起警惕

    雖然以ChatGPT為代表的人工智能技術(shù)前景廣闊，但業(yè)內(nèi)人士認為，在廣泛實施之前，仍有挑戰(zhàn)和風(fēng)險須引起重視。

    于佳寧表示，數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私和安全、計算能力和資源及風(fēng)險管理，是目前人工智能在證券行業(yè)應(yīng)用的主要難點。

    “在數(shù)據(jù)質(zhì)量和隱私安全上，人工智能的性能很大程度上取決于可用的數(shù)據(jù)。然而，許多數(shù)據(jù)缺乏質(zhì)量和完整性，因此需要大量人力和時間成本進行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。目前金融行業(yè)還需要更多的計算資源，才能滿足人工智能的需求。”他表示，算力將是制約人工智能模型發(fā)展的因素。

    此外，于佳寧提醒，隨著人工智能在越來越多的領(lǐng)域得到應(yīng)用，數(shù)據(jù)隱私和安全問題變得越來越重要。“金融機構(gòu)在將以ChatGPT為代表的人工智能應(yīng)用到場景之前，必須確保它們符合最新的金融監(jiān)管規(guī)定。證券公司必須具有完善的安全措施，以保護客戶數(shù)據(jù)免受未經(jīng)授權(quán)的訪問和操縱。”