ChatGPT自发布以来，引发全球科技圈和大众对于大模型的广泛关注。当前，越来越多的企业意识到AI大模型在数字化转型和人工智能应用方面的潜在价值，并增加对大模型相关技术的投资与应用。
作为中国数字化转型的生力军，银行在大模型相关领域的探索自然也不会落后，ChatGPT作为先进的自然语言大模型，凭借其个性化和智能化的特点，可以为银行提供更准确的客户洞察，从而为客户提供更加个性化、快速和高效的服务。当前，已有部分银行宣布正在尝试大模型企业级应用方向的探索：
为了了解当前银行如何看待大模型技术，沙丘社区对64位银行高管进行了调研，结果表示，大部分银行对待大模型技术的态度还是较为谨慎。具体来看，55%的银行高管表示暂时没有使用大模型技术的计划，28%的银行高管表示未来会考虑，9%的银行高管表示正在使用大模型技术，但仅仅是在客服、运营等业务场景的前期摸索，尚未在业务中做大规模推广应用。
短期来看，大模型技术的高成本投入、投入产出的不确定性、国产大模型的技术、数据合规性与安全性等问题，都使得银行对大模型技术的落地应用“望而却步”。
但中长期来看，银行对大模型技术的应用价值持较为乐观的态度。沙丘社区调研结果显示，银行高管认为大模型技术未来很有可能在客户服务（占比64%）、数据分析（占比55%）、智能营销（占比41%）等业务场景带来颠覆性价值。
在这些领域，大模型可以帮助银行实现如下价值：
• 客户服务：银行通过使用ChatGPT技术构建智能对话机器人，可以帮助客户解决一些常见问题，如账户查询、转账、余额查询等。通过融合人工智能技术，ChatGPT可以更好地理解客户的需求，加快处理速度并大幅度提高客户体验。
• 数据分析：银行的数据规模非常大，处理这些数据的速度和效率越来越关键。大模型在银行领域的应用更多集中于通过机器学习和数据挖掘来帮助银行更好地利用和分析数据。
• 智能营销：通过使用大模型技术，银行可以分析客户的交易和消费习惯，了解他们的需求和趋势，并根据这些信息制定更加精准的营销策略，提高更加个性化和精细化的产品和服务。
• 智能运营：大模型与银行积累的大规模知识相结合，可以为银行打造数字员工，提高业务效率和客户满意度，例如银行可利用大模型技术训练自动培训系统，为员工提供金融知识和业务培训，随时随地进行金融知识解答，提高员工的专业素养和知识水平。
• 风险管理：通过大规模数据的快速处理和分析，大模型可用于预测风险并提高风险管理的准确性。银行可以利用大模型技术对历史交易数据进行识别和评估，识别风险交易模式及系统中存在的异常。
• 内部办公：大模型可以帮助企业员工自动化处理一些流程与决策，例如自动生成会议纪要、撰写报告、优化文字内容等，企业也可以基于大模型技术训练HR机器人、财务机器人等，为员工提供更快速和更准确的沟通与事项办理，提高员工的工作效率。
对于银行而言，大模型带来的机遇与挑战并存。随着大模型技术的不断迭代与成熟，银行应积极拥抱大模型，彻底了解大模型技术的本质和固有特性，制定合理的技术路线，以在银行数字化转型过程中抓住这一浪潮。
