人工智能(AI)与众多行业的融合
彻底改变我们开展业务和利用技术的方式
数字时代。 尤其是金融业的崛起
AI 支持的产品,例如 ChatGPT(一种 OpenAI 语言模型)。
聊天时GPT
为改善客户体验提供了绝佳机会 和优化
操作,也提出了必须认真考虑的问题。 在本文中,
我们看看ChatGPT涉足金融领域的好处和坏处
部门。
的好处
ChatGPT 金融领域
优化
客户服务
对客户的
支持是 ChatGPT 在银行业最有潜力的应用之一。
由 ChatGPT 提供支持的聊天机器人可以立即响应客户的询问,从而推动
响应时间和总体用户满意度。 客户可以得到快速的答复
有关账户余额、交易历史记录和一般信息的问题
财务事项。
订购
一天,24小时7天一个星期
ChatGPT 驱动
与传统客户服务不同,聊天机器人每天 24 小时提供服务,
每周 XNUMX 天。 这确保了客户,无论时区如何,都可以获得
随时提供帮助和信息。 这种可访问性尤其有利
为拥有广泛客户的跨国金融机构。
成本和
效率节约
自动化和干细胞工程
由 ChatGPT 提供支持可以大大减少人工客户支持的工作量
代表。 聊天机器人可以处理日常和重复性活动,从而释放
设立人工代理来处理疑难查询并提供量身定制的服务。
这种效率节省了时间,同时显着降低了运营成本。
个性化你的
财务咨询
ChatGPT 可能
评估用户输入并根据情况提供个性化的财务建议
用户的具体情况。 无论是投资策略建议,
退休计划或债务管理,技术可以提供个性化
符合客户财务目标的见解。
人为错误
已减少
在金融方面
交易中,人为错误可能会产生灾难性的影响。 精度和
ChatGPT 的一致性可以帮助减少由以下原因引起的错误的可能性
疲劳或疏忽。 这对于以下企业尤其重要:
精度至关重要。
ChatGPT 在金融领域的缺点
场景图
理解有限
聊天时GPT
能够创建文本,但缺乏完整的上下文感知。 这
模型可能很难掌握复杂的金融讨论中的细微差别,
导致错误或不适当的反应。 这个限制可以是
在需要准确信息的情况下会很麻烦。
关注
关于安全
财务
行业优先考虑安全性,并采用人工智能驱动的解决方案提高了
担心数据隐私和机密性。 共享敏感财务数据
聊天机器人可能会遭受安全漏洞,从而给
客户和机构。
需要考虑的事项
道德行为
上的数据
ChatGPT 接受的训练会影响其回复,这会在不知不觉中
使训练数据中存在的偏见永久化。 这创造了道德
困难,因为答复可能代表基于性别的偏见观点,
种族或其他变量。
误传
可能性
聊天机器人
如果他们的训练由 ChatGPT 提供支持,则可能会无意中提供虚假信息
数据不准确。 依赖此类错误信息的客户可能会做出不明智的选择
财务判断,危及他们的财务状况。
金融
复杂的交易
聊天时GPT
可以处理普通查询,但可能难以处理更复杂的财务
需要深入了解法规、法律和法规的交易
专门的金融商品。 处理复杂的财务问题需要
ChatGPT 等人工智能模型可能缺乏的能力水平。
缺席
人情味
聊天GPT,
尽管有优势,但缺乏情商和同理心
人类互动。 情绪敏感的情况,例如讨论
贷款、债务或投资损失在金融业务中很常见。 到
有效地协商这种微妙的互动,需要个人风格。
导航
全球人工智能监管迷宫
在地标
今年早些时候,数百名人工智能名人发表声明 发行
关于人工智能技术构成的生存威胁的集体警告
对人类来说,将其与流行病和核战争相提并论。 这个警报,
来自 OpenAI、谷歌 DeepMind、Anthropic 和
微软,引起了全球的关注。
症结所在
他们关注的是生成式人工智能,这是一种能够
处理和生成大量数据。 OpenAI 的发布
XNUMX 月的 ChatGPT 加剧了人们对生成式 AI 的兴奋,因为它
展示了大型语言模型制作有说服力的文本的能力,
无论是撰写论文还是增强电子邮件。 接下来的公司之间的竞争
推出自己的生成式人工智能工具进一步推动了该技术的发展
炒作。
但是,与
人们越来越认识到它的危险,包括潜在的
在民主选举期间传播错误信息,导致失业
创意产业,以及人工智能超越人类的长期前景
情报。
税法法规
不同地区的言论存在显着差异。 欧盟一直处于
起草严格的人工智能措施的最前沿,以阻止科技公司的发展
对模型违规行为负责。 英国寻求更灵活、针对特定部门的
人工智能应用的方法。 与此同时,美国正在进行更广泛的审查
人工智能的监管要求,考虑新的规则和
调整现有法律。
中国,关于
另一方面,正在考虑最严格的人工智能法规,重点是
控制信息传播并在人工智能竞赛中与美国竞争。
这些各异的
方法可能会导致监管不一致,引发人们的担忧
国际协调。 为了解决这个问题,七国集团领导人委托
此 广岛
人工智能流程,旨在协调成员国之间的法规。
同样,英国计划于 XNUMX 月举办全球人工智能峰会,以促进
监管方面的国际合作。
“广岛人工智能进程”论坛将讨论有关知识产权和虚假信息等生成人工智能工具的问题。#g7日本 #AIhttps://t.co/IEl3XJOIcp
—《今日商业》(@business_today) 2023 年 5 月 20 日
与人工智能
迅速蔓延到日常生活中,迫切需要协调国际
行动变得至关重要。 经济合作与发展组织 (OECD) 警告称,迫在眉睫的风险
人工智能导致高技能工作岗位流失,强调需要迅速、
一致响应。
虽然欧盟的
AI法案即将完成,科技公司将有一个宽限期
遵守新规则。 确保不同地区的合规性
法规将是一项复杂的任务,可能需要公司设计
不同的模型或服务,以满足特定区域的要求。
离席期间
在实质性立法的推动下,科技巨头继续对人工智能进行自我监管。
结论
ChatGPT
金融领域的一体化既有希望,也有障碍。 尽管
技术有潜力改善客户服务,提供个性化服务
并提高生产力,但它在以下方面也有局限性:
背景知识、安全、道德考虑以及能力
管理复杂的财务事务。
挑战
是在利用人工智能驱动工具的功能之间取得平衡
保持金融领域不可或缺的人情味。 作为
人工智能进步,金融业利益相关者必须仔细权衡收益
实施 ChatGPT 等人工智能驱动的解决方案以确保它们符合要求的缺点
符合行业原则、道德和客户需求。
人工智能(AI)与众多行业的融合
彻底改变我们开展业务和利用技术的方式
数字时代。 尤其是金融业的崛起
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聊天时GPT
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操作,也提出了必须认真考虑的问题。 在本文中,
我们看看ChatGPT涉足金融领域的好处和坏处
部门。
的好处
ChatGPT 金融领域
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由 ChatGPT 提供支持的聊天机器人可以立即响应客户的询问,从而推动
响应时间和总体用户满意度。 客户可以得到快速的答复
有关账户余额、交易历史记录和一般信息的问题
财务事项。
订购
一天,24小时7天一个星期
ChatGPT 驱动
与传统客户服务不同,聊天机器人每天 24 小时提供服务,
每周 XNUMX 天。 这确保了客户,无论时区如何,都可以获得
随时提供帮助和信息。 这种可访问性尤其有利
为拥有广泛客户的跨国金融机构。
成本和
效率节约
自动化和干细胞工程
由 ChatGPT 提供支持可以大大减少人工客户支持的工作量
代表。 聊天机器人可以处理日常和重复性活动,从而释放
设立人工代理来处理疑难查询并提供量身定制的服务。
这种效率节省了时间,同时显着降低了运营成本。
个性化你的
财务咨询
ChatGPT 可能
评估用户输入并根据情况提供个性化的财务建议
用户的具体情况。 无论是投资策略建议,
退休计划或债务管理,技术可以提供个性化
符合客户财务目标的见解。
人为错误
已减少
在金融方面
交易中,人为错误可能会产生灾难性的影响。 精度和
ChatGPT 的一致性可以帮助减少由以下原因引起的错误的可能性
疲劳或疏忽。 这对于以下企业尤其重要:
精度至关重要。
ChatGPT 在金融领域的缺点
场景图
理解有限
聊天时GPT
能够创建文本,但缺乏完整的上下文感知。 这
模型可能很难掌握复杂的金融讨论中的细微差别,
导致错误或不适当的反应。 这个限制可以是
在需要准确信息的情况下会很麻烦。
关注
关于安全
财务
行业优先考虑安全性,并采用人工智能驱动的解决方案提高了
担心数据隐私和机密性。 共享敏感财务数据
聊天机器人可能会遭受安全漏洞,从而给
客户和机构。
需要考虑的事项
道德行为
上的数据
ChatGPT 接受的训练会影响其回复,这会在不知不觉中
使训练数据中存在的偏见永久化。 这创造了道德
困难,因为答复可能代表基于性别的偏见观点,
种族或其他变量。
误传
可能性
聊天机器人
如果他们的训练由 ChatGPT 提供支持,则可能会无意中提供虚假信息
数据不准确。 依赖此类错误信息的客户可能会做出不明智的选择
财务判断,危及他们的财务状况。
金融
复杂的交易
聊天时GPT
可以处理普通查询,但可能难以处理更复杂的财务
需要深入了解法规、法律和法规的交易
专门的金融商品。 处理复杂的财务问题需要
ChatGPT 等人工智能模型可能缺乏的能力水平。
缺席
人情味
聊天GPT,
尽管有优势,但缺乏情商和同理心
人类互动。 情绪敏感的情况,例如讨论
贷款、债务或投资损失在金融业务中很常见。 到
有效地协商这种微妙的互动,需要个人风格。
导航
全球人工智能监管迷宫
在地标
今年早些时候,数百名人工智能名人发表声明 发行
关于人工智能技术构成的生存威胁的集体警告
对人类来说,将其与流行病和核战争相提并论。 这个警报,
来自 OpenAI、谷歌 DeepMind、Anthropic 和
微软,引起了全球的关注。
症结所在
他们关注的是生成式人工智能,这是一种能够
处理和生成大量数据。 OpenAI 的发布
XNUMX 月的 ChatGPT 加剧了人们对生成式 AI 的兴奋,因为它
展示了大型语言模型制作有说服力的文本的能力,
无论是撰写论文还是增强电子邮件。 接下来的公司之间的竞争
推出自己的生成式人工智能工具进一步推动了该技术的发展
炒作。
但是,与
人们越来越认识到它的危险,包括潜在的
在民主选举期间传播错误信息,导致失业
创意产业,以及人工智能超越人类的长期前景
情报。
税法法规
不同地区的言论存在显着差异。 欧盟一直处于
起草严格的人工智能措施的最前沿,以阻止科技公司的发展
对模型违规行为负责。 英国寻求更灵活、针对特定部门的
人工智能应用的方法。 与此同时,美国正在进行更广泛的审查
人工智能的监管要求,考虑新的规则和
调整现有法律。
中国,关于
另一方面,正在考虑最严格的人工智能法规,重点是
控制信息传播并在人工智能竞赛中与美国竞争。
这些各异的
方法可能会导致监管不一致,引发人们的担忧
国际协调。 为了解决这个问题,七国集团领导人委托
此 广岛
人工智能流程,旨在协调成员国之间的法规。
同样,英国计划于 XNUMX 月举办全球人工智能峰会,以促进
监管方面的国际合作。
“广岛人工智能进程”论坛将讨论有关知识产权和虚假信息等生成人工智能工具的问题。#g7日本 #AIhttps://t.co/IEl3XJOIcp
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与人工智能
迅速蔓延到日常生活中,迫切需要协调国际
行动变得至关重要。 经济合作与发展组织 (OECD) 警告称,迫在眉睫的风险
人工智能导致高技能工作岗位流失,强调需要迅速、
一致响应。
虽然欧盟的
AI法案即将完成,科技公司将有一个宽限期
遵守新规则。 确保不同地区的合规性
法规将是一项复杂的任务,可能需要公司设计
不同的模型或服务,以满足特定区域的要求。
离席期间
在实质性立法的推动下,科技巨头继续对人工智能进行自我监管。
结论
ChatGPT
金融领域的一体化既有希望,也有障碍。 尽管
技术有潜力改善客户服务,提供个性化服务
并提高生产力,但它在以下方面也有局限性:
背景知识、安全、道德考虑以及能力
管理复杂的财务事务。
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是在利用人工智能驱动工具的功能之间取得平衡
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