ChatGPT的横空出世，再度打破了人类对AI的认知和想象。

犹如2016年，AlphaGo成为第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人，一夜之间人们理解了人工智能，感受到它的潜力。

ChatGPT能够基于上下文语义、语境，与人自然流畅地对话，整体表现更高阶、更智能、更聪明。推出两个月后，ChatGPT就书写了各种传奇，出色地完成网友的疯狂测试，月活跃用户达到1亿，成为历史上增长最快的消费者应用程序。

AlphaGo和ChatGPT带来的轰动，均为AI技术进步创造的明星效应。褪去光环，方可还原技术的真实面貌和演变路径，也才能看清楚AI赋能产业所带来的巨大飞跃和突破式发展。金融业向来对科技进步高度敏感，科技的每一次向前都会唤醒金融机构体内沉睡的因子，助其惊艳蜕变。近年来，AI赋能金融数智化转型即是最好印证，对此长期深耕金融领域的AI科技公司百融云创深有体会。

这一次也不例外。实际上，以ChatGPT为代表的AIGC（AI自动生成内容）技术并不新奇，在国内金融领域如智能营销、智能运营、智能客服等场景早已得到广泛运用。

机器学习算法

奠定人机协同雏形

“来得早不如来得巧”，以此形容AI进场金融场景再合适不过。

2013年互联网金融兴起，给传统金融带来极大冲击。一些创新能力强的银行开始担忧，互联网技术会就此改变银行，于是想在信贷端进行创新性探索。

有3家股份制银行与百融云创CEO张韶峰交流，希望能够用技术帮其解决线上信用卡申请者的资信问题。于是，张韶峰和团队抱着试一试的态度，创新使用机器学习算法，帮银行评估客户资质和质量等级。结果出乎意料的好，一方面用户能在网上快速获得金融服务；另一方面银行服务效率大幅提升，还降低了线下发卡成本。

2014年，百融云创成立，最初的业务正是通过信用评分模型帮助银行补充完善线上信用卡申请资信。基于机器学习算法、专门针对金融场景打造的信用评分模型，算是人机协同的最早雏形，也是AI落地金融场景的重要突破。

然而，当百融云创将这项最新成果进行商业化拓展时，却遇到了“跑得快”的无奈。由于机器学习、深度学习这类人工智能算法模型太过前瞻，很多银行客户将其拒之门外。张韶峰回忆道，当时许多银行更习惯传统的逻辑回归算法，这样的算法处理的数据字段比较少，算法也更具解释性，用起来相对简单，技术理解起来很容易。一开始，他们对于机器学习模型是不接受的。

很多时候百融云创在服务金融机构的时候，需要先转为使用传统逻辑回归的方法去做。对于机器学习模型，百融云创只能在内部坚持使用。

从这一点能看到，当一项前沿技术没有被大众感知之前，它所遭遇的现实困境不亚于蚂蚁撬动大象。故事的转折发生在AlphaGo的成名。

AlphaGo让大众真正开始了解和接纳人工智能，让AI从幕后走向台前，从冰冷陌生变得温暖生动，变成了大众可视可感的具象产品。

此后，AI通往金融场景的大门敞开。“银行开始主动问我们是否能够提供基于机器学习的人工智能算法。”张韶峰直言，客户对于人工智能技术的态度发生了明显转变，到了2016年年底2017年年初，百融云创已经大量使用机器学习模型，帮助金融机构在信贷风控、企业征信、精准营销等多个场景实现了人工智能技术的落地。

类ChatGPT技术

已成熟应用于金融场景

彼时，互联网金融从上半场进入下半场，To B科技公司取代To C，行业红利、资源向头部To B科技公司集中。与此同时，随着国家对数字经济的鼓励和扶持，金融数智化转型需求日益高涨，金融机构开启了数智化转型竞赛，机构内部自上而下加快推动转型步伐。

过去五年，以大型商业银行为代表的金融机构斥巨资加大IT科技投入。在架构转型和信创政策的带动下，未来几年这一趋势还将延续。国际著名咨询机构IDC预计，2023年我国银行IT支出规模将达到1873.5亿元，预期增速10.5%。

作为金融数智化转型赋能者，百融云创先后投入12多亿元用于AI产品研发，率先成立金融垂类AI实验室进行新式算法与应用研究，用于支撑和引领金融数智化迈向更高阶段。通过“信息+算力+算法+场景”的叠加效应，自研的智能语音机器人、机器学习平台、自然语言处理等创新模型和技术手段相继落地金融场景，百融云创构建了面向复杂金融场景的深度感知和定制化的数智解决方案体系。

其中不乏ChatGPT同源技术。以百融云创智能语音机器人为例，百融云创自研基于Transformer的类ChatGPT语义理解技术、语音识别、语音合成集成到软交换系统中，提供毫秒级的语音交互反馈，从而可以在音色、情感、语速、对话层面全面拟人化，对通话者语音识别的准确率能达到99%以上。

在贷后管理、信用卡唤活、财富营销、客户维护等环节，百融云创智能语音机器人每日进行超过亿级规模的自动交互频次，频次规模首屈一指。同时，叠加算法驱动的智能营销中台等技术中坚，可以有效提升金融机构服务的准确度和运营效率。

某国有大行在零售业务条线中引入百融云创智能语音机器人之后，成本大幅降低，相比纯人工工况，“IVR+人工”模式节省成本约50%，“IVR”模式则可节省成本约90%，且两种模式考核结果接近人工服务标准的90%至95%。

过去五年，在内外多重因素的驱动下，AI在金融场景全面开花。大众深刻感知到AI的无处不在，也许不经意间接听到的信用卡还款提醒电话或是开卡营销电话，就是Chatbot在作业。

AI在金融场景的繁荣，加速了百融云创与金融机构的合作深度和广度，公司前瞻性布局的优势终于显现。截至目前，百融云创已与六大国有银行、12家全国性股份制银行、逾950家区域银行以及汽车金融公司、保险公司等6000余家金融机构达成合作。

ChatGPT赋予垂类公司

更多想象

2022年末，ChatGPT迅速蹿红，又一次点燃AI的沸点。

人工智能有5个要素：算法、模型、数据、算力、场景。ChatGPT虽称不上AI革命，准确地说是模型和场景应用的一次飞跃，但是ChatGPT创新了AI交互方式，是AI真正普及爆炸的导火索。

如果将AlphaGo视为技术应用的“阳春白雪”，那么ChatGPT更像“下里巴人”。ChatGPT的出现，大大降低了普通人使用AI的门槛，它将走进人们的日常工作和生活里。

可以预见，一个全新的、更为广阔的AI时代正在到来。业界已形成共识：AI将带来产业重构，以自然语言处理为代表的人工智能算法将改写互联网和移动互联网产品形态。

事实上，无论是泛AI公司，还是垂类AI公司都在欢欣地迎接新时代的到来。

以微软、百度为代表的国际国内科技巨头争先恐后，纷纷布局迎战。面对巨头的入场参赛，垂类AI公司的生存空间会不会被挤压，是否会被巨头超越，或失去核心竞争力？

对此，张韶峰表示，作为通用型AI大型现象级产品的ChatGPT不能直接被“搬入”垂直型领域。一个重要的原因是二者之间存在信息壁垒，通用型如果过渡到垂直型，需要时间的沉淀，需要进一步探索商业模式，同时更加需要借助于垂直领域的信息等助力。

在AIGC时代，通用智能和垂直领域智能是何种关系呢？张韶峰做了一个很形象的比喻，“这就类似数理化等基础科学和医学、农学、气象学、材料学等应用科学之间的关系，两者之间有差异性，但是也有交叉协作”。

业内专家也表示，ChatGPT目前的数据库仍较为有限，而且ChatGPT还没解决好及时性和准确性这两大关键问题，它有可能基于当前的算法和数据输出不准确信息。这对于金融、信息等对于安全性要求极强的垂直领域来说，可谓是致命的。

技术本身只是一种工具，好的技术是为产品服务的。

唯有基于深度的行业理解、洞察、思考和累积，才能够做出符合行业需要的产品，好的技术也才能够真正落地场景。ChatGPT，赋予了垂类AI公司更多想象。