作者 | 刘起贵 宁波大学商学院教授
贲圣林 浙江大学国际联合商学院院长、浙江大学金融科技研究院院长
来源 | 《中国外汇》2023年第6期
要点：ChatGPT作为新型的自然语言分析工具，通过高效的海量数据分析和自然语言输出，将积极推动我国金融服务行业向智能化方向变革。
党的二十大报告强调，“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务”，并对具体路径做出了专章部署。伴随着我国人口结构的调整，人口红利演化的劳动力成本优势逐渐弱化，科技创新已成为推动我国高质量发展的关键力量，以大数据、人工智能、量子计算为代表的新一代信息技术在其中扮演着愈发重要的角色。2022年11月，ChatGPT正式上线，受到了世界范围的广泛讨论和关注。作为大型自然语言处理模型，ChatGPT在语义识别性、可扩展性、自适应性、人机交互性等方面得到了显著提升，必将对我国经济金融等相关领域产生影响，并可能在未来产生一系列的行业变革，助推我国经济社会高质量发展。
ChatGPT对经济金融领域的可能影响
ChatGPT（Generative Pre-trained Transformer），是由OpenAI开发的一种基于Transformer模型的智能对话产品。该产品立足深度学习中的自然语言处理技术，借助海量的文本数据预训练模型，并行学习词汇、语法和语义模式，并通过特定的微调适应现实社会不同任务和领域，最终向用户生成高质量的自然语言文本。ChatGPT的发展历程可以追溯到2018年，伴随着技术进步，经历了GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-4等多阶段的迭代。自2022年11月公开发布以来，ChatGPT也完成了五次升级，目前已有ChatGPT Plus版本。
从经济学的视角，ChatGPT本身作为一种强大的人工智能（AI）技术，具有典型的规模经济和范围经济效应。一方面，产品前期的开发以及使用过程中的维护不可避免地需要大量成本，但面向用户端的使用成本却很低。随着使用ChatGPT的用户数量的增加，产品应用的单位成本会快速下降；另一方面，ChatGPT依赖于现实世界的各类信息。使用的用户越多，在人机交互的过程中用户不自觉地为ChatGPT带来信息供给和真实反馈，进而优化了ChatGPT模型精度，最终提高每个用户获得的效用。经济金融领域强调有限资源的高效分配，将ChatGPT置于高质量发展中审视，可以从宏观全局、中观产业和微观个体等多个方面观察ChatGPT对经济金融发展的影响。
首先，ChatGPT可以有效降低市场中的交易成本，促进信息在不同经济主体间的流通，对于缓解我国发展不平衡、不充分问题具有重要的积极意义。在市场经济中，由于信息不对称问题广泛存在，市场的交易成本将增加，会引发道德风险和逆向选择（Akerlof，1970）。信息搜寻成本，协商决策成本、契约和监督成本、执行和转化成本构成了交易成本的主要类型（Coase，1937；Dahlman，1979）。而ChatGPT通过智能化的方式，自动分析和理解交易各方的需求和偏好，提供更为准确的协商方案，从而降低了交易的协调成本。比如Li and Huang（2019）的研究表明，在电子商务领域，人工智能技术可以为买方和卖方提供更为便捷的交易方式，促进在线交易的发展。此外，ChatGPT可以自动提取和筛选现实世界的海量信息，突破传统的人工检索，大幅降低信息搜寻成本。金融领域对信息的高效流通具有更高的要求。ChatGPT可以重塑投资者、分析师、金融中介机构、上市公司等金融市场参与各方的信息分配格局，提升资本市场的信息效率。作为一个智能语言模型，ChatGPT本身有助于打破地理壁垒：不同区域、不同群体的居民都可以使用ChatGPT来获取信息、咨询问题、学习知识等，改变了人们的信息获取方式，通过信息共享促进要素流动和均衡发展。
其次，ChatGPT可以带动传统产业转型升级，促进产业结构优化，加速数字经济的建设进程。根据新古典经济学理论，技术进步可以大幅提高生产力，从而推动经济增长（Solow，1957）。ChatGPT作为新型的自动化技术，能提供更加自动化的生产方案，加速生产过程，提高生产效率。ChatGPT在一定程度上也可以替代人工大量的重复性劳动，例如金融领域对原始数据资料的简单查找和整合，形成基础性的分析报告工作，ChatGPT完全可以胜任，并且基本不存在主观性偏差问题，进而引导金融从业者聚焦于深度研究。与此同时，ChatGPT能进一步释放人工智能的潜力，激发创新活力，开辟新的产业业态和商业模式。在数字经济时代，数据是一种新型生产要素，也是我国高质量发展过程中依赖的重要资源（刘方和孟祺，2019；徐曼等，2023）。ChatGPT对数据分析和处理具有天然的优势，可以通过大数据分析提炼经济和金融事实的背后的演化规律，挖掘潜在的创新点。同时加强人力资本的技能水平和创新意识，推动智能制造的发展，适应数字经济下的市场需求。
最后，ChatGPT可以提升企业管理内外部资源的效率，优化市场营销水平，改善企业公开市场形象。资源基础观认为企业是各种资源的集合体（Wernerfelt，1984）。当企业拥有价值性（valuability）、稀缺性（rarety）、不完全可模仿（imperfect imitability）和不完全可替代（imperfect substitutability）的资源，会带来持续性的竞争优势，进而在市场上获得较高的收益（Barney，1991）。在供应链和物流层面，ChatGPT可以分析和预测企业的订单需求，减少存货的过度积压，打通上下游的人流、物流和信息流障碍，优化仓储物流计划。在人力资源管理层面，ChatGPT可以自动化员工招聘流程，完成面试人员的信息筛选，帮助企业开展后续的员工满意度调查，改善员工工作环境和福利待遇。在客户资源管理上，ChatGPT可以结合客户反馈分析客户数据，为企业提供更好的市场营销策略，提高客户体验和忠诚度，从而提高销售额和利润。这对以服务为主要属性的金融行业具有重要意义。
ChatGPT在金融投资领域的潜在应用场景
金融是现代经济的核心，经济的高质量发展需要金融业的高质量支持。在金融投资领域，由于有限关注的存在，投资者往往只关注某个特定的股票、行业和细分市场信息，在信息不充分的条件下演化出非理性的投资决策行为（Simon，1971；丁月华和刘维奇，2022）。伴随着信息化技术的飞速发展，金融市场的信息量呈现指数型增长。一方面，投资者可能面临信息过载（Information Overload）问题，信息量超过了个体的处理能力和认知负荷极限，导致无法有效地处理和利用信息。另一方面，错综复杂的信息带来的信息冗余（Information Redundancy）也构成了金融投资的挑战，投资者往往需要花费更多的时间和精力去筛选和识别有用的信息。
ChatGPT作为大型自然语言处理工具，在金融投资领域的应用前景十分广泛，可以提高各类市场参与主体投资决策的准确性，同时也可以帮助金融机构更好地管理和控制风险，对助力金融业提质增效有一定的助力作用。
第一，在金融分析上，ChatGPT可以通过对大量的结构化和非结构化数据进行分析，从媒体报道、社交评论、公司报告等大量文本中提取有用信息，帮助投资者和分析师预测股票、债券、期货等金融产品的价格变化。此外，ChatGPT还可以更充分分析企业基本面，助力预测某个公司的未来业绩的变化趋势。投资者借此加强对目标公司的认识，制定更好的投资策略。
第二，在资产分配上，良好的投资组合构建需要考虑投资者的风险偏好、投资标的估值、市场情况等多种因素。在投资者风险偏好稳定的情况下，ChatGPT通过分析投资组合中不同金融产品的历史表现、价格相关性以及市场因素，对资产组合的预期收益做出判断，为投资者修正资产分配权重提供参考。
第三，在量化投资上，ChatGPT可以充当辅助角色，为投资者提供均值回归等简单可行的量化策略。此外，ChatGPT通过可读性强的文本输出以及基础代码编程输出，可以与数据挖掘、机器学习等工具融合，完成对市场数据的快速分析和实时处理，实现自动化交易策略，降低量化投资的门槛，为不同知识储备和金融素养的投资者提升交易效率和收益水平提供支撑。
第四，在风险控制上，ChatGPT可以应用于市场舆情监测和预测，通过对金融市场数据和历史事件的深入分析，帮助金融机构制定风险控制策略，对常见的市场风险、信用风险和操作风险等进行有效管理，及时调整不良金融产品。对于投资者个体，ChatGPT同样可以通过各类数据甄别标的风险因素，减少潜在的损失。
ChatGPT推动金融行业变革的前景展望
当前，ChatGPT已经在金融行业实践运用。例如，招商银行利用ChatGPT生成的文案推介亲情信用卡产品、财通证券研究团队运用ChatGPT撰写并发布医美行业研究报告等。除了投资决策外，ChatGPT还可以帮助金融机构开发出更为智能化的客户服务和销售系统，从而提高服务质量和效率，增强行业用户的体验感和满意度。伴随着人工智能、大数据、云计算、区块链等新一代信息技术的快速发展，传统金融服务模式正发生剧变，加速移动支付、电子货币等丰富的金融产品和服务创新。ChatGPT作为新型的自然语言分析工具，通过高效的海量数据分析和自然语言输出，将充分推动金融服务行业向智能化方向变革。
与此同时，学术界和实务界也必须看到ChatGPT本身存在的弊端和风险。首先，ChatGPT的信息滞后性问题突出。金融业不同于其他行业，对信息及时性有更高的要求。根据OpenAI的官方说明，ChatGPT目前的原始数据集只更新到2021年9月，难以适应新阶段的金融市场变化，并且更新数据集将耗费大量的成本。如何平衡产品的成本和收益，从而满足及时性需求，是ChatGPT不可避免的挑战，也是该技术应用于金融业的一大瓶颈；其次，信息的知识产权归属、用户隐私保护以及由此带来的法律责任界定是ChatGPT应用于金融业需要克服的问题。特别是在金融投资过程中，涉及到个人投资者、机构投资者、投资标的、金融中介机构等，关联了不同类型的法人和自然人，参考ChatGPT决策建议的投资行为责任归属需要进一步明确；最后，ChatGPT可能存在语义识别偏差以及虚假信息传播的风险。由于中文的表达相对于英文更加含蓄，ChatGPT可能难以对中文环境下的隐喻、反问等语义做出准确识别，产生偏差和误导性策略。同时，互联网上真伪信息共存，ChatGPT是否会导致虚假信息的扩散传播、带来金融产品的价格异常波动、冲击金融市场的正常秩序，这均需要监管层高度重视。
金融行业一直在不断地变革和发展。“基于人类反馈的强化学习”训练方式使得ChatGPT具有许多不同于过往人工智能产品的优势，引发了金融行业的热议。在科技化转型的驱动下，为了更好利用ChatGPT助推我国金融业乃至整体经济社会的高质量发展，笔者提出如下对策建议：一是建立行业合规标准和审核机制。ChatGPT的应用必须遵守法律法规和监管要求，我国监管层应出台系列准则规范，指导金融机构建立内部审核机制，对ChatGPT在金融业的应用场景等内容进行审查，对参考ChatGPT出具的投资建议备注说明，充分保护金融数据安全和用户隐私。二是加强AI技术人才培养和团队建设。ChatGPT是一个以自然语言处理为基础，涉及多个学科领域的复杂系统。金融行业需要打造专业的人工智能技术团队，深入理解和掌握ChatGPT的技术原理和应用场景。这不仅限于ChatGPT应用的需要，也是顺应金融创新的行业变化趋势。三是重视客户的体验和反馈。金融业的本质是服务业，金融机构应当积极收集用户的反馈意见，将ChatGPT作为技术辅助工具，打造具有自身特色的金融服务系统，保持行业竞争优势，不断提高客户的满意度和信任度。
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