关于ChatGPT以及该技术在客户服务、写作和研究方面的应用潜力有大量的讨论——特别是考虑到最近推出的GPT-4。它让我想起了早期的人工智能(AI) 及其潜力所带来的兴奋。在很多方面，这种兴奋是来之不易的，关于公司应用人工智能的方式的预测也很准确。机器学习 (ML) 和人工智能正在帮助为电子商务提供更多量身定制的建议，在 LinkedIn 等地方用聊天机器人补充客户服务团队，并通过车道引导和紧急制动帮助我们所有人在路上保持一点安全。
但与许多创新一样，一些炒作远远超出了现实。机器人并没有在课堂上接管，令我沮丧的是，它们仍然无法承担我们在家里或办公室里所有更手动、更乏味的任务。人工智能并没有破坏课堂，也没有取代人们制定产品策略、设计工具以及在出现更复杂的问题时在这些聊天机器人之上提供人工层的需求。
因此，当我开始阅读有关 ChatGPT 和现在的 GPT-4 的炒作时，我既感兴趣又持怀疑态度。
在有机会使用它之后，我承认它令人印象深刻。就在上周，我们的首席财务官正在使用它来帮助提供有关我们财务预测的一些背景信息，而且非常准确。当涉及到这项技术的应用时，我很高兴看到它的实现。
也就是说，当我们都坐在某个地方的海滩上时，我们距离将事情交给人工智能还有很长的路要走。
在金融服务方面，还有很多事情是 ChatGPT 和 GPT-4 都无法解决的，至少现在还不能。这是因为金融产品带有很大的风险。金融机构 (FI) 不仅负责确保其客户资产的安全，还负责履行有关了解您的客户 (KYC) 和反洗钱 (AML) 要求的法律义务。金融机构也有最大限度地降低风险和欺诈的既得利益，因为任何损失的资金都会从他们的底线中扣除。ChatGPT/GPT-4 尚未准备好满足这些关键风险优先级。这就是为什么。
1.合规检查
合规性是每个金融服务业务的重要组成部分。鉴于公司正在为消费者和企业处理资金，这是应该的。在监控可疑活动方面，人工智能可以提供帮助。然而，为了确保合规性，公司还需要专家来评估不断变化的规则、确定战略并监督合规计划，以确保公司满足这些要求。
2. 做出信用承销决定
长期以来，数据分析一直是信用承销流程的一部分，但要确定用于告知哪些数据用于这些决策的正确政策，需要人的洞察力。金融机构需要评估其风险优先级以确定适合其业务的信贷门槛。然后，他们可以使用信用局数据来评估客户是否符合他们的信用政策。
3.提供无缝的用户体验
开户时，客户希望获得可在 10 分钟或更短时间内完成的无缝体验。为了在不增加风险的情况下促进无摩擦流程，金融机构依赖于基于电话的身份验证和文件验证等方式，它们可以根据客户在入职流程中输入的信息自动验证客户的身份。
但是，在解决开户后的问题时，客户希望获得更身临其境的体验。尽管许多金融机构使用聊天机器人来帮助客户解决基本问题，但如果客户怀疑他们可能是社会工程诈骗的受害者，他们希望直接与银行代表互动以报告问题。
4.设计新的金融产品
开发新的金融产品需要深入了解市场趋势、客户需求和监管环境。它还涉及做出超出数据所能告诉我们的范围的战略决策。虽然 ChatGPT/GPT-4 可以提供基于数据分析的见解和建议，但它不能取代人类设计师的创造力和直觉。
5.处理像欺诈攻击这样的危机
虽然 ChatGPT/GPT-4 可以在公司遇到诸如高速欺诈攻击之类的事情时帮助客户互动、快速提问、支持材料的指导和文档，但他们需要直接的人类专业知识来指导他们完成整个过程。
防止欺诈攻击也是如此。欺诈模型是有用的工具，但要真正跟上欺诈的步伐，公司需要 AI/ML 团队来帮助确保他们的政策是最新的，他们拥有正确的数据集，并且他们能够测试和制定更新他们的工作流程以在攻击出现时对其进行处理。
ChatGPT 和 GPT-4 的未来
ChatGPT、GPT-4 和任何未来的更新都将成为可以在许多方面帮助金融服务公司的强大工具。然而，这些产品无法取代金融服务业务运营中一些触感更高、更微妙的部分。
也就是说，能够在自动化和人性化之间取得适当平衡的公司将最有能力通过快速、持续地为客户提供价值来实现长期成功。
Charles Hearn 是 Alloy 的联合创始人兼首席技术官。
