【资料图】

ChatGPT写研报像模像样 取代“金融民工”道阻且长

证券时报记者 王蕊

正如AlphaGo因战胜围棋世界冠军而一举成名，ChatGPT近日也因为一篇券商研报火到出圈。在专业人士眼中，ChatGPT核心竞争力在于理解人类提问的能力特别优秀，且具备一定的思维链能力。换言之，ChatGPT的表现比以往任何AI模型都更加像人。

突如其来的巨大惊喜，再度激发了人们对AI技术的想象空间，迫不及待开始探索用ChatGPT代替人工的可能，金融业更是冲在最前。最先试水的是证券分析师，通过事先准备好的文章框架，以提问形式将关键词喂给ChatGPT，一篇看起来像模像样的研报在短时间内竟真的顺利诞生。

尽管ChatGPT在标点、术语、复杂句式等方面表现不尽如人意，数据来源及可靠性存疑，但这些显然都是可以通过进一步的机器学习来优化改善的。这也意味着在不远的将来，ChatGPT很可能凭借高超的人类自然语言处理能力，在信息检索、文章写作、问题求解等方面极大程度地节约人力。

据了解，ChatGPT主要应用的大规模预训练语言模型技术，在金融行业的不少细分领域都已有所应用。例如，对公告和研报等数据进行结构化处理，提高数据生产效率；对海量资讯进行监测和筛选，发掘有价值的投资信息；对智能客服进行训练，使其更加精准有效地解决客户提问等。

ChatGPT在金融领域的确应用广泛，也能极大提升使用者的效率。甚至不久的将来，随着技术进步，信息更新、回答准确性、算力成本等因素无法再掣肘，ChatGPT在一些领域将能实现从“效率工具”到“生产工具”的突破，进而彻底取代一些重复性、基础性的人力工作。

不过，尽管ChatGPT已可进行一定的内容生产，可仍需依赖使用者精心设计的提问来运作，产出内容通常还存在诸多不足。有分析师总结为：ChatGPT的回答更像是市场一致预期的精准表达，难免囿于“重复正确的废话”之嫌。

有分析师也曾尝试基于ChatGPT的协助去构建量化交易模型，但最终结论是想单纯依靠ChatGPT给出的模型开发成熟的、可盈利的策略是不切实际的，因为其给出的模型相对简单，且无法对数据进行分析，参数设置也缺乏逻辑支持。

如此看来，ChatGPT会给出怎样的答案，仍取决于使用者给予它怎样的问题引导。就好像如果设计师无法画出精准的图纸，再优秀的施工队也建造不出期待的房子一样。其实，随着人类技术的发展，新技术替代旧技术已多次出现，但也仅限于提高效率，离彻底取代人依然遥远。金融行业作为当今社会最精密的行业之一，集高等数学、经济学、社会学等专业于一体，人工智能想将“金融民工”取而代之，不能说绝对没可能，但要走的路一定还很长。

标签： ChatGPT AlphaGo 生产工具 问题求解 参数设置