银行行业报告：ChatGPT如何改变银行业（27页）

行业报告下载 2023年04月07日 07:56 管理员

银行不掌握ChatGPT核心技术，很难控制内容输出的正确性，也很难确保系统稳定运行，这在经营中存在很大风险。主要障碍：由于在经济金融活动中的关键地位，监管对银行科技系统有着较高要求。诸如ChatGPT这一类外接应用，银行不具备技术自主性，一方面无法保证其输出内容的准确性，另一方面也无法保证不对其他系统运行稳定性造成影响，存在较大风险。另外， ChatGPT本质仍是依赖语料库的语言概率统计系统，对于语料库不涵盖的内容，极易给出错误答案。实践案例：据报道，2021年7月15日，某行突发系统故障，业务中断20多分钟，引发故障的原因可能与系统更新有关无论是接入ChatGPT，还是自主开发类似功能，均须较大成本投入，是否能够实现预期收益，存在不确定性。接入成本：目前ChatGPT API接口收费标准为每百万Tokens收费2.7美元（约18元人民币）；同属OpenAI公司开发的Whisper 语音转文本工具API每分钟收费0.006美元（约人民币 4 分钱）。

以建行为例，假设文本转语音成本与语音转文本成本相同，推算建行仅智能客服一项每年成本需要额外投入约3亿元。（不含开发成本和对ChatGPT模型进行专属训练的成本。）建行2021 年人均薪酬为33.71万元，如智能客服实际可替代人力少于890人，则效能并不显著。自主成本：ChatGPT初始投入成本在8亿美元左右，每年电费约1825万美元。考虑到中美电费差异，国内开发与ChatGPT同等功能的资金投入约为人民币初始投入56亿+1.7亿电费/年。（不含开发人员薪酬和维护成本。）但在开发环境、人才能力种种因素制约下，自主开发的类似工具能够收获与ChatGPT的同等效果，存在极大不确定性。2023年3月5日，科技部王志刚部长在两会部长通道表示，ChatGPT是个大模型、大计算、很好的计算方法，同一种原理，但做的质量还是不一样的。未来前景：大多数银行已有AI技术储备，建议根据业界前沿修正技术方向，在既有成果上继续探索，达成成本与收益的平衡。