ChatGPT的出現對于傳統互聯網的搜索和交互的方式無疑是一種顛覆，以至于馬斯克在推特上直言其“好得嚇人，我們距離強大到危險的人工智能更近了”。
事實上，AI交互和決策在金融領域的探索已經行之有年。據《麥肯錫全球人工智能調查報告》數據，近60%的銀行已經整合了至少一項AI功能。最常用的AI技術包括：處理結構化運營自動化工作的RPA（36%），用于營銷和客戶互動的機器智能對話技術（32%），以及基于機器學習和深度神經網絡的用于信用卡核卡或貸款審批的風控管理技術（25%）。
總體來看，人工智能分別在智能決策和智能交互兩個維度在金融領域內滲透。
智能決策
智能決策已經成為銀行不可或缺的一部分，越來越多的銀行開始用智能決策的手段來改善業務流程、提高經營效率，并將其整合到前中后臺，嵌入到客戶生命旅程的全生命周期之中。
百融云創協助大量金融機構成功構建了智能決策體系，百融云創認為智能決策體系是一個龐大的復雜系統，其中機器學習平臺和決策引擎中臺是智能決策體系的兩根支柱。以百融云創自身經驗來看，百融云創ORCA機器學習框架，能夠提供覆蓋模型開發、訓練、部署、分析的全周期端到端技術服務，能夠幫助企業用戶實現模型開發的從無到有，從零到一。能夠將機器學習模型推理性能（TPS）平均提升300%以上，復雜模型提升700%，模型測試與部署時間縮短50%以上。
智能決策的另一根支柱是決策引擎平臺，百融云創自主研發了一站式決策引擎平臺，能夠圍繞金融信貸全生命周期為金融機構提供分析+模型+系統一體化的服務。
百融云創決策引擎由信息中樞、業務產品管理、模型中心、風險報告、統計分析中心、模型優化、名單管理和系統管理八大功能模塊組成。可以實現規則、評分卡、模型等多種類型決策組件的嵌套編排，實現層次豐富、流程復雜的決策處理。在ORCA機器學習平臺和決策引擎的共同作用下，能夠幫助實現銀行的決策智能化、應用靈活化、平臺開放化，滿足銀行跨業務部門的大規模AI決策模型開發，提升數字金融的決策精準度，為員工賦能，強化風險管理。
智能交互
大規模個性化日益提升客戶的需求，銀行想要在競爭中取勝就要滿足服務個性化，需要結合AI技術強化與客戶的交互能力。在這方面，百融云創將模型定制化的語音識別、語音理解、語音生成集成到軟交換系統中，提供毫秒級的語音交互反饋。在音色、情感、語速、對話層面百融云創能夠提供“真人級”的互動體驗，同時對客戶語音識別的準確率能達到99%以上。
在百融云創與某國有銀行合作中，將AI語音服務功能成功嵌入該行零售業務條線，相比此前人工工況，“IVR+人工”模式節省成本約50%，“IVR”模式則可節省成本約90%，而且兩種模式考核結果接近人工服務標準的90%至95%。
ChatGPT給人們帶來的諸多震撼仍在持續發酵中，未來隨著以智能語音、機器學習平臺等技術的不斷成熟，以及更多的新知識和新思維涌現，AI為銀行帶來的顛覆值得期待。
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