近期社交媒體上頻頻刷屏的熱詞莫過於“ChatGPT”。如果你還沒親身體驗過這個傳說中的“史上最強”AI技術，可能在飯局上聊天都少了點談資。

自3月15日OpenAI公司推出GPT-4以來，谷歌將GPT-4運用於搜索引擎、微軟將GPT-4引入Office全家桶。百度也及時應战，推出了“文心一言”。ChatGPT浪潮之下，A股市場也陷入狂熱，ChatGPT概念股“狂飆”，並驅動新一輪算力需求爆發。

同時，GPT-4 的強大與人工智能的風險，也引發了衆多科技領袖和研究人員的擔憂，馬斯克、圖靈獎得主等千名專家聯名呼籲叫停比GPT-4更強大的AI系統。那么，ChatGPT對金融圈有何影響？讓我們通過本文一探究竟。

時間线復盤

ChatGPT爆火之路

3月15日，OpenAI召开發布會，正式推出GPT-4。

OpenAI剛成立時，是一家非營利性研究組織，致力於推動人工智能發展，運用技術安全地造福全人類。隨着時間發展，組織逐漸意識到人工智能的商業價值和對社會的潛在影響，決定向商業領域拓展。

在2019年，OpenAI獲得微軟投資，重組成爲一家營利性公司，並向私人投資者开放，自此，有了穩定資金來源的OpenAI全力开發GPT模型，經過幾年技術沉澱，迎來ChatGPT的爆火之路。

彭博專爲金融領域打造

500億參數的語言模型

3月30日彭博發布研究報告，報告表示，彭博構建了迄今爲止最大的特定領域數據集，訓練了專門用於金融領域的大語言模型（LLM），开發了擁有500億參數的語言模型BloombergGPT。BloombergGPT能夠調動彭博終端的海量數據，將人工智能蕴藏的潛力引入金融領域。

彭博作爲一家金融數據公司，在四十多年的時間裏，收集和維護了大量的金融用語文檔，开發人員從這個由海量英文金融文檔組成的檔案庫中提取並創建了包含3630億詞例（token）的金融數據集。

基於大語言模型的人工智能已經在許多領域展示出令人興奮的應用，但金融行業具有行業特殊性，含有大量金融術語，具有一定的復雜性，需要一個專攻金融專業的模型。

（一）彭博數據來源更爲可靠。彭博的訓練數據，相對於傳統的網絡爬取數據，不會有很多的重復和錯誤，數據來源相對更加可靠。

（二）BloombergGPT在金融領域任務中優勢顯著。通用的自然語言處理模型無法理解財經新聞背後的“市場情緒”，在金融領域任務處理中會遇到很多的挑战，BloombergGPT相對而言有明顯的優勢。

摩根士丹利利用GPT-4

服務理財顧問

OpenAI公司官方發布的6個使用案例中，就包括摩根士丹利通過GPT-4服務理財顧問的案例。

作爲國際領先的財富管理機構，摩根士丹利維護海量內容庫，包含投資策略、市場研究、分析師見解等，這些信息分布在多個內部網站上，主要以PDF的形式呈現，需要投顧閱讀和消化大量的信息才能夠找到特定問題的答案。

引入GPT-4之後，摩根士丹利能夠更便捷的調用知識庫信息，通過面向內部的聊天機器人，在財富管理內容中執行全面搜索，有效釋放公司已積累的信息，更好的服務客戶。這意味着公司的每個投資顧問都具備最綜合的知識，能夠向客戶提供更優質的服務。

ChatGPT是否會取代

量化模型开發功能？

ChatGPT底層使用的模型和量化模型有一些共通之處，例如NLP模型（自然語言處理模型）、Transformer模型等。那么，ChatGPT是否會取代部分量化模型的开發功能?

在3月25日好买財富第十一屆中國私募行業高峰論壇暨2022年度中國好私募頒獎盛典的量化圓桌環節，啓林投資王鴻勇給了我們答案。

王鴻勇在論壇上提到，ChatGPT的強大體現在兩個方面，一個在於龐大的數據庫，另一個是對於數據的掌控力。ChatGPT是數據達到一定的體量，算力增長到一定的體量，兩者相結合，量變引發質變的過程。ChatGPT的崛起不在於理論創新或者模型結構本質的創新，它的結構幾年前就有了。ChatGPT想要取代量化模型並不是短期能夠實現的事情。

從人工智能投資主线的角度而言，萬事萬物還是要回到產業發展規律，當前相關板塊可能剛處於“概念期”到“導入期”的演化之中，甚至可能還沒到“成長期”，投資角度需要更加注意“到有魚的地方釣魚”和“人多的地方不要去”的微妙平衡。

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