本文来自微信公众号“蓬博看支付”，作者/王蓬博。
继数字人民币之后，最近又看到有支付机构和银行开始宣传探索和入局ChatGPT。
数字人民币和支付还有着天然的联系，对银行和政府政务方向的系统改造也能够看到机构盈利，支付机构未来也仍然保留着通过数字人民币大范围盈利的可能性。
但ChatGPT只是一个人工智能技术驱动的自然语言处理工具，运行逻辑是通过大量的文本收集、数据训练回答客户问题，之所以能够记住之前的对话、承认错误、在连续的多轮对话中给人很顺畅的感觉，是因为ChatGPT能通过基于人类反馈的强化学习，但目前看也仅限于此。
实际上chatGPT目前尚未开源，以后预计也不会开源，ChatGPT需要对数据库不断更新，现阶段才是应用的开始，部分金融和支付机构宣布的入局短期内不可能有任何实际产品。对于一家收单机构来讲，不管从技术还是商业模式上离这类自动语言处理机器还很远，更需要围绕自身业务做好风控和反洗钱等更需要技术支持的工作。单纯的蹭热点反而不会对品牌起到任何提升作用。
从目前支付机构数字化发展的路径上来看，更多是围绕支付进行升级，逐渐通过支付介入到分账等财务领域是一个比较踏实的路径，数字化办公助手这类本来就由SaaS服务商在垄断服务市场。一般来讲，类似汇付的PaaS开放平台是比较通用和稳妥的做法。
实际上，金融自身就一直以来处于科技应用的前沿，行业也因此而不断向前，比如普惠金融的发生就是建立在移动互联网的基础之上，而金融行业对AI的应用早已不仅限于前台的智能营销和智能客服，还包括信用评估、生物识别、移动支付、客户画像、可视化开发、智能风控等多个领域。
金融服务不但要考虑到交互的便捷性，更重要的是避免损失，因此AI和金融的结合一定要经过大量的训练，并且实时更新数据，和监管风控要求相匹配。
不管AI如何强大，也只能解决金融服务中面临的一小部分问题，更何况ChatGPT也面临人工智能和金融结合中长期面临的问题，如怎样保护用户个人隐私，避免被用于诈骗等问题。
金融业务是强监管的，因此最重要的要求反而是严谨、合规。即使客服也需要有专业知识引导，使得它给用户的提示，包括一些金融产品的介绍都是要符合行业知识和风控要求的，这点ChatGPT以后预计也很难做到。也就是说，金融领域要求的容错率更低，ChatGPT虽然有自学习能力，但在金融领域的应用还需要走很远的路。
同时还要看到的是，支付机构并非科技公司，虽然我们能够看到支付机构一直在花大力气往企业数字化服务方向上转型，但并不是要自己研发相关产品。支付机构应该首先想到如何开放式的接入应用，而不是花费高额的研发费用提升成本。
毕竟在目前的经济周期下和行业环境下，支付机构还是要更多的探索如何提高经营效率，更多发挥普惠金融的价值。
