ChatGPT对我国经济金融领域的影响及未来展望

党的二十大报告强调，“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务”，并对具体路径做出了专章部署。伴随着我国人口结构的调整，人口红利演化的劳动力成本优势逐渐弱化，科技创新已成为推动我国高质量发展的关键力量，以大数据、人工智能、量子计算为代表的新一代信息技术在其中扮演着愈发重要的角色。2022年11月，ChatGPT正式上线，受到了世界范围的广泛讨论和关注。作为大型自然语言处理模型，ChatGPT在语义识别性、可扩展性、自适应性、人机交互性等方面得到了显著提升，必将对我国经济金融等相关领域产生影响，并可能在未来产生一系列的行业变革，助推我国经济社会高质量发展。

ChatGPT对经济金融领域的可能影响

ChatGPT（Generative Pre-trained Transformer），是由OpenAI开发的一种基于Transformer模型的智能对话产品。该产品立足深度学习中的自然语言处理技术，借助海量的文本数据预训练模型，并行学习词汇、语法和语义模式，并通过特定的微调适应现实社会不同任务和领域，最终向用户生成高质量的自然语言文本。ChatGPT的发展历程可以追溯到2018年，伴随着技术进步，经历了GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-4等多阶段的迭代。自2022年11月公开发布以来，ChatGPT也完成了五次升级，目前已有ChatGPT Plus版本。

从经济学的视角，ChatGPT本身作为一种强大的人工智能（AI）技术，具有典型的规模经济和范围经济效应。一方面，产品前期的开发以及使用过程中的维护不可避免地需要大量成本，但面向用户端的使用成本却很低。随着使用ChatGPT的用户数量的增加，产品应用的单位成本会快速下降；另一方面，ChatGPT依赖于现实世界的各类信息。使用的用户越多，在人机交互的过程中用户不自觉地为ChatGPT带来信息供给和真实反馈，进而优化了ChatGPT模型精度，最终提高每个用户获得的效用。经济金融领域强调有限资源的高效分配，将ChatGPT置于高质量发展中审视，可以从宏观全局、中观产业和微观个体等多个方面观察ChatGPT对经济金融发展的影响。

首先，ChatGPT可以有效降低市场中的交易成本，促进信息在不同经济主体间的流通，对于缓解我国发展不平衡、不充分问题具有重要的积极意义。在市场经济中，由于信息不对称问题广泛存在，市场的交易成本将增加，会引发道德风险和逆向选择（Akerlof，1970）。信息搜寻成本，协商决策成本、契约和监督成本、执行和转化成本构成了交易成本的主要类型（Coase，1937；Dahlman，1979）。而ChatGPT通过智能化的方式，自动分析和理解交易各方的需求和偏好，提供更为准确的协商方案，从而降低了交易的协调成本。比如Li and Huang（2019）的研究表明，在电子商务领域，人工智能技术可以为买方和卖方提供更为便捷的交易方式，促进在线交易的发展。此外，ChatGPT可以自动提取和筛选现实世界的海量信息，突破传统的人工检索，大幅降低信息搜寻成本。金融领域对信息的高效流通具有更高的要求。ChatGPT可以重塑投资者、分析师、金融中介机构、上市公司等金融市场参与各方的信息分配格局，提升资本市场的信息效率。作为一个智能语言模型，ChatGPT本身有助于打破地理壁垒：不同区域、不同群体的居民都可以使用ChatGPT来获取信息、咨询问题、学习知识等，改变了人们的信息获取方式，通过信息共享促进要素流动和均衡发展。

其次，ChatGPT可以带动传统产业转型升级，促进产业结构优化，加速数字经济的建设进程。根据新古典经济学理论，技术进步可以大幅提高生产力，从而推动经济增长（Solow，1957）。ChatGPT作为新型的自动化技术，能提供更加自动化的生产方案，加速生产过程，提高生产效率。ChatGPT在一定程度上也可以替代人工大量的重复性劳动，例如金融领域对原始数据资料的简单查找和整合，形成基础性的分析报告工作，ChatGPT完全可以胜任，并且基本不存在主观性偏差问题，进而引导金融从业者聚焦于深度研究。与此同时，ChatGPT能进一步释放人工智能的潜力，激发创新活力，开辟新的产业业态和商业模式。在数字经济时代，数据是一种新型生产要素，也是我国高质量发展过程中依赖的重要资源（刘方和孟祺，2019；徐曼等，2023）。ChatGPT对数据分析和处理具有天然的优势，可以通过大数据分析提炼经济和金融事实的背后的演化规律，挖掘潜在的创新点。同时加强人力资本的技能水平和创新意识，推动智能制造的发展，适应数字经济下的市场需求。

最后，ChatGPT可以提升企业管理内外部资源的效率，优化市场营销水平，改善企业公开市场形象。资源基础观认为企业是各种资源的集合体（Wernerfelt，1984）。当企业拥有价值性（valuability）、稀缺性（rarety）、不完全可模仿（imperfect imitability）和不完全可替代（imperfect substitutability）的资源，会带来持续性的竞争优势，进而在市场上获得较高的收益（Barney，1991）。在供应链和物流层面，ChatGPT可以分析和预测企业的订单需求，减少存货的过度积压，打通上下游的人流、物流和信息流障碍，优化仓储物流计划。在人力资源管理层面，ChatGPT可以自动化员工招聘流程，完成面试人员的信息筛选，帮助企业开展后续的员工满意度调查，改善员工工作环境和福利待遇。在客户资源管理上，ChatGPT可以结合客户反馈分析客户数据，为企业提供更好的市场营销策略，提高客户体验和忠诚度，从而提高销售额和利润。这对以服务为主要属性的金融行业具有重要意义。