AIGC交互能力还不够自然给金融行业带来什么

虽说NLP技术有了极大的进步，人工智能聊天机器人可以帮助企业与潜在客户聊天，给辖区居民拨打电话，为电商平台用户提供售前售后咨询服务……但想必大家依然还是能够很明显地区别出，对面到底是真人还是聊天机器人，反正我本人，如果需要完成一些复杂的交流和操作，都会一开始就输入“人工客服”“找人工”等命令，而不是跟智能客服在那里“鬼打墙”。

目前，基于AI技术的人机交互还需要漫长的试错，实践，积累，迭代，更适用于一些重复率高，流程标准化，对专业度或灵活响应度没那么高的交流，比如在智能音箱里跟主人闲聊，作为虚拟偶像满足粉丝的基本情感互动需求，或是在电商场景里作为主播“念稿子”直播带货。

这里面其实已经有非常大的想象空间了，虽然距离“元宇宙”中那种“和真实的人一样”的愿景还有距离。

从应用前景来看，“含科量”满满的AIGC，打开了内容创作的想象力，将会给包括虚拟人，数字人，图文音影游等各种应用创新带来可能。

在广阔的产业和个人消费市场，AIGC正等待着展翅高飞，而“含资量”不低的AIGC风口，当元宇宙的热潮退却后，又会有多少裸泳的人，就需要时间来告诉我们答案了。

品牌心智的锻造是个长期过程，如何综合多角度的用户反馈并形成品牌策略的精准优化，是一场漫长的试探与博弈，也一直是品牌方的难题，传统的作业模式中，这一工作有着十分标准的传导链路：品牌需要通过产品，服务，广告，活动结合用户调研，不同模块形成立体的数据分析，多点反馈形成全息沙盘，完整体察用户动态需求之后再形成精准的品牌输出，而整个周期需要多少多久，存在很强的不可控性。

首先，对多维度，全链路的信息反馈进行数据分析本身就是人工智能的强项，而在此基础之上，对AI提出需求——AI根据需求形成输出——调教模型——优化产出，较之传统作业模式，更高效地完成了品牌心智的交互，同时也大幅减少了信息损耗，降低了需求错位的可能性。

品牌只是AIGC的初步探索，事实上从ChatGPT强大的语言理解能力和语意推理能力来看，ChatGPT在应用层面的想象力绝不仅于此。

直观联想上，它可以帮助智能客服精准的理解用户意图，形成完整的智能问答，从而大幅提升用户体验，而其强大的数据分析能力和学习能力则能够帮助用户识别欺诈检测，帮助金融机构分析市场趋势，研判市场风险等等。