ChatGPT全面开放了
Code Intepreter功能（现改名为Data analyst）。
我试用了下后觉得，对于不少公司来说，有几个部门的人手可能要缩减一波——
打开ChatGPT后，付完钱后在Explore里选择Data Analyst模式。
接着，我在github随手找了个超市销售的数据集（来自用户sushantag9）。
我把数据集丢给了ChatGPT，它很快读懂了这个excel每个数据都是什么意思——
然后我给了它足够的自由度——直接问它这数据能用来干嘛。
接着，我让它帮我分析顾客的购买习惯，它直接得出了几个维度的结论——
跟它聊完后，发现主要是因为它的环境缺中文字体，所以我跟它要了段代码，在自己的电脑上用Visual Studio Code跑了跑。
到这一步，我已经觉得很惊艳了，不过接下来让我更加吃惊。
我想做3个维度的数据分析，想在视觉上先看看感觉，于是我让它生成了个3D散点图。
紧接着，我又在github找了个贷款数据集（来自用户ParthS007）。
我把数据喂给了chatGPT，然后它很快又读懂了数据集——
然后我提了个需求，让它帮我建立一个随机森林预测模型，预测贷款是否被批准——
它一步步地进行数据预处理、分割数据集、建立模型，然后顺手帮我做了模型的评估。
它生成了一个准确率78%的模型，而且支持直接导出下载。
Mmmm，如果把「贷款是否被批准改为贷款是否违约」的数据，那就是妥妥的风控模型了。
当然，如果数据稍微复杂一点，还是需要自己改改代码的，所以它也没办法完全替代整个部门。
不过想想之前还在甲方打工的时候，为了看月度运营数据，一个BI部门就得有三五个全职的人。
我之前也提到过：越市场化的行业，会越快拥抱新工具。
而最市场化的互联网和金融领域，可能是最快迎来冲击的。
叠加之前提到的 共同富裕 逻辑，高三学生们怎么选专业好像很清晰了…
（当然，从投资的角度来说可能是件好事：增不了效，但可以降本啊。）
最近很多朋友发现某度的文心一X变得好用多了，而且App端也推了不少新功能。
当然这也不是什么坏事（除了违反了ChatGPT的使用条款）——
之前有个叫Vicuna-13B的模型，用的就是用户分享的几十万个ChatGPT对话作为训练样本，号称可以达到90%的GPT-4的能力。
Vicuna-13B模型在大语言模型排位赛里，一度仅次于ChatGPT和Google的Claude。
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主创/ 肖璟，@狐狸君raphael，曾供职于麦肯锡金融机构组，也在 Google 和 VC 打过杂。华尔街见闻、36氪、新浪财经、南方周末、Linkedin等媒体专栏作者，著有畅销书《风口上的猪》《无现金时代》。
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