另外，Open AI在今年7月6日宣布Code Interpreter將開放給所有ChatGPT Plus的用戶使用，可以讓使用者在ChatGPT內直接執行軟體Python代碼，可以使用像NLTK、spaCy或者transformers這樣的詞庫來進行自然語言處理任務，如分詞、斷詞、標註詞性、命名實體識別、情感分析、語言模型預測等。
深度機器學習讓銀行對話機器人多元化
這意味著，ChatGPT的自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）技術可生成更流暢的對話機器人。
根據財團法人台灣網路資訊中心官網上的解釋，生成式AI應用需要使用大量訓練數據和自然語言處理（NLP）技術，透過深度學習技術，例如生成對抗網路（Generative Adversarial Network, GAN）、長短期記憶網路、Transformer模型，來生成流暢、自然的對話，它可自動生成，不需要人類的干預，因此可以大大減少人類的時間和精力。自動生成可以大幅縮短如文案撰寫、新聞稿等簡單卻費時的工作時間。
透過機器深度學習，可以讓客戶更像和「真人」對話，對現有的機器人對話、銀行客服系統帶來徹底的改變。對培養客戶的「忠誠度」和「滿意度」而言，再也沒有比良好的客戶體驗設計（User experience, UX）更重要。
提供個人化客製化服務 增加客戶滿意度
對話式銀行業務（例如由ChatGPT類似技術提供支持的銀行業務）具有多項優勢：第一點是方便，客戶可以使用自然語言交流（例如語音命令或基於文本的聊天）隨時隨地獲得銀行服務。
第二點是對話式銀行服務可以通過使用客戶數據提供量身定製的財務建議，為客戶提供更加客製化、個性化的體驗，經過良好的設計，可以在對話過程中，完成KYC步驟，整個過程並不需要消耗真正的人力，占據一個理財專員的名額。
第三，許多客戶致電到信用卡中心、銀行客服，遇到的第一件挫折就是長時間的等待，導致通信成本高昂，透過對話式銀行服務可以快速、高效地完成交易，減少客戶排隊或打電話等待的窘境。
處理瑣碎的客戶需求 降低服務中心人力負擔
第四，一般的檢查如帳戶餘額、付款、轉帳和掛失信用卡需求，可以透過對話式銀行服務完成，而無需銀行員工的幫助，減少行員的瑣碎業務負擔。
第五，對話式銀行服務介面可以向客戶提供快速、準確的信息，有效地減少客戶服務請求的次數，降低整體服務系統的負擔。甚至允許客戶獨立執行許多需求，從而降低客服中心和實體分行的成本。
