大銀行試水生成式人工智能，但風險意味着它們不會一頭紮進去

想象一下，未來你的理财經理可能實際上是熟練運用大語言模型技術的人工智能（AI），它能從幾萬種方案裡挑選出最适合你的一種，你會放心把錢交給它嗎？随着越來越多知名銀行試水生成式人工智能，這一前景并非遙不可及。

美國财經媒體CNBC日前刊文指出，生成式AI在遠端客服、投資決策乃至犯罪偵查等方面，都具有廣泛運用前景。但許多銀行也認識到，這項技術仍處于早期階段，在資料采集、隐私等方面存在問題。“風險意味着它們不會一頭紮進去”。

“爆炸性創新成果”

在ChatGPT橫空出世後，全球大型銀行和線上金融公司的高管們對生成式人工智能贊不絕口，稱其為“爆炸性創新成果”。這也帶動了業界在這一技術領域的試水。

咨詢公司Evident資料顯示，摩根大通今年2月到4月在全球招聘了3651個與人工智能相關的職位。為高盛等公司提供人工智能技術支援的艾根科技公司則表示，與去年同期相比，2023年第一季度來自銀行的咨詢量增加了五倍。

國際咨詢機構“環球資料”研究稱，到2024年，零售銀行對于人工智能平台的投入，将比2019年增長21.8%。

事實上，金融機構運用人工智能并非新鮮事。那麼，生成式AI到底會帶來哪些不同？不妨以客戶最熟悉的線上智能客服為例。

一位股份銀行總行金融科技研究院負責人這樣解釋：傳統的銀行智能客服是“在做判斷選擇題”，利用自然語言了解能力識别問題，然後選擇需要給出的标準答案。而生成式AI則是“在做作文題”，打破了傳統對話機器人要窮舉使用者對話意圖的營運模式，能夠産生極其豐富的對話内容和應答範圍，節省大量人工營運。

美國非盈利研究機構“國家經濟研究局”（NBER）網站研究報告指出，生成式AI對話助理平均可讓客戶服務人員每小時解決問題數量提升14%。

應用場景多元

而充當客服，僅僅是生成式AI在銀行業的應用場景之一。按照CNBC的說法，目前業内正在争先恐後地尋找生成式AI的“用武之地”。

收集客戶資料是一個重要應用領域。荷蘭銀行等機構都在利用這項技術改進内部業務代碼并分析客戶行為。初創公司Taktile首席營運官古斯科表示，生成式AI可能是降低公司營運費用和提高效率的關鍵工具：“它實作了一種真正的自動化，使貸款機構能夠識别合适的客戶，無需查閱數十個PDF文檔以擷取正确資訊。”

風險模組化是另一個應用領域。澳洲西太平洋銀行集團首席技術官大衛·沃克表示，内部實驗結果顯示，生成式人工智能不但讓軟體工程師工作效率提高46%，而且不影響程式代碼品質。

在投資決策方面，生成式AI未來也有望為客戶效勞。菲爾德費雪律師事務所董事、前衍生品交易員布羅斯表示，銀行正在使用人工智能“通過利率掉期和股票衍生品等工具提出更量身定制的對沖解決方案，使他們能夠為客戶提供更好的定價”。

生成式AI還可用于犯罪偵查，識别一些可能存在欺詐或洗錢的行為模式。全球咨詢公司貝恩公司合夥人瑪利亞·特哈達說，生成式AI能使金融機構捕獲和分析大量結構化資料（如電子表格）以及非結構化資料（如法律合同和電話記錄），進而在風險管理領域扮演“遊戲規則改變者”角色。

目前充當“副駕駛”

在認識到生成式AI可能給銀行業帶來“真正變革”的同時，不少行業人士也指出，該技術仍處于早期階段，在涉及消費者的領域運用這項技術可能風險太大。

一個關鍵點在于，先進的人工智能系統需要處理大量資料——這涉及客戶敏感資訊，也涉及大量法律制度。西班牙對外銀行（BBVA）進階分析師阿拉瓦表示，現階段涉及客戶敏感資訊太“冒險”，可能侵犯隐私。

資料源的準确性是另一個問題。一些人擔心，從推特和社交新聞網站Reddit等擷取的資料，可能導緻AI生成虛假資訊。觀察人士将其形容為AI幻覺——大語言模型傾向于對問題給出聽起來權威的答案，即使它不知道答案。而銀行家的責任恰恰在于，必須根據可靠資訊進行交易。

“對于一家受人尊敬的銀行來說，你真的要對你的客戶重複AI在Reddit上發現的同樣的話嗎？”劍橋大學教授布萊克維爾質疑道。

還有一個現實問題是，至少在目前，生成式AI開發和運作成本不低。艾根科技公司創始人兼首席執行官劉易斯稱，使用大型語言模型回答一個問題的成本可能高達每次14美元。與此同時，人類專業人士回答問題的成本為6美元。這是因為處理複雜的财務檔案需要大量雲計算成本。

CNBC指出，目前生成式人工智能在銀行業中仍充當“副駕駛”——更多是作為數字助手，而不是作為其服務的核心部分。例如，一些公司仍會使用人工檢查AI響應問題的準确性；而在犯罪偵查領域，AI主要協助員工查找資料并充實案例，而不是取代調查者的角色。

麥肯錫公司合夥人卡洛·傑奧維表示，銀行需要确定人工智能可以真正提供幫助的領域，并與進階管理人員一起制定路線圖，教育訓練員工和聘請更多專家。它們還需要重新設計風險架構，以應對知識産權方面的顧慮、不确定的監管環境以及AI幻覺的風險。

(編輯郵箱:[email protected])

欄目主編：楊立群 文字編輯：楊立群 題圖來源：圖蟲 圖檔編輯：曹立媛

來源：作者：林子璐 張全