AI 在金融领域的混响

FINANCE杰夫·卡恩斯 金融机构预测到2027年，他们在人工智能上的支出增加一倍 Artifi商业情报工具和使用的人它们是世界上新的必备品fi金融机构和中央银行。2023年6月，摩根大通3, 600个AI需要帮助的帖子，根据Evident Insights Ltd.，一家总部位于伦敦的初创公司跟踪fi金融服务公司的人工智能能力。“有一场人才争夺战，”亚历山德拉·穆萨维扎说-Deh，Evident Insights的创始人。“确保你领先于它现在真的是生与死。"像其他技术突破一样，人工智能令人耳目一新潜在的-伴随着新的风险。fi金融服务器-恶习行业可能是fi最大的受益者之一这项技术，可能使他们能够更好地保护 用于其他用途，例如使机构关于投资和交易的决定，人工智能可以受证明不可靠的数据或受她说，前所未有的高影响局势。避免滥用并确保AI在安全，道德和合规的环境中使用框架。“人工智能不能取代大脑，”Defend说。完全由AI驱动的过程可能是危险，她说。“同样重要的是解释、理解和检查算法提供了什么。“美国最大的银行摩根大通花费更多每年超过150亿美元的技术，其中它部署了大约五分之一的30万名员工。一个AI研究小组拥有200名员工，AI可以实现数百种用途从勘探和营销到风险管理和欺诈预防。AI还运行跨支付处理和资金流动systIetmissawnoarbld所以wliudtee.必要性“，行政长官 资产和预测市场。或者该部门可能有如果人工智能刺激盗窃、欺诈、网络犯罪，甚至是投资者无法应对的fi金融危机-今天的接受。 OpenAI的ChatGPT于11月首次亮相2022年在fiNance和其他工业中荡漾-尝试。它迅速突破100亿用户成为互联网历史上增长最快的应用。 在fiNance中，对知道的人的需求如何利用AI是全球性的十大城市中的三个在Evident的人才指数中，穆萨夫说-伊扎德，经济学家，数学家，前任摩根士丹利负责国家风险。 金融拥抱 来自fi金融和其他行业的AI资金。企业强调新的优先事项。销售用于AI系统的软件、硬件和服务今年将攀升29%，达到1660亿美元，最高根据国际数据，2027年为4000亿美元 到2027年，翻了一倍，达到970亿美元，公司金融部门支出将更多“AI工具可能年复合增长率29%加剧危机,费率-five主要行业中最快的-根据市场研究。对冲基金，长期以来是cut的先驱-ting - edge技术，正在拥抱生成不管是什么原因,因为他们是节日，超过三分之二的AI。其中近一半使用ChatGPT pro -训练过去那些用它来写营销文本或可能没有的数据总结报告或文件，根据-法国巴黎银行对基金的调查2500亿美元的合并资产。在前所未有的投资企业正在使用并调查AI的潜力各种业务线。欧洲最大的情况”。投资公司Amundi SA是建立自己的AI基础设施进行研究宏观经济和市场。它还使用应用技术，如机器人咨询适用于个人客户的工具。总部位于巴黎的阿蒙迪，拥有2万亿欧元(2.1万亿美元-狮子)在管理下，使用基于人工智能的工具来为其100多个中的一些定制投资组合百万客户通过询问他们的喜好风险。响应有助于塑造投资组合并提供一个实时的情绪指标。聚合视图 杰米·戴蒙在4月份告诉股东。 货币世界 对于政策制定者来说，更多的风险是安全的-ING经济。中央银行，按设计是tolouwseer- mI ionv在mg aunchdioffreererinsk -caovnetresxet,—araenldeawrniinhg- ing潜在风险。 AI在一系列中央银行中显示出希望应用，如监督。巴西的中央银行建立了一个原型机器人下载消费者关于fi金融机构和资产的投诉- BraznekhoendhraouhgshymeaarchrneedceoanrnsungnTghfiermRessMercvke “这种算法让我们看到了行为-客户的IOR，”首席执行官Monica Defend说Amundi投资研究所的策略师公司的研究和战略部门。“有对客户有利，但你也有一个对态度如何变化的总体看法在这个用户群中。“ 国际清算银行(BIS)主办全球中央银行的集团瑞士巴塞尔的委员会秘书处测试了各种潜在用途。国际清算银行的创新- 例如，TION Hub的Aurora项目表明神经网络，一种机器学习，可以帮助检测洗钱活动，通过snišng out pat -传统交易中的模式和异常方法无法识别。 “当我们开始的时候，技术就会对我们产生影响。信任它，但越来越多地使用它，“丹尼尔斯-儿子说。 根据美国的说法，人工智能可能引发fi金融危机证券交易委员会主席GaryGensler他被指控保护46万亿美元构成世界二分之一fi的股票市场总计。人工智能需求带来的金融稳定风险“新关于全系统或宏观审慎政策的思考干预措施，”他在7月份告诉记者。“人工智能可能提高fi的金融脆弱性，因为它可以促进放牧-个体演员做出类似的决定，因为他们得到相同的信号来自基本模型或数据聚合器。“ 噪声中的信号 加拿大银行建立了机器学习检测监管提交中异常的工具-数据科学总监Maryam Haghighi说它的自动每日运行捕捉人们的东西不会— —同时释放出Sta来跟进分析。 “这是AI可以真正发光的一个例子对于中央银行来说，”Haghighi说。相当乏味，这是你可以训练AI做得好，做得更好，比人类”。 警告反映了Gensler的全球工作经济学和管理学教授麻省理工学院，在那里他与Lily Bailey发表了一篇2020年的论文learning. That subset of AI o infers’previously看不见的预测能力启用显著fi不能E - CNS效率、fi金融包容性的机会，和风险缓解，”他们写道。但他们警告-说明fi财务法规植根于耳-里尔时代“很可能在解决广泛采用深在fiNance中学习。“ 欧洲央行（ECB）正在使用AI对于诸如自动化分类fi阳离子之类的应用程序来自1000万企业和政府的数据实体，抓取网站以跟踪产品价格实时。它也在使用该技术来帮助银行监管者fi和解析新闻报道，超-监管报告和公司fiLings。 随着数据宇宙呈指数级增长，清理它以使其易于理解是一个关键问题，尤其是-实际上，对于非结构化数据，Myriam Mu说-fakkir，欧洲央行首席服务官。人工智能可以帮助人类做出重要的区别。欧洲央行也在探索大型语言AI模型帮助编写代码，测试软件，甚至帮助使公众沟通更容易理解。 “多元危机”因素 另一个危险是AI工具可能会加剧危机，不管是什么原因，因为它们是在过去的数据上训练，这些数据可能不会反映在根据安瑟姆的说法，这是前所未有的情况K ü sters，数字化和新技术的负责人-欧洲中心的Nologies部门柏林的政策。库斯特斯引用了多-危机，由经济历史学家同行推广亚当·图兹，指的是不同的相互作用冲击加在一起比他们的部分的总和。 金融稳定 伦敦经济学院研究员乔恩-艾尔森，他研究人工智能如何影响fi财务系统，可以看到该技术在continuum from basic to advanced, he said. On基本的一面，有国际象棋，棋子在棋盘上和众所周知的规则。AI轻松击败人类在那里，但它的优势随着复杂的-ity. People in expected situations can draw on a知识范围，以做出更明智的决定-从经济学和历史到伦理学和哲学。他说，这就是人类的地方击败AI -目前。 人工智能已经在做出重要的fi投资决策-sions，如处理信用卡申请，以及它正在迅速进入公共和私人sectors. The technology can help ensure that banks不要行为不端，例如，利用客户或允许欺诈或洗钱，他说。同时，这种扩大的用途可能危险，他说。 增加使用不透明的AI应用程序“创建新的系统性风险“，因为它们可以迅速放大库斯特写道，负反馈循环敦促欧洲议会将“重点放在额外的危机中出现的算法预测风险。“ 快速发展所带来的这些问题-ING技术将面对中央银行家和未来几年的其他政策制定者，如beefits和威胁变得更加清晰。 “我们还没有到我们知道什么的地步对央行行长来说是有意义的，“欧洲央行的穆尔-fakkir说。“我们正处于起步阶段。”F&D