为什么人工智能是银行新颠覆者

人工智能 - 新的银行颠覆者 讨论摘要 27-29 2023 年 11 月 | 全球银行峰会banking.live.ft.com 组讨论报告 赞助商： 演讲者 妮可·桑德勒，巴克莱数字政策负责人劳伦斯·莱登，财务服务副总裁，Workday 主持人：Stephen Gandel, 美国银行业务代理，《金融时报》 生成式AI为该领域带来了新的重大机遇。 尽管有人认为银行在人工智能投资和发展方面远远领先，也有人认为银行在这方面远远落后，实际上银行业与其它行业正在同步发展。人工智能在金融服务领域已经发挥了作用数年。这些用例包括客服聊天机器人、洗钱扫描和识别、以及市场分析。然而，在过去一年中，随着ChatGPT的问世，通用人工智能的出现为流程自动化和生产率提升带来了新的机遇。 为了最大限度地提高其有效性，人工智能被嵌入到核心业务中并在整个核心系统中得到应用是至关重要的。根据OpenAI的研究，美国大约80%的劳动力至少有10%的工作会受到生成式人工智能的影响。毫无疑问，人工智能将越来越成为商业中的常用工具，因此，金融服务业要部署诸如通过人工智能驱动的模型风险和结果、跟踪金融产品及其回报等解决方案，以领先于市场曲线。在企业层面与人工智能互动而不是部署点解决方案的人，更有可能在长期看到回报，并将在竞争中保持优势。 存在一个巨大的机会，将财务交易及其相关人员的业务成果驱动力大大提升。劳伦斯·莱登，Workday 人工智能的一个主要机遇在于提高员工生产力和鼓励技能提升。由于大量工作受到人工智能的影响，这并不意味着这些工作必然会消失。相反，它们将会转变。例如，人工智能可以有效地支持表现不佳的员工提高生产力，并将他们提升到高绩效者的水平。这种影响将贯穿整个行业——创造更多价值的工作，以及人工智能带来的更高生产力。 2强大的数据策略对于成功运用人工智能解决方案至关重要。 金融机构部署人工智能的主要障碍是数据准备不足。一份由FTLongitude委托Workday撰写的报告显示，63%的金融领导者认为他们公司的数据要么是部分，要么是完全孤立的。这对部署人工智能解决方案来说并不好，因为这些解决方案依赖于整洁的数据来提供高质量的结果。然而，由于金融和银行本质上就是数据驱动型组织，他们有很强的能力利用人工智能。在此方面进一步强化他们的数据集是一种优势，因为它将允许他们在未来看到投资的回报。 在金融行业中，广泛的数据集将允许公司执行更高级的分析，例如在产品层面上分析数据、产生假设情景和高级建模。这将比仅仅运行财务报表产生更有价值的洞察。然而，为了成功执行，强大的数据战略是必不可少的。 3只有那些能够与客户、员工和监管机构建立信任关系的AI领域的领导者才能取得成功。 生成式人工智能的新颖性不出所料地引起了人们对该主题的不安。许多人担忧关于伦理、偏见和建立对AI产品信任的问题。某些活动，如建立信用度或过分依赖AI进行招聘，根据拟议的欧盟AI法案将被归类为“高风险”。因此，对于企业来说，确保AI尽可能符合伦理和中立至关重要。除非公司以道德的方式部署AI，否则它们无法成为AI行业的领导者；否则，它们正在损害信任。 我看不懂如果你不安全地进行，你怎么能成为创新的领导者。如果出了问题，你就不再是领导者了。尼古拉·桑德勒，巴克莱斯 公司员工的通常是其最宝贵的资产，因此一些人对在人力资源中部署人工智能解决方案持怀疑态度毫不令人惊讶。例如，根据少量任意的参数来评估员工绩效，并根据这些信息做出草率决定，这是一种有害地使用人工智能的方式。 然而，公司有许多方式可以将人工智能融入其人力资源运营，从而为业务增值。在人力资源中使用人工智能软件并非新鲜事物：使用人工智能软件分析简历是一项长期实践。此外，公司可以利用人工智能从员工在公司内的活动推导出技能。这将创建一个技能数据库，公司可以利用这个数据库进行资源配置，从而产生一种更加道德和公平的方式，让更多的人有机会获得工作。 对产出担忧的最佳回应是尽早解决数据问题。因为产出的质量取决于模型所接收的数据质量，干净整洁的数据对于获得积极结果至关重要。此外，随着AI接收更多数据，产出的质量也会提高，因此为早期采用清理数据是最大化投资回报的最佳方式。 3只有那些在建立客户、员工和监管机构信任方面取得成功的领导者，才能成为人工智能领域的成功领导者。 总的来说，人工智能是一种推动行业向前发展的技术，在增长潜力方面具有重要作用。生成式人工智能有望进一步提升这一潜力，因为企业在其核心运营中开发新的用例。数据准备将成为希望成为早期采用者并最大化人工智能有效性的公司的关键。然而，对于希望将人工智能整合到其企业运营中的企业来说，建立消费者、员工和监管机构的信任将继续是重点。 FT Live 金融时报集团 布雷肯豪斯 1弗里day街 伦敦 EC4M 9BT