作 者 | 马来财经
来 源 | 奥纬咨询
一年前，OpenAI推出了ChatGPT，这一产品能够产生非常类似人类的文本，因此立即吸引了全世界。这一事件引发了市场上人们对生成式人工智能（AI）的兴趣激增，并促使企业开始探索生成式人工智能这项技术如何改变他们的运营。
银行业高管尤其面临着将生成式人工智能纳入业务流程的压力。尽管当前仍存在怀疑和分歧，但许多领先的公司已经开始积极试验，并为大规模运营和利用生成式人工智能的能力奠定了基础。
虽然我们仍处于生成式人工智能的初级阶段，但三个关键条件——技术进步、客户采用和监管能见度——都表明该技术将继续存在下去。主要的科技公司都开始不断争夺市场份额，在生成式人工智能的研发上投入巨资，并迅速发布新的和改进后的产品和功能。
客户对生成式人工智能的兴趣和采用也在持续快速增长。在奥纬咨询论坛最近的全球消费者情绪调查中，62%的受访者表示在过去三个月内参与了生成式人工智能。尽管对潜在风险感到担忧，但令人鼓舞的是，49%的受访者对这项技术表示高度信任。
尽管监管通常落后于创新曲线，但人工智能领域的监管似乎已经取得了重大进展。最近，七国集团（G7）就人工智能行为准则达成了共识，美国则签署了一项行政命令，要求为人工智能的安全、道德和可持续发展建立一个全面的框架。此后不久，来自28个国家和欧盟的领导人纷纷宣布了关于人工智能的布莱切利宣言（Bletchley Declaration），承诺建立一个安全的人工智能全球框架。
值得注意的是，金融服务等高风险行业将被要求满足特定的技术标准，这些标准将在未来几年出现。
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银行业价值链或产生变革
生成式人工智能的潜力似乎是无限的，但该技术在银行业真正具有变革性的应用仍是未知的——但目前市场上出现了两种看似合理的版本。
在更激进的情况下，奥纬咨询预计未来银行业价值链可能会经历一次戏剧性的改革。人工智能代理将在支付授权等决策中发挥核心和主动作用，而调查过程将完全自动化或被人工智能取代。
然而，更可能出现的情况是进化而不是革命。银行业的价值链仍将是我们所熟悉的，但银行将把精力投入到应用程序中，打造大量创新的生成式人工智能用例，以简化消费者和员工的用户体验。
在这个愿景中，生成式人工智能将成为日常生活中不可或缺的组成部分，在很大程度上不被用户注意到，但用户可以体会到技术带来的巨大优势。
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银行目前在生成式
人工智能领域处于什么位置
大多数银行仍处于部署生成式人工智能的早期阶段，尚未在采用该技术方面取得重大进展。尽管如此，我们仍看到领先的行业参与者正在积极探索机会。他们近期的重点是开发低风险、面向内部的应用程序，这些应用程序在日常操作中展示了切实的生产力效益。
早期的例子包括生成式人工智能驱动的“副驾驶（co-pilot）”工具，旨在提高员工的决策效率，特别是在后台（back-office）和中台（middle-office）职能部门。到目前为止，首选的是具有简单上下文和自定义选项的现成解决方案。这些解决方案是可拓展的，可以满足不同部门的需求，从负责生成代码的IT部门，到负责总结政策和法规以及报告起草的法律和合规团队。
企业已经实现了显著的收益。例如，Marsh McLennan部署了一个名为LenAI的专有生成式人工智能助手，早期采用者报告说，使用该工具平均每周节省8小时。此外，他们报告说，在简单、重复的任务上花费的时间减少了20%，并将这些时间重新分配给了更复杂的任务。然而，这仅仅触及了生成式人工智能能够实现的真正影响的表层。
奥纬咨询预计，在未来几年中，关键职能将大量采用生成式人工智能——既包括现成的“副驾驶（co-pilot）”工具，也包括为特定银行职能量身定制的提高生产率的工具。
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将生成式人工智能
与其他人工智能技术集成
领先的银行也在超越个人用例，专注于可能改变其运营模式的重大转变。我们可以预见，利用生成式人工智能和传统预测性人工智能/机器学习技术的力量，越来越复杂的应用程序将会出现。这种整合将开启一个新的时代，并进一步推动人工智能在金融行业的潜力。
通过奥纬咨询的研究，我们已经见证了一些有影响力的试点应用。例如，一家著名的全球性银行正在利用人工智能技术的组合来增强其风险和合规能力。面对快速发展的监管环境和来自各种数据源的大量信息，这种创新的解决方案可以自动让管理人员实时了解监管更新和变化。
此外，人工智能以专业知识和决策过程相一致的方式提供关键见解。在另一个客户案例中，一家银行部署了一种结合了生成式人工智能和强化学习的监控工具。该工具监控员工的社交媒体营销活动，标记任何可能导致监管部门谴责的可疑或未经授权的行为。
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银行必须立即采取行动，
采用生成式人工智能
为了在不断变化的环境中获得竞争优势，银行正处于决定从哪里以及如何开始部署人工智能的关键时刻。以下是目前银行可采取的四个步骤：
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设定优先级
随着对生成式人工智能的兴趣激增，银行经常发现自己被潜在的应用程序淹没了。为了确定真正有影响力的机会，银行必须对生成式人工智能的能力和局限性有一个清晰的认识。他们还必须采用一种实际的方法，通过实际的用例实验来快速测试每个方案的可行性，使银行能够评估风险并验证业务用例。这种方法确保投资是战略性的。
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在风险和治理之间取得适当的平衡
当涉及生成式人工智能时，“不作为”并不是一个低风险的选择。银行必须建立健全的风险和控制框架，在全面了解人工智能风险及其潜在后果的基础上设置护栏。然而，现有的风险管理流程需要彻底改革，以有效管理生成式人工智能带来的风险。这些过程通常关注传统的模型风险度量，例如最小化错误率，这可能是一种短视的方法。企业必须认识到生成式人工智能对自身地位的长期影响。
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加速技术准备
为了加快进入生成式人工智能的进程，银行必须采用一种更加平衡、更快速的方法，为负责在短期内构建优先用例的关键团队提供安全和快速的实验。同时，企业必须确保他们的技术基础设施和专有数据能够长期为未来的建模需求提供灵活性，同时还要优先考虑安全性和隐私性。
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提高人才的技能，以利于生产力的提高
对生成式人工智能技能的需求预计将超过企业当前可用的人才库。为了弥合这一技能差距，企业必须积极主动地制定技能提升和再培训计划。
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生成式人工智能的领导者需要的技能
生成式人工智能的真正领导者要采取超出上述这些措施的行动。企业领导者需要有更长远的眼光，为这项技术可能带来的未来颠覆性情景做好准备。这就需要建立适合创新的企业环境。
首先，高效的领导者对人工智能的采用要有清晰的愿景，并与内部风险承受能力和组织目标保持一致。这种战略明确性成为一种指导力量，帮助银行决定对未来增长的重大押注。
其次，这些领导者具备洞察银行业内外新趋势的能力，擅长识别并验证深深植根于银行核心优势的新颖商业模式和产品价值主张。
最后，生成式人工智能领导力的一个标志是能够迅速调整创新措施以适应当地市场动态。领导者不仅在创新方面表现出色，而且在战略性采用新兴技术方面也表现出色，确保在快速变化的环境中保持韧性。
在过去的一年里，随着科技巨头不断推动创新，监管机构强调安全、道德和可持续发展，生成式人工智能蓬勃发展。
银行在生成式人工智能方面的未来具有变革潜力，需要立即采取行动。企业必须确定有效的用例，平衡风险和治理，加速技术准备，并迅速提高人才的技能。真正的银行领导需要远见卓识、对趋势有敏锐的洞察力，以及适应当地特点的敏捷性。随着生成式人工智能的发展，企业需要迅速采取行动，将自己定位在这场革命的最前沿。
