大型银行和金融科技公司探索人工智能的潜力 但仍担忧潜在风险和隐患

随着人们对生成式人工智能的热情不减，一些大型银行和金融科技公司纷纷投入这一领域，但对于潜在的风险和隐患仍存在担忧。

在荷兰阿姆斯特丹举行的 Money 20/20 金融科技大会上，大型银行和在线金融公司的高管们对生成式人工智能赞不绝口，称其为「创新的爆发」，并表示它将「释放我们甚至无法想象的创新领域」。

全球银行信息交流网络 Swift 的人工智能负责人 Chalapathy Neti 形容 ChatGPT 和 GPT-4 取得的进展令人难以置信。他补充道：「这是一个真正的变革时刻。」

然而，在短期内，银行正忙于找出用例。荷兰的 ABN Amro 银行是一个正在试点使用生成式人工智能的银行巨头。

ABN Amro 个人和商业银行部门的首席商务官 Annerie Vreugdenhil 在一个小组讨论中透露，该银行正在使用这一技术自动总结银行员工和客户之间的对话。它还在利用这一技术帮助员工收集关于客户的数据，以便回答查询并避免重复问题。

该银行目前正在将这些试点扩大到 200 名员工，并计划在今年夏季开始进行多个新的试点。

与此同时，在一次关于金融服务中应用人工智能的闭门会议上，两位银行高管解释了他们如何利用这一技术改进内部代码并分析客户行为。

ING Bank 负责战略和创新的执行官 Mariana Gomez de la Villa 表示：「目前我们正在进行试验，我们并没有任何直接面向客户的东西，但我们和其他公司使用了相同的技术，例如代码重构、对话调用等。」

实际上，银行似乎对在面向客户的场景中推出类似 ChatGPT 的工具持有犹豫态度。

西班牙 BBVA 银行的高级分析学科负责人 Jon Ander Beracoechea Alava 表示，该银行在人工智能方面采取了「保守的态度」，并补充说，目前生成式人工智能仍处于「早期」和「不成熟」的阶段。

在使用先进的人工智能系统时，一个关键问题是需要处理大量的数据，而这些数据是一种敏感的资源，涉及各种规则和法规。因此，Alava 表示，在目前阶段涉及客户的敏感信息还存在着风险，因此他们不敢轻易涉足。

生成式人工智能是一种特定形式的人工智能，能够从头开始产生内容。这些系统接收用户的输入，并将其输入到由大规模数据集驱动的强大算法中，以以更贴近人类的方式生成新的文本、图像和视频，比市场上大多数人工智能工具更加人性化。

OpenAI 的 GPT 语言处理技术的成功使得这项技术备受瞩目。ChatGPT 使用庞大的语言模型对问题产生人类化的回答，引发了一场在某些公司中关于下一个技术「范式转变」的竞赛。

今年 3 月，高盛首席信息官 Marco Argenti 表示，该银行正在内部试验生成式人工智能工具，以帮助开发人员自动生成和测试代码。

最近，高盛从该行的内部孵化器中孵化出了第一家初创公司——一家名为 Louisa 的为企业提供服务的基于人工智能的社交媒体公司。该银行对人工智能的推动是首席执行官 David Solomon 加速推动该银行数字化改造的一部分。

与此同时，摩根士丹利正在利用人工智能帮助其财务顾问解答问题。该银行迄今为止已经在 300 名顾问中测试了一个由 OpenAI 提供技术支持的聊天机器人，旨在最终帮助大约 16，000 名顾问利用摩根士丹利的研究和数据库，摩根士丹利财富管理部门的分析和数据负责人 Jeff McMillan 表示。

这只是金融机构使用人工智能的一些例子，但更多是作为数字助手而不是服务的核心部分。

冰岛监管技术公司 Lucinity 的首席执行官兼联合创始人 Gudmundur Kristjansson 展示了人工智能在金融领域的一个重要应用领域：打击犯罪。

该公司开发的一种名为 Luci 的人工智能工具旨在帮助合规专业人员进行调查。在现场演示中，Kristjansson 展示了他调查洗钱案件的过程。该人工智能工具分析了案件，并描述了它所观察到的情况，然后完成了一项独立审查。

在这种应用案例中，人工智能充当的更多是一个资源或「副驾驶」，帮助员工查找数据和完善案件，而不是取代人们对可疑活动的调查角色。

Kristjansson 在接受采访时表示：「洗钱是通过... 相互关联的人员网络进行的。这些人员基本上是被雇佣来从事洗钱活动，这就是为什么很难发现洗钱活动的原因。银行今年在预防洗钱活动上花费了 2740 亿美元。」

他说，Luci 的帮助在于大大减少了花在确定某个案件是否涉及欺诈或洗钱活动的时间。

参与 Money 20/20 大会的人表示，对于大银行和金融科技公司来说，人工智能的全部吸引力在于它能够减少完成需要人工员工花费数天时间的任务所需的时间和金钱。

Taktile 创业公司的首席运营官 Niklas Guske 承认，在金融领域使用人工智能具有挑战性，因为缺乏公开可用的数据。但他强调，人工智能可能是一种「关键」工具，可以减少公司的运营成本并提高效率。

他表示：「在许多金融科技应用中，这是通过增加自动化和减少手动流程来实现。特别是在客户注册和核保方面，这种自动化确实需要访问更多的数据源，使贷款机构能够获得新的见解，无需查阅数十个 PDF 文档以获取正确的信息。」