AI在银行业不是"万能良药"：分析师警告变革之路漫长

尽管围绕人工智能变革银行业的潜力有很多讨论，但根据一位顶级银行分析师的观点，AI并不是"万能良药"。

Wells Fargo分析师Mike Mayo在上周给投资者的报告中写道："这是一个漫长、昂贵且风险受限的变革过程。事实上，在这些非常早期的阶段，我们找不到AI带来的一个极其值得关注的新产品或服务（从产品角度来看，这有点乏味）。"

Mayo在周二写道，实际的回报需要时间，人工参与不会很快消失。这是在一次银行和科技峰会后得出的结论，峰会包括了摩根大通、美国银行、Wells Fargo、高盛、纽约梅隆银行、亚马逊、Meta和一位前英伟达高管的见解。

Mayo写道："长期的上升潜力属于那些将专有数据与严格流程重新设计相结合的规模化参与者，而信任是一道护城河，这是额外的优势。"

普华永道银行和资本市场咨询负责人Sean Viergutz表示，在过去6到12个月中，随着对AI理解的加深，他看到了向流程重新设计思维方式的转变。

Viergutz在最近的一次采访中说："那些真正掌握了AI力量的人不会把它当作工具使用。他们把它当作同事使用，把它当作队友使用。"

他说，现在更多地考虑的是"我们如何从根本上改变（组织）结构、流程结构、工作方式、操作程序，以真正利用和涉及数字工作者的这个部分？"

高盛CEO David Solomon在周五发布的股东信中暗示了这一点，提到了该银行"由AI推动"的新运营模式。

Solomon写道："越来越清楚的是，我们的运营流程需要反映这些变革性技术将带来的收益。"

然而，Viergutz说："有一种认知差距，认为'哦，AI可以做任何事情'，但情况绝对不是这样。"

他说，虽然AI可以"在提高效率和准确性方面实现阶段性转变"，但"它不会取代那些理解系统、技术以及业务流程或产品流程中必须发生什么的专家工作者的工作。"

Viergutz表示，在其他领域中，银行正在工程和代码开发、客户身份识别和反洗钱应用以及投资银行业务中使用AI，自动化意味着信贷分析师不需要花费数小时来整理推介手册。

Mayo引用了一个估计，即银行职位或部分职位的三分之一最终可能由AI更好地处理。

Mayo写道："对于大型银行来说，在大规模人员配置方面有更多的规模化和生产力提升。对于信托/资产服务银行来说，更多地关注智能体AI用于文档繁重、数据密集的工作流程。对于地区银行来说，努力更多地针对目标效率（呼叫中心、欺诈检测、编码）。"

Mayo提到的银行和科技峰会"强化了我们的观点，即AI可以帮助银行趋向创纪录的效率。银行正在从试点转向生产再到盈利。然而，问题仍然是AI梦想何时能转化为美元收益。"

美国最大银行摩根大通的CEO Jamie Dimon去年10月告诉彭博社，该银行每年AI产生的20亿美元节省大约等于其在该技术上的年度支出。

Mayo写道，除了摩根大通外，"几乎没有银行披露节省情况"，并补充说他想知道银行是否知道他们目前获得的投资回报率。

Publicis Sapient金融服务战略董事总经理兼联合负责人Nina Owens说，这是一个常见问题，因为行业正在试验智能体AI。

她在最近的采访中说："我们还没有20年的智能体经验，甚至没有5年的智能体经验，来真正捕捉典型的回报是什么。"

埃森哲全球银行数据和AI负责人Keri Smith预计，随着公司意识到看到结果需要什么，将看到公司在未来6到8个月内重新设计工作角色以支持AI采用。她称约8%的金融服务公司为AI先行者，这意味着他们正在重新发明工作流程，有组织协调，并且已经看到了结果。

Owens说，她的几个银行客户旨在用智能体AI改革营销运营，让营销人员或内容经理参与其中，同时让智能体处理数据提取或其他例行工作。

她说，这已经成为银行寻求发展业务的一个重要焦点，因为智能体AI可以快速连接数据和身份点，这样银行就可以向客户提供超个性化的优惠。不过，她指出，要实现这一点，必须进行大量与数据和现代化系统相关的基础性工作。

在美国银行，一个AI催化剂小组有该银行战略负责人Jeff Busconi和美国银行首席技术和信息官Hari Gopalkrishnan与代表银行不同领域的18名高级业务领导者合作，该银行联席总裁Dean Athanasia在本月的投资者会议上表示，"确保我们将AI推动到每一个领域"。

考虑到银行的规模，他说："这是完成工作并分享、利用和从每一美元投资中获得最大收益的方法。"

美国银行表示，AI驱动的虚拟助手Erica处理着约11,000人的工作，该银行所有18,000名软件开发人员都使用编码智能体来优化开发过程，生产力提高了约20%。Athanasia说，该银行还向1,000名财务顾问推出了Salesforce的Agentforce，它能够创建AI智能体来处理任务。

金融科技公司Chime的高管设想AI通过合规审查提高效率，并确保符合不公平、欺骗性或滥用行为和做法标准，CEO Chris Britt在本月的投资者会议上说。

他说："你仍然需要一定程度的人工参与，但有很多方法可以让这些流程越来越高效。"

不过，Britt说，要做到这一点需要时间，因为金融科技在高度监管的业务中运营，需要与银行和监管机构进行"深度互动"。

Britt说："这不是可以一夜之间就AI化的东西。"

确实，Mayo强调，大银行对AI的谨慎方法仍然是关键，精确性比速度更重要。

Mayo写道："银行的AI失败比其他行业有更大的下行风险，因为它们会侵蚀银行最重要的资产：信任。"

Q&A

Q1：银行业使用人工智能面临哪些主要挑战？

A：根据分析师观点，银行业AI变革是一个漫长、昂贵且风险受限的过程。目前很难找到AI带来的极其值得关注的新产品或服务，实际回报需要时间，而且银行AI失败的风险比其他行业更大，因为会侵蚀银行最重要的资产——信任。

Q2：人工智能会完全取代银行员工吗？

A：不会完全取代。专家表示，AI不会取代那些理解系统、技术以及业务流程的专家工作者。虽然估计银行职位或部分职位的三分之一最终可能由AI更好地处理，但仍需要人工参与，AI更像是同事或队友，而不是替代品。

Q3：银行在哪些具体领域应用人工智能？

A：银行主要在工程和代码开发、客户身份识别和反洗钱、投资银行业务、呼叫中心、欺诈检测、合规审查等领域使用AI。例如美国银行的AI虚拟助手Erica处理约11,000人的工作，18,000名软件开发人员使用编码智能体提高了20%的生产力。