像ChatGPT這樣的大型語言模型引領(lǐng)了新一輪的人工智能(AI)浪潮，它們有望為銀行節(jié)省時(shí)間和成本，甚至在某種程度上降低風(fēng)險(xiǎn)。然而，對于生成式AI的長期影響，人們也持有理性懷疑態(tài)度。
自20世紀(jì)50年代誕生以來，人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了幾次樂觀的高峰期和悲觀的低谷期。過去十年，隨著能夠理解和生成自然語言的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)崛起，人工智能迎來了迄今為止最具影響力的繁榮時(shí)期。然而，生成式AI的持久力現(xiàn)在成為了一個(gè)熱門話題，許多人認(rèn)為這些進(jìn)展遠(yuǎn)未達(dá)到最初的預(yù)期。這些新工具已經(jīng)成為銀行業(yè)的重點(diǎn)關(guān)注對象。然而，在銀行業(yè)中，這些工具究竟帶來了多大的收益?對生成式AI的懷疑情緒是否會(huì)迅速蔓延?
對ChatGPT及其他生成式AI系統(tǒng)的主要擔(dān)憂在于，它們有時(shí)會(huì)給出令人失望或令人困惑的結(jié)果——這被稱為“幻覺現(xiàn)象”。盡管對此問題的研究仍在繼續(xù)，但這種現(xiàn)象被形容為“無法解決的3%問題”。另一方面，也有跡象表明，生成式AI對銀行生產(chǎn)力的提升具有巨大潛力。例如，花旗全球視野與解決方案(Citi GPS)的一份報(bào)告估計(jì)，54%的銀行崗位可能會(huì)因AI而被取代——但或許他們只是對新技術(shù)的潛在好處抱有過高的期待?
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筆者認(rèn)為，面臨取代的是風(fēng)險(xiǎn)管理崗位中大多的初級(jí)分析師和以合規(guī)為導(dǎo)向的職能工作，而不是那些為銀行盈利設(shè)置的風(fēng)險(xiǎn)管理核心角色。過去，銀行團(tuán)隊(duì)會(huì)逐一分析企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表和公開文件，尋找潛在問題的跡象。而如今，憑借ChatGPT的輔助，一個(gè)分析師或許就能取代過去10名員工的工作。同樣，銀行需要遵守許多監(jiān)管規(guī)定，這些合規(guī)工作雖然帶來成本，卻對利潤貢獻(xiàn)不大。如果生成式AI能夠幫助銀行以更低的成本完成這些合規(guī)任務(wù)，對股東來說，將帶來顯著的回報(bào)。
去年，筆者曾設(shè)想，AI可能有助于解決某些產(chǎn)品中存在的數(shù)據(jù)不足問題，甚至能夠拓展金融服務(wù)的覆蓋面，惠及那些目前服務(wù)不足的群體。此外，生成式AI在欺詐檢測方面也有巨大的潛力，這種問題通常難以通過結(jié)構(gòu)化建模來解決。然而，從數(shù)據(jù)上看，這些潛力實(shí)現(xiàn)的程度仍然難以辨別。如果銀行在信貸業(yè)務(wù)中取得了顯著的進(jìn)展，利息收入的差額應(yīng)該增加。然而，自上世紀(jì)90年代中期以來，美國銀行業(yè)的整體凈利息收益率(NIM)一直呈下降趨勢，且在2023年，大多數(shù)大型銀行的這一指標(biāo)仍在繼續(xù)下滑。
簡而言之，如果生成式AI要真正顛覆銀行業(yè)，它不僅需要取代大量低價(jià)值的崗位，還必須超越簡單地通過自動(dòng)化完成枯燥的監(jiān)管任務(wù)，或僅僅為銀行節(jié)省一些成本。
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