驾驭金融服务领域的人工智能变革浪潮

欲通过电子邮件收取更多数据驱动洞见相关资讯，请订阅《路孚特视角》周刊 (英文)。

“在人工智能方面，每个人都是学生。我们在充分利用未来转型机遇的同时，也在共同塑造管理风险的方式。”

– LSEG 分析部主管 Emily Prince

专题讨论小组成员：

• Adrian Crockett – 行业微软云总经理 – 资本市场
• EJ Achtner – 汇丰应用人工智能办公室董事总经理
• Stephen Flaherty – 巴克莱集团首席技术官兼集团技术基础设施服务主管
• Biswa Sengupta 博士 – 摩根大通企业及投资银行部 (CIB) 人工智能产品和云平台董事总经理兼总经理
• Emily Prince – LSEG 分析部主管

生成式人工智能 (GenAI)——ChatGPT 就是一个例子——经过培训，可以创建或生成新内容，如文本、图像、甚至整个软件，而无需人类编程。

它依靠深度学习模型来了解现有数据中的模式和结构，并利用这种理解来生成新的类似数据。生成式人工智能是一个强大的工具，可在多个行业中用于解决问题，自动执行内容生成、数据增强甚至协助药物发现等任务。

短期效率提升及长期可能性

专题讨论小组成员一致认为，在短期内，人工智能有望前所未有地提高效率。自动化客户服务系统和聊天机器人已经在简化运营、增强客户体验并降低成本方面发挥作用。

此外，金融机构还受益于人工智能大型语言模型 (LLM) 在总结文本和处理语言方面的能力。LLM 是一种经过海量文本训练的程序，可以理解并生成类似人类的语言。这种对财务报告、新闻文章和市场数据的快速分析使专业人士能够迅速做出明智的决策。筛选大量信息并提炼关键见解的能力正在改变分析师和投资组合经理的工作方式。

展望未来，会议发言者强调了人工智能对金融的某些长期益处，如个性化和跨行业创新。人工智能驱动的个性化能力可以根据个人偏好定制金融产品和服务，从而彻底改变客户的参与方式。

人工智能带来的创造性思维和实验能力为跨行业创新开辟了渠道。从其他行业汲取灵感可能会激发进一步的创新——零售业客户细分方法可应用于金融服务，以提供定制的投资选择；疾病预测和预防技术也可用于检测欺诈活动或评估信用风险。通过突破传统界限的思维，金融机构可以充分利用人工智能的变革潜力。

一位发言者还解释说，混合智能（人类与人工智能团队之间的协作）所实现的工作结果可以远远超过任何一方单独完成的成果。组织应投资于教育其团队和培养人工智能知识，使其员工为不断变化的环境做好准备，并为自己赢得竞争优势。

数据的力量

另一位与会者强调，数据是人工智能变革潜力的核心。在金融服务板块，数据有多种形式，包括结构化财务数据、非结构化客户互动以及来自新闻和社交媒体的非结构化市场情绪数据（这本身为预测分析和风险评估开辟了新的渠道）。生成式人工智能能够快速、精确地处理这些丰富的信息，这种能力对行业的许多方面都有深刻的影响。

数据质量、可访问性和多样性至关重要——它们是人工智能算法的动力源泉。金融组织正在大力投资数据收集、存储和管理系统，以充分利用人工智能的潜力。

风险管理和负责任的人工智能

风险管理是人工智能应用的核心，在部署人工智能模型时，需着重确保稳健的风险评估、验证和合规流程。负责任的人工智能实践，包括透明性、公平性和道德考量，都是关键所在。

几位发言者告诫说，生成式人工智能模型的不透明性可能会导致所返回结果的准确性和来源无法被轻易验明（甚至完全无法验明）。因此，可解释性（使用人工智能模型作出的个人决策或预测的透明度）和可解读性（人工智能系统的总体可理解性，从而使非专家也可以使用）至关重要。一位与会者表示，人工智能驱动的决策应得到用户的理解和验证，这不仅是为了满足法规要求，也是为了维护客户的信任。

“AI/GAI 技术具有积极的变革潜力，但随着技术的迅速发展，也有可能产生意想不到的后果。为了确保负责任和合乎道德的使用，创造有益的成果，我们必须采取一系列严格的措施，例如控制框架和细致的监管，再加上高度透明性和协作。

作为更广泛的社区，我们能够考虑一系列共同的标准和原则，这些标准和原则将十分有助于为一系列利益相关方提供对于该技术的确信度，这对于确保一种新产品和能力转化为能为客户带来价值的可扩展生产级解决方案而言，是一项必要之举。”

– EJ Achtner – 汇丰应用人工智能办公室董事总经理

平衡的方式

在应用人工智能时，采取平衡的方法至关重要，所有小组成员都赞同这一意见。为了追赶潮流而盲目跟风，组织就会面临无法解决特定业务问题的风险。LLM 提高效率的能力在短期内提供了巨大的好处，但对于其他应用程序而言，这种转变需要经过深思熟虑的有效变革管理流程。无论现有的工具和技术多么具有突破性，切记该行业要解决的问题从根本上说与以往一样：运营效率、客户体验和监管透明性。

在总结时，专家小组一致认为，如果利用得当，人工智能就有可能加强运营、提升客户体验并推动金融服务板块的创新。通过提高数据质量、采取负责任的人工智能应用实践、开展合作以及清晰了解人工智能解决问题的能力，金融机构就可以成功驾驭这一动态趋势。

了解 LSEG 和微软如何共同重塑全球金融的未来。

常见问题

人工智能如何帮助解决金融数据挑战？

借助人工智能的强大功能，信息可以变得更为主动：在正确的时间提供见解。