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目前，外資銀行正利用AI評估信貸業(yè)務(wù)，投資機構(gòu)亦在嘗試將ChatGPT應(yīng)用于多項業(yè)務(wù)中。圖/法新

從前臺銷售到中后臺合規(guī)，金融業(yè)一直追求流程自動化。生成式人工智能（AI）的爆發(fā)式增長正為其孕育可能，也帶來挑戰(zhàn)。

“我們銀行的科技范兒越來越重了，尤其在ChatGPT橫空出世后，AI成了我們工作和茶余飯后必談的話題?！痹谝患液Ｍ饷蕾Y大行工作的奧諾雷對《財經(jīng)》說，“在銀行，AI可以提取和分析相對標(biāo)準(zhǔn)化的信息。比如在信用風(fēng)險管理中，可以針對上市公司發(fā)布的財報、重大事項披露來評估公司的信用狀況?！?/p>

AI技術(shù)發(fā)展之快，讓業(yè)內(nèi)前所未見。一家外資銀行技術(shù)人員對《財經(jīng)》表示，目前很多同事都想要AI工具的使用手冊，“實際上，上個月我就已經(jīng)寫好了這個手冊。但僅過去幾周，很多方法就過時了，我甚至都來不及更新”。

這是來自華爾街擁抱AI的縮影。目前，外資銀行正利用AI評估信貸業(yè)務(wù)，投資機構(gòu)亦在嘗試使用ChatGPT總結(jié)或生成報告，并部署聊天機器人來回答客戶問題。

咨詢公司Evident近期發(fā)布的排名顯示，在海外銀行中，摩根大通、加拿大皇家銀行、花旗集團、瑞銀集團及富國銀行的人工智能成熟度（AI maturity）最高。該排名基于人才、創(chuàng)新、領(lǐng)導(dǎo)力和透明度的多維度比較。

隨著海外頂尖銀行大象起舞，市場研究機構(gòu)Emergen Research預(yù)計，全球銀行業(yè)AI相關(guān)的市場規(guī)?；蛟?027年升至1300億美元。另據(jù)瑞銀證券估計，最好情景下，到2025年，生成式AI技術(shù)或邊際抬升券商、保險行業(yè)21%、18%的估值。

業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，在經(jīng)歷互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)兩次浪潮之后，第三波大模型浪潮正席卷而來，這也影響著金融業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。目前，海內(nèi)外金融機構(gòu)都站在了同一起跑線，中小機構(gòu)亦將獲得彎道超車機會。在這背后，人才和數(shù)據(jù)是競爭關(guān)鍵。不過，從當(dāng)前技術(shù)來看，用AI替代人類決策和交易尚有距離。不僅如此，隨著AI的應(yīng)用不斷延伸，金融數(shù)據(jù)隱私、網(wǎng)絡(luò)安全亦將為行業(yè)發(fā)展帶來些許挑戰(zhàn)。

表：海外銀行人工智能成熟度排名

資料來源：咨詢公司Evident。制表：顏斌

人工智能賦能貸款

目前，國際金融業(yè)使用人工智能有兩種路徑：一是生成式人工智能，代表的是OpenAI發(fā)布的ChatGPT和谷歌推出類ChatGPT聊天機器人Bard；二是預(yù)測式人工智能，這是量化交易的重要工具，投資者借此篩選數(shù)據(jù)，提出交易策略。

生成式AI模仿人腦工作原理，根據(jù)簡單的書面提示執(zhí)行復(fù)雜的認(rèn)知任務(wù)。這些系統(tǒng)接受了大量材料訓(xùn)練，學(xué)習(xí)如何生成新內(nèi)容。為這些聊天機器人提供支持的是大型語言模型（LLM）。

在金融業(yè)，智能化占據(jù)主導(dǎo)地位的一個領(lǐng)域是貸款。AI可以檢查文件，加快評估貸款人能否負(fù)擔(dān)起信貸產(chǎn)品。

“我們平臺上有15種AI模型，執(zhí)行不同功能。不同模型會檢查報表來自哪家銀行，以核對其準(zhǔn)確性。這些信息將被轉(zhuǎn)化成可讀數(shù)據(jù)，幫助決策?！钡盅嘿J款公司MPowered Mortgages的首席執(zhí)行官奇塔姆（Stuart Cheetham）說，“我們通過AI操作重復(fù)性工作，將每個貸款人的承保時間縮短了40分鐘?！?/p>

荷蘭安智銀行（ING Group NV）亦為零售和中小企業(yè)客戶開發(fā)了一款基于機器學(xué)習(xí)的信用分析模型，實現(xiàn)自動化貸款。同時，該銀行的模型還可以幫助銀行篩選潛在違約者。

在信貸業(yè)務(wù)從業(yè)者米歇爾看來，過去十年，是大數(shù)據(jù)及AI行業(yè)興起的十年，這也加速了金融業(yè)的數(shù)字化進程。金融機構(gòu)可以憑借技術(shù)更精準(zhǔn)地刻畫違約者。這背后的動因在于數(shù)據(jù)的普及和技術(shù)的迭代。

“十年前，數(shù)據(jù)還是較為稀缺的資源，當(dāng)時甚至還要手抄數(shù)據(jù)。現(xiàn)在數(shù)據(jù)越來越多，消費者的很多行為都可以被數(shù)據(jù)刻畫了。”他對《財經(jīng)》說，“大型語言模型能力飛升的原因在于：其一，模型規(guī)模擴大，這依賴于巨量數(shù)據(jù)輸入；其二，代碼訓(xùn)練，這需要不斷將代碼作為語料輸入模型訓(xùn)練；其三，針對人的反饋不斷調(diào)整模型?！?/p>

數(shù)據(jù)集和處理能力是人工智能模型的兩個基本要素。數(shù)據(jù)集是訓(xùn)練AI模型的基礎(chǔ)。處理能力讓模型可以識別這些數(shù)據(jù)集內(nèi)部及不同數(shù)據(jù)間的關(guān)系，攝入更多數(shù)據(jù)或提升處理能力都能改進模型。

此外，AI亦在投顧領(lǐng)域取得突破。它可以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為幫助投資決策的可讀數(shù)據(jù)，并通過聊天機器人等工具與投資者溝通。

德意志銀行已運用AI技術(shù)對客戶的投資組合進行持續(xù)分析和優(yōu)化。舉例而言，如果某只債券評級下調(diào)，或某個行業(yè)的權(quán)重過高，該算法可以幫助識別合適的投資選項。在符合監(jiān)管規(guī)定前提下，該系統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)提供投資建議，并由投資顧問將這些建議轉(zhuǎn)達給客戶。

摩根士丹利財富管理業(yè)務(wù)也在嘗試使用AI技術(shù)。該行新聞發(fā)言人對《財經(jīng)》說，該行內(nèi)部擁有數(shù)十萬頁的內(nèi)容庫，涵蓋多年以來撰寫的投資策略、市場研究和評論——如此大量的信息分布在許多內(nèi)部網(wǎng)站上，往往需要投資顧問瀏覽大量信息，才能找到其所需的內(nèi)容或解決方案，這顯得相當(dāng)繁瑣。

去年開始，摩根士丹利和OpenAI展開合作，挖掘如何利用GPT的嵌入和檢索功能最大化利用這些內(nèi)部資料。目前，該公司采用的技術(shù)是GPT-4，為公司內(nèi)部的聊天機器人提供支持，該機器人可以全面整合財富管理內(nèi)容，為理財顧問高效地提供解決方案。

摩根大通也有類似計劃。據(jù)彭博社報道，該公司于5月提交了一項類似ChatGPT服務(wù)的專利申請，幫助投資者選擇特定股票。

不僅如此，摩根大通也已推出了預(yù)測美聯(lián)儲貨幣政策的AI模型。相關(guān)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)依據(jù)過往25年以來的美聯(lián)儲聲明和央行官員們講話，也是基于ChatGPT的語言模型。

據(jù)一位歐美銀行業(yè)內(nèi)人士透露，目前歐美銀行利用AI，還是用自有數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的各種模型組合。經(jīng)過與GPT微調(diào)訓(xùn)練后，增強了通用交互能力。當(dāng)然，AI也有可能“說瞎話”，即得出與已有事實不相符的結(jié)論?！澳撤N程度上，回答的質(zhì)量取決于提問的質(zhì)量。如果提問者更熟悉美聯(lián)儲貨幣政策的制定過程，在提問中將一個大問題拆解成一個個小問題，得到答案的質(zhì)量將更高。”他對《財經(jīng)》說。

圖：2023年2月-4月海外銀行人工智能招聘廣告崗位數(shù)量

單位：個。資料來源：咨詢公司Evident

德意志銀行私人銀行部全球領(lǐng)先數(shù)據(jù)方案及數(shù)據(jù)科學(xué)卓越中心主管布雷姆克（Kirsten-Anne Bremke）對《財經(jīng)》表示，AI的最佳應(yīng)用是通過分析大量數(shù)據(jù)，提高金融機構(gòu)與各利益相關(guān)方的互動質(zhì)量或速度。“AI不僅能為客戶顧問提供數(shù)據(jù)洞察從而支持其投資建議，還能提升金融機構(gòu)服務(wù)流程的數(shù)字化程度。同時，基礎(chǔ)設(shè)施可擴展性和算力的提升還可以增強AI的適用性?！彼f。

無法完全替代人

金融機構(gòu)使用AI的好處顯而易見，其日常任務(wù)將被更高效完成，并節(jié)約人力成本。麥肯錫預(yù)計，AI每年將給全球經(jīng)濟帶來4.4萬億美元的經(jīng)濟效益，相當(dāng)于2022年全球經(jīng)濟產(chǎn)出的4.4%。

但是，高盛也預(yù)計，全球約有3億個工作崗位被生成式AI取代，美國35%的商業(yè)和金融運營崗位將被波及。

不過，奧諾雷卻沒有過多擔(dān)心被機器替代的問題?！霸谖覀冦y行風(fēng)控部門，目前還沒有直接由AI進行決策的情況，它只能提供一些額外參考。”他說，“一方面，AI的結(jié)論輸出很難回溯過程中的因果鏈，很多情況下推理過程是一個‘黑盒，這增加了使用者的理解難度和決策風(fēng)險。另一方面，這也涉及權(quán)責(zé)制度上的考量及監(jiān)管合規(guī)上的約束。”

布雷姆克則稱：“為了建立對AI分析結(jié)果的信任，我們要確保這些（決策）結(jié)果是合理的、一致的、可靠的。通常我們會將AI的結(jié)論與通識原理互相印證。”

市場研究機構(gòu)Gartner研究總監(jiān)閆斌對《財經(jīng)》表示，諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主卡尼曼的暢銷書《思考，快與慢》可以很形象地區(qū)分AI與人類思考的區(qū)別。“大模型的思考是快的，你向其輸入材料，它就可以通過算法輸出一段文字或者圖片，并不需要太多時間。人類的思考是較慢的，因為人類思考過程是需要有因果鏈，需要歸納和演繹。但后者是一個非常嚴(yán)謹(jǐn)和可靠的推理過程。”他說。

在閆斌看來，將AI應(yīng)用在智能投顧領(lǐng)域，也可能會形成“羊群效應(yīng)”。反映在金融市場上，有可能出現(xiàn)“踩踏事件”?！澳壳按髷?shù)據(jù)模型都是很相似的，模型抓取和分析的數(shù)據(jù)也大多相同。這意味著，AI對金融市場的決策也會比較相似。整個市場缺少多樣性，進而釀成系統(tǒng)性風(fēng)險?！彼f。

在法國巴黎的全球宏觀交易員袁玉瑋也對《財經(jīng)》表示：“AI目前應(yīng)用主要在優(yōu)化算法交易執(zhí)行上。在策略優(yōu)化上，我們在國外大型基金里，也沒有見到真正優(yōu)化業(yè)績的。AI和普通量化一樣，大部分是線性回歸分析，不夠客觀。未來ChatGPT也許能輔助做一些分析工作，但也不可能具備人的思考能力?！?/p>

他解釋稱，總結(jié)市場固然重要，但市場交易的是預(yù)期，更準(zhǔn)確說是交易預(yù)期差。預(yù)期差一般來源于黑天鵝等小概率事件。很多資產(chǎn)的波動是多因素驅(qū)動的，市場也會受到政策等因素影響。市場上的變量是無限的，博弈方是無限的，機器很難窮盡。一些量化模型未免將金融市場過于簡化了，忽略了其復(fù)雜性。

從實際成績來看，AI在金融市場勝率并不高。過去五年，AI模型的ETF——AI Powered Equity ETF落后于標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)約50個百分點。截至目前，Eurekahedge AI對沖基金指數(shù)在2023年僅上漲了3.06%，標(biāo)普500指數(shù)則上漲了16.7%。2022年，Eurekahedge AI對沖基金更是虧損了4.30%。

雖然AI技術(shù)尚待提高，歐美金融機構(gòu)布局該領(lǐng)域的步伐并沒有停歇。在人才和數(shù)據(jù)方面，甚至掀起了“軍備競賽”。

“在銀行內(nèi)推廣AI應(yīng)用的一個關(guān)鍵驅(qū)動力是擁有合適的人才。”布雷姆克說道。

Evident的數(shù)據(jù)顯示，在美國的銀行中，約40%的招聘涉及AI相關(guān)崗位。摩根大通是“急先鋒”，2月到4月，該行在全球范圍內(nèi)招聘了3651名與AI相關(guān)崗位，是其競爭對手——花旗和德銀的2倍。Eigen Technologies是一家為投行提供AI技術(shù)支持的公司。該公司稱，2023年一季度，來自各大銀行的咨詢量是去年同期的5倍。

對數(shù)據(jù)的爭奪亦在上演。目前，谷歌和Meta這兩家科技巨頭的最新AI模型可能已接受了超過1萬億字詞的訓(xùn)練。

這背后是高質(zhì)量數(shù)據(jù)的匱乏。研究機構(gòu)EpochAI估計，對數(shù)據(jù)的需求增長迅猛，可用于機器學(xué)習(xí)的高質(zhì)量文本可能會在2026年前耗盡。

此外，隨著對數(shù)據(jù)需求增長，數(shù)據(jù)獲取變得愈發(fā)困難，如今內(nèi)容創(chuàng)作者紛紛要求就自己被投喂給AI模型的作品獲得補償。

在此背景下，專注于AI數(shù)據(jù)庫的公司市值變得水漲船高。截至目前，AI數(shù)據(jù)庫公司W(wǎng)eaviate市值已達2億美元，其競爭對手Pinecone的估值達7.5億美元。

發(fā)展和監(jiān)管需要平衡

監(jiān)管機構(gòu)已經(jīng)注意，并越來越多地對在金融服務(wù)中使用AI表示擔(dān)憂。

在美國，眾議院金融服務(wù)委員會主席麥克亨利（Patrick McHenry）于2023年初介紹了《數(shù)據(jù)隱私法》，該法案將修訂Gramm-Leach-Bliley法案，以“使金融數(shù)據(jù)隱私法現(xiàn)代化，并讓用戶更好地控制其個人信息的收集和使用方式”。

擬議的2023年《數(shù)據(jù)隱私法》的要點包括：金融機構(gòu)不得故意使用非公開個人信息，并有義務(wù)在收集或共享數(shù)據(jù)時向個人披露；擴大了將信息納入金融機構(gòu)隱私政策披露要求；還擴大了金融機構(gòu)的定義，將數(shù)據(jù)聚合器也包括在內(nèi)。

拜登政府也于2022年底發(fā)布了一份名為“AI權(quán)利法案”的不具約束力的政策文件。雖然該法案不專門針對金融服務(wù)，卻為所有行業(yè)制定政策提供了指導(dǎo)性意見。

在歐洲，意大利數(shù)據(jù)監(jiān)管機構(gòu)Garante宣布暫時禁止ChatGPT。歐洲議會則已通過歐盟《人工智能法案》。

其中，數(shù)據(jù)隱私和網(wǎng)絡(luò)安全是監(jiān)管要點。最新一例是，由于監(jiān)管機構(gòu)對如何保護用戶數(shù)據(jù)表示擔(dān)憂，谷歌將其AI聊天機器人Bard在歐盟的發(fā)布推遲到7月。

在閆斌看來，生成式AI在金融場景的應(yīng)用依賴于數(shù)據(jù)和用戶個人信息，只有輸入信息，AI才能分析并更新模型。在這個意義上，ChatGPT等AI應(yīng)用服務(wù)商扮演了數(shù)據(jù)控制者的角色。不僅如此，AI更是為金融服務(wù)提供商提供了指數(shù)級更大的收集和分析消費者數(shù)據(jù)的能力。相較而言，金融機構(gòu)使用者未必能完全知曉在聊天中什么樣的信息是可能被泄露的，或者什么樣的信息是不安全的，這增加了其數(shù)據(jù)隱私及網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險。

高偉紳律師事務(wù)所顧問律師余絢雯對《財經(jīng)》表示，使用AI可能帶來的問題包括隱私、歧視等問題。在沒有有效監(jiān)控的情況下使用AI，有可能增加網(wǎng)絡(luò)安全、欺詐和惡意活動的風(fēng)險，也會影響投資決策的可靠性，并導(dǎo)致潛在的責(zé)任問題。

不過，亦有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，對新技術(shù)而言，如果監(jiān)管的“緊箍咒”過嚴(yán)，也會阻礙技術(shù)革新，進而影響金融等多領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

對此，歐洲議會議員圖多拉赫（Dragos Tudorache）表示，監(jiān)管針對的是風(fēng)險而非技術(shù)，這是不阻礙創(chuàng)新的最佳方法。美國政府表示，正在制定一項行政命令，以促進AI技術(shù)“負(fù)責(zé)任的創(chuàng)新”。但目前還不清楚該命令將于何時簽署，將包括哪些措施。

對于如何在發(fā)展和監(jiān)管中取得平衡，美國律師事務(wù)所Loeb & Loeb LLP在報告中稱，對于金融機構(gòu)而言，最重要的還是要了解如何收集、使用和存儲金融數(shù)據(jù)，并如何共享這些數(shù)據(jù)，這有助于快速響應(yīng)監(jiān)管要求。

德意志銀行大中華區(qū)創(chuàng)新及金融科技產(chǎn)品主管祝一對《財經(jīng)》表示，金融機構(gòu)需進一步探索相關(guān)技術(shù)手段，持續(xù)保障客戶的數(shù)據(jù)和隱私安全。在對客戶信息、業(yè)務(wù)信息進行模型訓(xùn)練等環(huán)節(jié)，需妥善解決數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)使用成本等問題，并進行相關(guān)風(fēng)險控制。

（應(yīng)采訪對象要求，奧諾雷、米歇爾為化名）