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編程客棧() 6月13日消息:隨著人們對生成式人工智能的熱情不減，一些大型銀行和金融科技公司紛紛投入這一領域，但對于潛在的風險和隱患仍存在擔憂。

在荷蘭阿姆斯特丹舉行的 Money 20/20 金融科技大會上，大型銀行和在線金融公司的高管們對生成式人工智能贊不絕口，稱其為「創新的爆發」，并表示它將「釋放我們甚至無法想象的創新領域」。

全球銀行信息交流網絡 Swift 的人工智能負責人 Ch編程alapathy Neti 形容 ChatphpGPT 和 GPT-4 取得的進展令人難以置信。他補充道：「這是一個真正的變革時刻?！?/p>

(資料圖)

然而，在短期內，銀行正忙于找出用例。荷蘭的 ABN Amro 銀行是一個正在試點使用生成式人工智能的銀行巨頭。

ABN Amro 個人和商業銀行部門的首席商務官 Annerie Vreugdenhil 在一個小組討論中透露，該銀行正在使用這一技術自動總結銀行員工和客戶之間的對話。它還在利用這一技術幫助員工收集關于客戶的數據，以便回答查詢并避免重復問題。

該銀行目前正在將這些試點擴大到 200 名員工，并計劃在今年夏季開始進行多個新的試點。

與此同時，在一次關于金融服務中應用人工智能的閉門會議上，兩位銀行高管解釋了他們如何利用這一技術改進內部代碼并分析客戶行為。

ING Bank 負責戰略和創新的執行官 Mariana Gomez de la Villa 表示：「目前我們正在進行試驗，我們并沒有任何直接面向客戶的東西，但我們和其他公司使用了相同的技術，例如代碼重構、對話調用等?！?/p>

實際上，銀行似乎對在面向客戶的場景中推出類似 ChatGPT 的工具持有猶豫態度。

西班牙 BBVA 銀行的高級分析學科負責人 Jon Ander Beracoechea Alava 表示，該銀行在人工智能方面采取了「保守的態度」，并補充說，目前生成式人工智能仍處于「早期」和「不成熟」的階段。

編程客棧() 6月13日消息:在使用先進的人工智能系統時，一個關鍵問題是需要處理大量android的數據，而這些數據是一種敏感的資源，涉及各種規則和法規。因此，Alava 表示，在目前階段涉及客戶的敏感信息還存在著風險，因此他們不敢輕易涉足。

生成式人工智能是一種特定形式的人工智能，能夠從頭開始產生內容。這些系統接收用戶的輸入，并將其輸入到由大規模數據集驅動的強大算法中，以以更貼近人類的方式生成新的文本、圖像和視頻，比市場上大多數人工智能工具更加人性化。

OpenAI 的 GPT 語言處理技術的成功使得這項技術備受矚目。ChatGPT 使用龐大的語言模型對問題產生人類化的回答，引發了一場在某些公司中關于下一個技術「范式轉變」的競賽。

今年 3 月，高盛首席信息官 Marco Argenti 表示，該銀行正在內部試驗生成式人工智能工具，以幫助開發人員自動生成和測試代碼。

最近，高盛從該行的內部孵化器中孵化出了第一家初創公司——一家名為 Louisa 的為企業提供服務的基于人工智能的社交媒體公司。該銀行對人工智能的推動是首席執行官 David Solomon 加速推動該銀行數字化改造的一部分。

與此同時，摩根士丹利正在利用人工智能幫助其財務顧問解答問題。該銀行迄今為止已經在 300 名顧問中測試了一個由 OpenAI 提供技術支持的聊天機器人，旨在最終幫助大約 16，000 名顧問利用摩根士丹利的研究和數據庫，摩根士丹利財富管理部門的分析和數據負責人 Jeff McMillan 表示。

這只是金融機構使用人工智能的一些例子，但更多是作為數字助手而不是服務的核心部分。

冰島監管技術公司 Lucinity 的首席執行官兼聯合創始人 Gudmundur Kristjansson 展示了人工智能在金融領域的一個重要應用領域：打擊犯罪。

該公司開發的一種名為 Luci 的人工智能工具旨在幫助合規專業人員進行調查。在現場演示中，Kristjansson 展示了他調查洗錢案件的過程。該人工智能工具分析了案件，并描述了它所觀察到的情況，然后完成了一項獨立審查。

在這種應用案例中，人工智能充當的更多是一個資源或「副駕駛」，幫助員工查找數據和完善案件，而不是取代人們對可疑活動的調查角色。

Kristjansson 在接受采訪時表示：「洗錢是通過... 相互關聯的人員網絡進行的。這些人員基本上是被雇傭來從事洗錢活動，這就是為什么很難發現洗錢活動的原因。銀行今年在預防洗錢活動上花費了 2740 億美元?！?/p>

他說，Luci 的幫助在于大大減少了花在確定某個案件是否涉及欺詐或洗錢活動的時間。

參與 Money 20/20 大會的人表示，對于大銀行和金融科技公司來說，人工智能的全部吸引力在于它能夠減少完成需要人工員工花費數天時間的任務所需的時間和金錢。

Taktile 創業公司的首席運營官 Niklas Guske 承認，在金融領域使用人工智能具有挑戰性，因為缺乏公開可用的數據。但他強調，人工智能可能是一種「關鍵」工具，可以減少公司的運營成本并提高效率。

他表示：「在許多金融科技應用中，這是通過增加自動化和減少手動流程來實現。特別是在客戶注冊和核保方面，這種自動化確實需要訪問更多的數據源，使貸款機構能夠獲得新的見解，無需查閱數十個 PDF 文檔以獲取正確的信息?！?/p>

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