新浪美股 北京时间5月4日金融时报中文网讯，许多银行对AI帮助降低成本、提高效率的前景感到兴奋，并纷纷尝试将AI用于各个业务领域，但现实情况更为复杂。
德意志银行（Deutsche Bank）首席执行官约翰•克赖恩（John Cryan）曾提议用机器人取代该行9.8万名员工中的半数。他前不久的戏剧性下台意味着，他将无法兑现这一承诺，但投资者不需要去远处寻找其他热烈讨论人工智能潜力的银行家，许多银行家正在谈论用人工智能给银行业带来革命性变化，金融危机以来的10年间该行业的盈利能力一直面临困难。
花旗集团（Citigroup）前首席执行官、现转型为金融科技布道者的潘伟迪（Vikram Pandit）预计，5年内，30%的银行业岗位将因人工智能而消失。日本瑞穗金融集团（Mizuho Financial Group）称，到2027年该公司将用人工智能取代1.9万名员工，约占员工总数的三分之一。
几乎所有知名咨询公司都发表了关于人工智能将如何改变银行业的研究报告。毕马威（KPMG）更进一步，提出了“隐形银行”的设想，即由“智能虚拟助理”在与客户互动的各个节点取代人工。
2010年，桑坦德银行（Santander）引入了红色机器人，引导访客参观他们的西班牙访客中心。瑞银（UBS）将亚马逊（Amazon）开发的数字助理Alexa用于客户服务，摩根大通（JPMorgan）正在使用（无形）机器人执行交易，摩根士丹利（Morgan Stanley）有一个人工智能欺诈检测团队。就在最近，汇丰（HSBC）表示，将采用人工智能来检测洗钱、欺诈和恐怖融资。
为总部位于荷兰的荷宝（Robeco）管理欧洲首批专注金融科技的基金之一的投资者杰伦•范欧尔勒（Jeroen van Oerle）说：“长期而言，我认为这（利用人工智能和技术）将成为赢家和输家之间的分水岭。”
银行希望如何利用人工智能？
1． 聊天机器人和虚拟个人助理
这是指什么？
银行使用聊天机器人和语音机器人与客户互动，并在人工介入之前解决问题。
背后的技术
自然语言处理和生成技术将使客户越来越难以判断他们是在与真人还是与人工智能界面对话。语音识别和面部识别可以代替密码来确保安全。
“为了与未来接轨，你需要高效的后台运作……除此之外最重要的是，你需要能够量身打造产品……如果你无法在未来提供这样的服务，而竞争对手做到了，你就输了。”
这是夸张的说法。现实情况要复杂得多。英国《金融时报》对30家主要银行使用人工智能情况的调查显示，银行业对有助于削减成本、提高回报率的人工智能技术的前景感到兴奋。一家银行甚至预测，50%至70%的银行工作岗位可能被人工智能所取代。
然而，在人工智能应该如何应用于银行业的问题上，不仅没有形成共识，而且目前许多机器学习应用方面的努力都是有限的。与其说这一行业正在冲向一个由人工智能驱动的未来，不如说其正在摸索前进道路。
2． 客户画像
这是指什么？
银行希望基于对每位客户的详细画像提供个性化的沟通和决策。他们还可以利用客户画像和算法排序来评估风险和提供精准的针对性服务。
背后的技术
人工智能可以利用海量的非结构化个人数据来为客户画像。机器学习（可以从数据中学习的计算机）可以用来分析行为模式。算法也可以让越来越多的决策实现自动化。语言分析还将被应用于分析客户的遣词用字和句法来预测其决策。这一技术早已被一些基金管理公司用来评估首席执行官们的用词，并研判这对未来的公司业绩意味着什么。
加拿大皇家银行（Royal Bank of Canada）旗下人工智能研究机构Borealis的负责人福蒂尼•阿格拉菲奥蒂（Foteini Agrafioti）表示：“有太多人发出这样的声明（关于巨大的成本和对就业的影响）。”
“我们已经解决的问题非常有限，”她补充道，“人们的误解是，机器可以和人类表现得旗鼓相当。还有很长一段路要走，我们还需要解决很多挑战，才能让机器在接近人类大脑的水平运转。”
帕特里克•亨利•温斯顿（Patrick Henry Winston）教授曾在1972年至1997年担任麻省理工学院（MIT）人工智能实验室负责人，现在是该学院的福特（Ford）教授。他和阿格拉菲奥蒂对人工智能局限性的看法一样。
3． 简化流程
这是指什么？
银行希望“低价值流程”能够由人工智能处理。这意味着文档将由计算机进行扫描和解析。一些决策可以由完全掌握每个领域的规章和法律的人工智能来做出。
背后的技术
图像识别和机器学习可以结合在一起扫描大量文件，并基于适用的法律和规章采取行动。然后，算法可以用于决定哪些情况应递交给人类决策者。
“要想取代人类思维，你所需要的很多东西都不在今天所谓的人工智能系统的能力范围之内，现在的人工智能拥有的更多是感知方面的能力而不是认知方面的能力，”温斯顿教授说，“什么时候人工智能会拥有认知能力？最终会的，但我给不出确切时间。实际上，如今致力于认知方面工作的人工智能研究者很少。”
作为一个整体，各家银行都认同人工智能很重要，但它们的人工智能运用策略大相径庭。参与调查的一家欧洲银行对英国《金融时报》表示，该行有500至800名员工从事人工智能方面的工作；通常被视为全球技术最先进银行之一的瑞典北欧联合银行（Nordea Bank）称该行只有25名员工从事人工智能工作。英国《金融时报》调查的30家大型银行中有少数几家愿意披露人工智能预算数据，数额从不到300万美元到1500万美元不等。一家银行表示，正将这方面的支出从每年不到300万美元提升至逾5000万美元。
总之，尽管银行正在各个业务领域尝试使用人工智能，但它们并不像公开声明所显示的那么乐观。在7家愿意估算人工智能带来的长期成本节约的大型银行中，6家表示将节省不到20%的成本，另一家则更为乐观。
4． 发现模式
这是指什么？
人工智能可以发现可能表明欺诈和洗钱的异常交易或交易模式。面部识别和语音识别也可以警示已经记录于系统中的欺诈者。人工智能还可以筛选数据以找到表明风险或投资机会的交易模式。
背后的技术
机器学习使得人工智能能够解析大量非结构化数据，从而在市场各种嘈杂的声音中分离出信号，并且可以自我纠正。复杂的图像识别可以用于识别人和物体。
“银行业内有太多关于人工智能（不切实际）的炒作，银行业高管的困惑可以理解，”Kasisto首席执行官兼联合创始人佐尔•戈雷洛夫（Zor Gorelov）表示。该公司向新加坡星展银行（DBS）、渣打银行（Standard Chartered）以及另外10家银行出售人工智能平台KAI。
“我们正在试着变得非常切合实际并且围绕人工智能系统的能力来引导银行的期望。我们马上要做的一件事就是告诉他们，‘我们的工作系统必须与人存在前后关联’……因为没人能把100%的工作流程交给人工智能，而且在可预见的未来可能也无法做到。”
不切实际的期望并不是银行业在进一步深入许诺如此之高的人工智能领域时面临的唯一障碍。多位专家表示，目前存在一种风险，即过多投资流入诸如聊天机器人等“诱人”领域，而代价是对银行可能获取更大收益的幕后流程投资不足。
那么，在这一切杂音下，银行目前关注人工智能的哪个方面？答案部分取决于银行对人工智能的认识。参与英国《金融时报》调查的银行给出的人工智能的定义既有狭隘的，即只是执行涉及逻辑推理、学习和没有明确编程的自我纠正的基本功能的程序（加拿大皇家银行），也有宽泛的，即涵盖所有自动化（野村证券（Nomura））。一家银行给出的定义有130个单词。还有一家银行给出的定义包含了多张图表。
渣打银行首席数据官沙米克•坎度（Shameek Kundu）表示，该银行在2017年研究了14个人工智能项目和试验，其中仅有约20%关注“纯粹的成本或生产率”。
他补充称：“大多数项目是关于提高我们的风险偏好、降低风险以及提升我们承担风险的能力。”渣打银行对人工智能的定义是“使得机器可以从事人工完成时需要智慧的工作的愿景和一系列技术方法”。
风险管理是银行一贯的主题。在这方面科学是站在银行一边的，正如科学有助于完成人类干预可能会阻碍而非促进的其他机械性任务。“对于（中台或后台）清算/结算/运营流程中不需要脑力劳动的千篇一律的重复性任务而言，使用人工智能非常棒，”桑坦德创投（Santander InnoVentures）的合伙人帕斯卡尔•布维耶（Pascal Bouvier）表示。该公司是西班牙桑坦德银行旗下的金融科技风投基金，投资于早期金融科技公司，其中包括那些专注人工智能领域的公司。
“这些任务是确定性的，真的不需要夸张的暗箱算法，也不太需要满足特定的监管/法律门槛，”布维耶补充称，“这些都属于优化、自动化、智能自动化和机器人过程自动化的范畴。非常适合银行削减成本。”
除了风险管理方面的应用外，摩根大通还使用人工智能更高效地进行交易，这也可以划归这一范畴，花旗发展机器学习来处理向交易商发送的定价请求也同样如此。
德国金融科技咨询公司GFT Technologies的首席执行官马里卡•卢莱（Marika Lulay）表示，“那些专注于理解可以给他们带来新业务模式和创收方法的新技术的银行，和以削减成本为首要目标的银行”之间存在“明显区分”。
银行对向员工和工会发出裁员警告十分敏感，因此它们转而谈论释放员工去做更有趣的工作。随着人工智能相关讨论的深入，银行已经改变了它们传递出的信息，以使得人工智能促进收入增长的潜力至少与降低成本一样突出。
“我们希望利用人工智能为我们的客户提供更智能的解决方案，并提高决策过程中的效率，”荷兰国际集团（ING）表示， “因此，我们相信‘人工智能赋能劳动力’的能力，而不是‘人工智能取代劳动力’的能力。”
加拿大皇家银行的人工智能研究机构Borealis的负责人阿格拉菲奥蒂称，她的团队“优先考虑有证据表明我们可以解决的事情”。这包括“对新闻进行分析并确定全球事件可能会如何影响美国市场”。
结果将“可能创收，还能节省成本，这些是我们的调查员、顾问、财务顾问和研究人员使用的工具，”她补充道。
对于一些银行而言，选择适合使用人工智能的领域是最困难的问题。“人们很容易陷入‘为了使用人工智能而使用人工智能’的陷阱，”桑坦德银行首席数字和创新官林赛•阿尔加拉斯（Lindsey Argalas）表示，“一些人工智能点子可能看起来非常‘亮眼’，但实际上只是在现有数据处理能力上略有提高。”
荷兰银行（ABN Amro）决定广撒人工智能这张网，将客户数字助理以及检测欺诈和分析风险的工具囊括在内，并为这一决定进行了辩护。
“为了发现最大的价值在哪里，我们正积极地进行试验，”荷兰银行表示，“这不仅适用于现有服务，也适用于新机会。我们正在研究如何让我们的员工更轻松地工作，以及客户如何从人工智能中获益。”
由于人工智能项目将银行拉向许多不同的方向，外行将很难评估它们的成功和领先性。“将营销故事与执行故事分开是非常重要的，两者之间通常有很大区别，”荷宝的范欧尔勒说，“如果你深入地看到核心，你就能对它的营销是否真实做出良好的判断。”
范欧尔勒会寻找成本收入比率和交叉销售得到改善的证据。他说：“如果你看不到这些证据，而银行说它们正在做人工智能的所有这些事情，你就得问问自己，它是否真的并非根本性的。”
他说，银行的后台业务将需要更长时间才能看到人工智能项目的效果，而一些银行已经看到了人工智能对前台业务的影响。“我们已与几家银行进行了沟通，这些银行可以清楚地证明，在实施这些技术后，它们能够交叉销售出更多产品，而且能够更好地与客户沟通。”
渣打银行的坎度表示，对于外行来说，要想看到摸得着的结果、使他们能够确定他的银行对人工智能的投资是否将开花结果，还“为时过早”，尤其是因为大部分人工智能方面的冒险都是试验性的。“初步结果很有希望，”他补充说，“他们将能够看到影响。”
对于外行来说，表面迹象并未显示人工智能即将接管整个行业。机器人开始带领客人们参观桑坦德城（Santander City）是在8年前，但在桑坦德银行的13697个营业网点中，仍然找不到一个机器人。
