人工智能在金融领域的应用：银行究竟是如何运用它的？
金融领域的人工智能 它已经从主题演讲中的一个承诺变成了每天 24 小时在生产环境中运行的一行代码。.
十年前还在争论“是否”采用人工智能的银行，如今却在争夺谁能在竞争对手之前从中榨取最大价值。.
这不再是关于未来科技的问题，而是关于当下的生存问题。.
继续阅读正文！
概括
- 究竟发生了哪些变化？ 金融领域的人工智能
- 银行目前在哪些方面应用人工智能（以及报告中无人提及的方面）
- 真正的优势（以及那些只出现在第 47 页幻灯片上的优势）
- 那些至今无人解决的问题。
- 这一切最终会走向何方？又会出什么大问题？
人工智能给金融领域带来了哪些切实的变化？
区别不在于人工智能这个缩写，而在于这些系统现在可以从每一笔交易、每一次点击、每一次支付延迟中自主学习。.
以前，银行的规则是由委员会制定的固定规则；如今，它拥有可以在你睡觉时自动重写规则的模型。.
这就造成了一种残酷的不对称：谁掌握了数据、模型和反馈循环，谁就能看到人类根本看不到的模式。.
一位客户经理即使拥有 15 年的经验，也可能输给一个在过去一周内观察到 1500 万次类似行为的算法。.
最有趣（也最令人不安）的是，这种能够看到大规模模式的能力，却没有相应的能力来解释为什么会看到这种模式。.
著名的“黑匣子”并没有消失——它只是变得更有利可图了。.
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银行目前在哪些方面应用人工智能（以及报告中无人提及的方面）
在欺诈检测方面，整个过程几乎像电影情节一样。系统不再按照一系列规则来寻找“异常交易”。.
他会为每个客户建立行为地图，当客户的行为与地图出现显著偏差时，他就会发出警报——通常在账户持有人意识到出现问题之前就会发出警报。.
在产品推广方面，个性化已经变得异常精细。这不再仅仅是“您的投资水平适中”的问题了。.
情况是这样的：“你往往会在周四晚上健身后增加外卖消费，所以我们给你增加了一张信用卡额度，可以在外卖消费类别中获得返现。”.
顾客并不总是意识到自己正被如此精准地解读。.
在对小企业进行信用分析时，一些巴西银行已经开始交叉参考替代数据（例如 Pix 交易、定期账单支付，甚至是该地区 Google Trends 搜索的季节性），以便在几分钟内做出以前需要几周才能做出的决定。.
它运行良好——直到有一天，该模型学习到一种有缺陷的模式，并将错误放大到数千个决策中。.
| 主要应用 | 市场营销的说法 | 实际操作中会发生什么 |
|---|---|---|
| 欺诈检测 | “实时保护” | 警报响应时间为 200-400 毫秒，但会产生误报，惹恼客户。 |
| 个性化优惠 | “定制产品” | 根据客户甚至没有注意到的微行为进行推荐。 |
| 中小企业信贷 | “快速且包容的审批” | 它使用了并非总是可靠的替代数据。 |
| 通过聊天/语音提供客户服务 | “全天候24小时服务” | 能够解决 65–80% 简单案件，但在情绪化的情况下却惨遭失败。 |
真正的优势（以及那些只出现在第 47 页幻灯片上的优势）
生产效率显著提高。过去需要14天才能完成的流程，现在只需14分钟即可完成——而且处理文书工作的人员也减少了。.
在误差幅度以基点衡量的行业中，这绝非易事。.
银行做好个性化服务，就能提升客户体验。.
那些收到切实可行的建议的人往往会停留更长时间，消费更多，抱怨更少。.
问题在于，能够正确解决问题的机制也可能令人恐惧——“有用”和“侵入性”之间存在着微妙的界限，而算法仍然无法完全理解这些界限。.
最近被引用最多的统计数据来自麦肯锡：生成式人工智能每年可为全球银行业注入 2000 亿至 3400 亿美元的价值。.
这个数字令人印象深刻，但隐藏的真相是，这其中很大一部分价值来自于成本降低——换句话说，以前需要整个团队才能完成的任务，现在只需要更少的人就能完成。.
把人工智能想象成一个速度极快的实习生，他从不睡觉，也不会要求加薪。.
他偶尔会犯一些代价高昂的错误，但每次任务的平均成本却大幅下降。.
这曾经是一笔划算的买卖——直到错误不再是例外，而是系统性的常态。.
那些至今无人解决的问题。
隐私已成为监管雷区。人工智能使用的数据越多，数据泄露或导致间接歧视的偏见性解读的风险就越大。.
巴西通用数据保护法 (LGPD) 已经存在，但法律要求与模型良好运行所需条件之间的差距仍然巨大。.
算法偏见不仅仅是一种学术理论——它已经出现在信贷审批、保险定价，甚至信用卡额度设定中。.
最危险的一点是，偏见往往隐藏在看似中性的相关性之中。.
严肃的银行正在组建“人工智能伦理”团队并进行持续的审计，但成本很高，结果却永远达不到 100%。.
老旧系统仍然是阿喀琉斯之踵。.
许多核心银行原则制定于上世纪八九十年代。将现代人工智能融入其中，就像试图将最先进的电动汽车连接到上世纪七十年代的110伏插座上一样。.
这虽然可行，但会花费不少钱，而且会考验你的耐心。.
是否有可能创造出比人类更公平地做出金融决策，同时又不会复制人类固有偏见的机器？
这一切最终会走向何方？又会出什么大问题？
下一个前沿领域是自主代理。.
不仅提出投资建议，而且还执行订单、重新平衡投资组合、与交易对手协商条款——所有这些都在预先设定的限额内进行。.
一些银行已经在沙盒环境中进行测试。一旦离开沙盒环境，市场的反应速度将会发生显著变化。.
人工智能、区块链和智能合约的结合可以使某些金融产品（如衍生品或证券化产品）变得更便宜、更快捷。.
风险在于，降低成本的速度也可能在危机发生时加剧疫情蔓延。.
另一方面，对可持续金融的压力迫使银行使用人工智能来近乎实时地衡量整个投资组合的碳足迹。.
谁能准确地做到这一点，就能赢得目前对“漂绿”行为持谨慎态度的机构客户的青睐。.
预计到 2030 年，银行业在人工智能方面的支出将达到 14 万亿美元。.
数量虽然很多，但真正重要的是谁能比其他人更早掌握数据→模型→决策→反馈循环。.
展现事物脉搏的例子。
圣保罗内陆地区的一家中型银行已开始使用过去 90 天的 Pix 数据以及根据 Simples Nacional 税收制度申报的收入季节性数据来批准零售商的信贷。.
结果：18 个月内，拖欠贷款减少了 22%，该地区中小企业信贷发放量增加了 37%。.
该算法在前三个月犯了一些严重的错误，但它学习得很快。.
另一个例子：一款为用户创建“财务生活地图”的应用程序。.
他没有设定一个笼统的目标（“节省 20%”），而是描绘了具体的场景——“如果你继续使用外卖应用程序进行消费，你就能将你梦寐以求的房子的首付推迟 14 个月”。.
该应用程序的用户参与度提高了2.1倍。人们再次使用是因为他们觉得有人真正理解他们的生活。.
每个人都有的疑问（以及没人愿意给出的答案）
| 问题 | 简短而诚实的回答 |
|---|---|
| 人工智能会取代银行的工作岗位吗？ | 这将裁撤许多运营岗位，同时在治理、可解释性和模型审计方面增设一些岗位（数量较少）。. |
| 如何确定我的数据是否安全？ | 你无法预知结果。这取决于银行的成熟度、架构以及运气。最好的保障仍然是分散投资于不同的金融机构。. |
| 人工智能比人类管理者更公平吗？ | 平均而言，是的——直到它重现出训练数据中隐藏的偏差为止。. |
| 实施这一切需要多少成本？ | 这取决于银行的规模。对于大型银行而言，投资回报期通常在18至36个月内显现。而对于中小型银行来说，则需要通过与金融科技公司合作来实现。. |
A 金融领域的人工智能 这已经不再是一种潮流了。.
这就是新的引力。谁能率先学会驾驭这种引力，谁就能在未来15年里定义游戏规则。.
其他人要么会追赶他们——要么会在追赶的过程中消失。.
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++ 银行业人工智能
