下一代人工智能能否在未来五年内颠覆金融服务？

OpenAI 首席执行官 Sam Altman 和 ChatGPT 展示了下一代人工智能的颠覆性潜力。

下一代人工智能革命始于 2022 年 11 月 ChatGPT-3 的推出。此后，风险投资纷纷涌入生成式人工智能领域，科技巨头纷纷做出回应。阿里巴巴推出通义千问、谷歌推出了Barter、微软微软公司推出了Bing Chat（由 OpenAI 提供支持，与 ChatGPT 背后的组织相同）。

像 ChatGPT 这样的生成式人工智能助手可以编写代码，回答除最小众主题之外的所有主题的问题，并可以起草论文和电子邮件。该技术远非完美，有时会产生不准确的答案。但假设生成式人工智能技术只会随着时间的推移而不断改进（我们将在下面详细讨论这一假设），这一突破代表了技术史上的一个深刻转折点。

生成式人工智能将如何颠覆乏味的金融服务行业？在许多方面，金融服务业对过去 25 年多来互联网和在线服务带来的颠覆表现出了令人惊讶的弹性和抵抗力。例如，美国劳工统计局估计，到 2022 年，美国将有283,060 名财务顾问和445,540 名保险推销员。尽管在线竞争对手有所增加，但美国人仍在与面对面（而且往往相当昂贵）的顾问和保险代理人、财务人员打交道。

金融服务行业的关系驱动的商业模式将受到未来的挑战.....

鉴于这种对在线颠覆的强大抵御能力，本系列文章将深入探讨下一代人工智能将如何影响金融服务行业。本系列将分为第一部分文章和第二部分文章。第一部分将重点关注下一代人工智能在短期内对行业的影响。按照发展缓慢的金融服务业的标准，五年被认为是短期前景。第二部分着眼于 2030 年代及以后人工智能将如何改变金融服务行业。

在探讨人工智能将如何在未来五年颠覆金融服务之前，让我们先反思一下该行业的现状以及为什么大多数金融服务公司尚未完全拥抱人工智能。回想一下，2010 年代有一个围绕人工智能和聊天机器人的早期炒作周期。这种热情还为时过早，人工智能也未能达到早期的炒作。对于规避风险的金融服务公司来说，这项技术根本不足以投入时间和精力来采用大胆的新方法。因此，2023 年金融服务行业目前提供的聊天机器人助手质量普遍较低。Corporate Insight金融服务监测研究主管 Andrew Way 表示：“过去三年来，我们一直在跟踪该行业在零售账户和工作场所退休计划中提供的聊天机器人。除了一些值得注意的例外，该行业在很大程度上提供了平庸的人工智能助手，它们很难回答复杂的问题，最多只能为用户提供一个页面链接以了解更多信息。 ”

现在下一代人工智能已经到来，技术已经取得了巨大的飞跃，对话式人工智能助手是否可以开始取代财务顾问、保险代理人、银行家、信贷员等相对高薪的白领工作？未来五年内不会。三大因素将阻止像 ChatGPT 这样先进的人工智能在短期内大规模取代金融服务行业的工作岗位。

一、行业监管繁重

在大多数司法管辖区，金融服务业受到严格监管。生成式人工智能能够为大多数问题提供相当准确的答案，这一能力令人印象深刻，但并不符合法规和法律责任设定的很高标准。例如，想象一下，如果客户向人工智能询问一个涉及重大权衡的财务规划问题。客户可以向聊天机器人询问诸如“我刚刚得知我需要支付我母亲搬进长期护理机构的费用，但我手头没有资金。我应该拿出房屋净值信贷额度，动用孩子的大学基金，还是出售我十年前购买的股票并引发巨额资本利得税打击？任何老牌银行、经纪公司或保险公司都会非常紧张地让人工智能回答这样的问题。如果人工智能回答错误并错误地陈述了各种选择的税务影响，该公司可能会面临诉讼和/或监管罚款。

虽然美国通常被认为是诉讼最多的主要市场，但金融服务监管严格的并不限于美国。总部位于阿姆斯特丹的De Roos律师事务所的金融科技律师 Willem Röell 表示，“欧盟金融服务立法对金融公司可以做什么和不能做什么有严格的要求。特别是，人工智能的“黑匣子”性质带来了许多法律和合规挑战。也就是说，欧盟正在开始为人工智能制定新的监管框架。欧盟人工智能法案和荷兰中央银行的 SAFEST 原则是人工智能监管早期发展的例子。”

其次，该行业的销售周期缓慢、以关系为中心

许多金融服务产品是“出售的，而不是购买的”。例如，大多数消费者不会在线购买人寿保险单或在在线研究后选择财务顾问 - 他们通过某种现有关系或因为代表与他们联系而购买保险单或财务顾问服务。此外，金融服务的销售周期非常缓慢——考虑一下您更改主要银行账户的频率：不经常换。即使 OpenAI 明天宣布 ChatGPT 将转型为一家银行，他们也需要很多年才能占领重要的市场份额。

大多数消费者不会经常更换银行、经纪公司或保险提供商。

从长远来看，消费者的偏好可能会发生变化——我们将在第二部分中探讨这一点——但在短期内，该行业销售的独特性质限制了生成式人工智能对就业和岗位的影响。

第三，在过时的技术堆栈实现现代化之前，该行业无法部署下一代人工智能

金融服务行业受到过时的技术基础设施的困扰，这使得实施强大的人工智能助手变得困难。许多金融服务公司运营着混乱的、已有数十年历史的技术堆栈，其中包括不同的数据库、复杂的供应商关系和过时的编程语言。许多公司尚未完成运营现代技术堆栈所需的多年过渡过程。例如，花旗集团作为全球第七大银行（不包括四家中国国有银行）在2022 年第二季度财报电话会议中表示，他们目前正在通过一项多年流程，将部署在 121 个实例中的 16 个银行分类账平台转变为一个基于云的平台。

下一代人工智能需要建立在现代技术基础设施之上。人工智能需要干净、一致且组织良好的数据，以便能够回答客户有关其财务和支出历史的问题。一家生成式人工智能初创公司的首席技术官 Christos Ziakas 表示，“生成式人工智能技术不断改进，并且越来越擅长从不同信息源收集数据。也就是说，数据必须采用生成式人工智能模型可以有效检索和解释的格式。金融服务行业还需要对其人工智能基础设施（例如用于评估人工智能模型性能的工具）进行现代化改造，以支持先进的生成式人工智能解决方案。”

即使变化缓慢，下一代人工智能也将进入金融服务领域

尽管存在我上面概述的所有限制，下一代人工智能将不可避免地改变金融服务。缓慢但肯定地——它会发生。企业最终将克服技术和监管挑战。五年后，您的金融服务网站和移动应用程序将能够为您提供人工智能助手，可以回答比当前技术更高级的问题。想象一下，能够向你的人工智能助手询问“我今年夏天想去日本度假”之类的问题。在不影响我的财务目标的情况下，我可以花多少钱？人工智能将能够利用您的财务计划和跨账户的平均年度支出的知识，为您提供即时答案。

五年后，人工智能将帮助您预算和计划假期。

此外，在未来五年内，公司将在幕后使用该技术来提高员工的效率。一些早期先驱在 2010 年代末开始使用人工智能来改进内部流程。例如，摩根士丹利MS 至少自 2017 年以来一直在使用机器学习来改善财务顾问与客户的互动。但总体而言，整个行业仍然有足够的机会通过使用人工智能来提高内部流程的效率。

Inkef Capital风险投资家 Laura Waldenstrom 表示：“人工智能在金融服务中的应用领域远远超出了面向消费者的用例。反洗钱、客户引导和欺诈保护等领域的内部操作都可以通过人工智能来实现。” “人工智能的应用得到了改善。从历史上看，银行一直是采用现代技术最慢的银行之一，但最近围绕生成式人工智能的发展只会加速金融机构实现内部运营现代化的紧迫感。 ”

从长远来看，生成式人工智能有可能开始大规模取代金融服务工作。财务顾问和保险代理人能否重蹈旅行社的覆辙？人口变化以及技术进步的速度（还记得引言中讨论的假设吗？）可能会看到人工智能取代该行业的许多工作。我们将在第二部分探讨其长期影响。