最近有一份關(guān)于AI和銀行業(yè)的榜單被引用次數(shù)越來越多。該榜單對歐美最大的23家銀行排名，總資產(chǎn)至少1萬億美元才夠資格入選。
這份榜單名為“銀行AI指數(shù)（Evident AI Index）”，由咨詢公司Evident Insights發(fā)布，算是公開可查的、第一次對銀行人工智能成熟度（AI maturity）進(jìn)行排名的榜單。
銀行AI指數(shù)榜單前十
資料來源：Evident Insights，冰鑒科技研究院整理
為了做這個(gè)榜單，Evident Insights收集了數(shù)百萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，基于銀行財(cái)報(bào)和一系列第三方數(shù)據(jù)源的公開數(shù)據(jù)，在50多位領(lǐng)先的人工智能和銀行業(yè)專家的參與下，建立起這個(gè)榜單。
每家銀行都根據(jù)四個(gè)方面的142項(xiàng)單項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行評估，這四方面分別是人才、創(chuàng)新、領(lǐng)導(dǎo)力和透明度。人才的占比權(quán)重最高，達(dá)到40%。
在Evident Insights看來，AI人才的數(shù)量和質(zhì)量，很大程度上影響了這些頂級(jí)銀行的未來競爭力。排名第一的摩根大通，擁有銀行業(yè)最多的人工智能員工，占雇員總數(shù)超過10%并且還在加速招聘。2023年2-4月間，摩根大通發(fā)布的人工智能和數(shù)據(jù)核心職位的招聘廣告數(shù)量，占榜單上所有銀行發(fā)布數(shù)的至少20%。
在對LinkedIn等招聘網(wǎng)站信息進(jìn)行搜羅分析后，Evident Insights還發(fā)現(xiàn)一個(gè)有趣的現(xiàn)象：在生成式人工智能如此火熱的當(dāng)下，這23家銀行只有不到2%的AI相關(guān)職位描述，明確提到了生成式AI的技能，比如大語言模型（LLMs）或ChatGPT。
冰鑒科技研究院在分析Evident相關(guān)報(bào)告及上榜銀行后也發(fā)現(xiàn)，GPT雖然已成顯學(xué)，但這些國際大銀行并沒有認(rèn)為其包治百病。由于對人工智能技術(shù)投入早、布局深，很多銀行已有的深度學(xué)習(xí)財(cái)富管理系統(tǒng)已相當(dāng)成熟，并沒有一窩蜂去追GPT熱點(diǎn)。
相反，榜單中提到的“透明度”指標(biāo)，受到很多大行的重視，比如負(fù)責(zé)任的人工智能(Responsible AI)或可解釋人工智能（Explainable AI, XAI）在大行的財(cái)報(bào)中出現(xiàn)比例越來越高。
摩根士丹利：用GPT-4做知識(shí)管理
在銀行AI指數(shù)榜單上勉強(qiáng)擠進(jìn)前10的摩根士丹利，在GPT應(yīng)用方面顯得最為高調(diào)，其“創(chuàng)新”分項(xiàng)的排名是第4。盡管如此，大摩對GPT的應(yīng)用也仍停留在試驗(yàn)階段，并未進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)境，且試驗(yàn)領(lǐng)域并不寬泛。
今年3月OpenAI正式推出GPT-4時(shí)，將摩根士丹利的財(cái)富管理應(yīng)用當(dāng)成典型案例一并推出。
具體而言，摩根士丹利擁有一個(gè)數(shù)十萬頁的內(nèi)容庫，涵蓋投資策略、市場研究和評論以及分析師觀點(diǎn)——如此大量的信息分布在許多內(nèi)部網(wǎng)站上，大部分以 PDF 形式存在，需要財(cái)務(wù)顧問（FA）瀏覽大量信息，才能找到特定問題的答案，顯得相當(dāng)?shù)托А?/p>
從去年開始，該公司和OpenAI開始合作探索，如何利用 GPT 的嵌入和檢索功能最大化其“智力資本”——超過10萬份文檔。
GPT-4將為公司內(nèi)部的聊天機(jī)器人提供支持（注意并沒有對外），該機(jī)器人可以對財(cái)富管理內(nèi)容進(jìn)行全面搜索整合，然后給財(cái)務(wù)顧問們提供想要的答案。
摩根士丹利有超過 1.5萬名財(cái)務(wù)顧問，可能會(huì)對內(nèi)部聊天機(jī)器人提出這些問題：
*投資建議（我們對 Alphabet 股票的看法是什么，其未來表現(xiàn)是牛是熊？）
*常規(guī)業(yè)務(wù)（IBM 的五個(gè)主要競爭對手是誰？）
*流程問題（如何將個(gè)人退休金賬戶納入不可撤銷的信托中？）。
摩根士丹利以 10 萬份文檔作為訓(xùn)練語料庫，針對類似問題“微調(diào)（Fine-Tune）訓(xùn)練”了 GPT-4。
據(jù)《福布斯》雜志報(bào)道，有300名摩根士丹利的FA正在幫助模型“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”——當(dāng)他們得到聊天機(jī)器人的答案后，可以給出贊成或反對的意見，或者根據(jù)需要提供更詳細(xì)的反饋。
ChatGPT一個(gè)廣遭詬病的問題是，常常會(huì)毫無事實(shí)依據(jù)地產(chǎn)生“幻覺（hallucinations）”內(nèi)容，這對于財(cái)富管理服務(wù)而言是致命的。針對此，摩根士丹利正在限制 FA 可以輸入系統(tǒng)的提示/問題類型，將主題限制在與業(yè)務(wù)相關(guān)的問題范圍，這可以確保輸出的內(nèi)容來自其已有的知識(shí)文檔。
如果FA在使用過程中發(fā)現(xiàn)內(nèi)容不對勁，還可以查閱原因代碼——引用鏈接到內(nèi)容出處的底層文章——這比大多數(shù)大語言模型都要更完善可信。
最終做內(nèi)容把關(guān)的還有合規(guī)審核人員，在該公司正常的知識(shí)管理流程中，就有合規(guī)人員審查投研內(nèi)容，更不用說FA們想對外提供的內(nèi)容。
事實(shí)上，摩根士丹利的財(cái)富管理部門，已花費(fèi)多年時(shí)間研究出“Next Best Action”系統(tǒng)（NBA），這才是用機(jī)器學(xué)習(xí)武裝1.5萬名FA的現(xiàn)實(shí)工具。
NBA系統(tǒng)通過機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)個(gè)性化的投資想法，并通過其 CRM 系統(tǒng)向特定客戶分發(fā)。NBA系統(tǒng)設(shè)置了三個(gè)不同的目標(biāo)功能：
一是為客戶提供投資意見并幫助決策，既提供被動(dòng)投資，也可以根據(jù)客戶的意愿提供個(gè)股和債券投資選擇；
二是提示操作警報(bào)，比如低現(xiàn)金余額警報(bào)以及客戶投資組合價(jià)值大幅變動(dòng)的提示等；
三是生活事件規(guī)劃，比如若能確認(rèn)客戶孩子患病，系統(tǒng)可以推薦當(dāng)?shù)刈钌瞄L醫(yī)治該疾病的醫(yī)院和治療財(cái)務(wù)規(guī)劃，以建立其與客戶的附加價(jià)值關(guān)系。
領(lǐng)導(dǎo)GPT-4相關(guān)業(yè)務(wù)的摩根士丹利數(shù)據(jù)和創(chuàng)新主管Jeff McMillan對《福布斯》表示，NBA系統(tǒng) “推”（push）的方法可能與基于 GPT 提示答案的“拉”（pull）的方法很好地配合。
根據(jù)財(cái)富顧問行業(yè)垂直網(wǎng)站AdvisorHub在7月的最新報(bào)道，摩根士丹利預(yù)計(jì)在今年第三季度，向其超過1.5萬名財(cái)務(wù)顧問推出生成式AI工具，今年3月以來還只有900個(gè)FA在試用。
在銀行AI指數(shù)榜單中，摩根士丹利的人才分項(xiàng)排名只有11。摩根士丹利從下半年開始加速AI人才招聘，其最新的招聘職位，是為人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)延攬新的財(cái)富管理主管——據(jù)LinkedIn，該職位的基本年薪在18萬至26萬美元之間。
AI冠亞軍銀行：增強(qiáng)既有機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)
排在榜單冠軍位置的摩根大通，對GPT有一些宣言式的計(jì)劃，但并未透露太多應(yīng)用細(xì)節(jié)；而作為黑馬出現(xiàn)在亞軍位置的加拿大皇家銀行（RBC）則從未提及GPT。
據(jù)CNBC報(bào)道，摩根大通正在開發(fā)一款類似ChatGPT的軟件服務(wù)。摩根大通提交的文件顯示，該行5月為一款名為“IndexGPT”的產(chǎn)品申請了商標(biāo)注冊。IndexGPT將利用“使用人工智能的云計(jì)算軟件”來“分析和選擇適合客戶需求的證券”。
商標(biāo)注冊文件指出，IndexGPT使用了以ChatGPT為代表的人工智能技術(shù)，摩根大通全球技術(shù)主管 Lori Beer表示，該行已經(jīng)雇傭了1500名數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，正在測試GPT技術(shù)的“多個(gè)使用案例”。
在5月22日摩根大通投資者日會(huì)議上，該行資產(chǎn)與財(cái)富管理部門首席執(zhí)行官M(fèi)ary Callahan Erdoes在談到AI時(shí)表示：“這將成為人們?nèi)绾喂芾碣Y產(chǎn)的圣杯?！?/p>
?“我們已經(jīng)加載了30年來所關(guān)注的所有公司的專有數(shù)據(jù)，”Erdoes在描述自己部門最近的工具開發(fā)時(shí)說，“然后，我們將其與每天獲得的數(shù)百萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行匹配，我們已經(jīng)看到了如此巨大的提升。”
她進(jìn)一步透露稱，摩根大通有自己的內(nèi)部資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)，類GPT模型在其Spectrum投資組合管理系統(tǒng)上運(yùn)行。
銀行AI指數(shù)榜單的亞軍是來自加拿大的RBC，該行將深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)用于財(cái)富管理已有多年積累，特別在“創(chuàng)新”和“透明度”分項(xiàng)指標(biāo)排名中都名列前3。
RBC專門成立了一家名為Borealis AI的人工智能研究中心，既為母行服務(wù)也從事人工智能的前沿研究。Borealis AI的負(fù)責(zé)人Kathryn Hume在接受畢馬威訪談時(shí)，詳細(xì)介紹了其團(tuán)隊(duì)如何將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于銀行客戶服務(wù)：
Borealis AI與RBC資本市場團(tuán)隊(duì)推出了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的交易執(zhí)行系統(tǒng)?！拔覀兿Ｍ私馊绾问褂脵C(jī)器學(xué)習(xí)來幫助擁有大額或批量訂單的客戶更好地安排交易順序，從而獲得最高回報(bào)。事實(shí)證明，我們創(chuàng)建的模型非常動(dòng)態(tài)，能夠比傳統(tǒng)交易算法更靈活地實(shí)時(shí)響應(yīng)波動(dòng)性的變化。”
Borealis AI還成功幫助零售和商業(yè)銀行將昨天的業(yè)務(wù)流程轉(zhuǎn)變?yōu)槊魈斓奈磥懋a(chǎn)品。例如，構(gòu)建了現(xiàn)金流預(yù)測工具，幫助財(cái)務(wù)顧問主動(dòng)與客戶互動(dòng)，了解即將到來的財(cái)務(wù)需求，并提供更有針對性的建議。還通過創(chuàng)建應(yīng)用程序來幫助零售客戶管理財(cái)務(wù)，并受益于最新的個(gè)性化機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。
今年4月，RBC榮獲《數(shù)字銀行家》雜志評選的最佳人工智能客戶體驗(yàn)獎(jiǎng)，獲獎(jiǎng)理由是該行和Borealis AI共同開發(fā)的NOMI Forecast系統(tǒng)。
NOMI Forecast系統(tǒng)利用深度學(xué)習(xí)為客戶的現(xiàn)金流提供及時(shí)、準(zhǔn)確的預(yù)測。在該行獨(dú)特的數(shù)據(jù)集支持下，相關(guān)模型經(jīng)過訓(xùn)練可以為 RBC 客戶提供個(gè)性化體驗(yàn)，包括賬單支付、電子轉(zhuǎn)賬、投資和工資支付等。
垂直大模型：適合的才是最好的
無論是大摩的NBA系統(tǒng)，還是小摩的Spectrum系統(tǒng)，抑或RGB自主研發(fā)的NOMI Forecast系統(tǒng)，都是由銀行積累的自有數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的各種模型組合。在嫁接GPT進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練后，增強(qiáng)通用交互能力，是這些國際頂級(jí)銀行相似的選擇。
無論國外國內(nèi)，隨著開源大模型越來越多、模型訓(xùn)練成本下降，對于通用大語言模型的執(zhí)念已經(jīng)逐漸變淡。從剛剛結(jié)束的上海世界人工智能大會(huì)可以發(fā)現(xiàn)，新的敘事是：行業(yè)大模型、垂直大模型與 “大模型賦能千行百業(yè)”。
最典型的例子是彭博推出的BloombergGPT，彭博把模型做小，500億參數(shù)左右，相比于GPT-3的1750億小了很多，雖然削弱了通用性，但在金融領(lǐng)域的各項(xiàng)表現(xiàn)明顯優(yōu)于通用大模型。
金融行業(yè)的強(qiáng)監(jiān)管和專業(yè)性，決定了在Know-How基礎(chǔ)上利用金融機(jī)構(gòu)沉淀的專業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，才能打造出適合行業(yè)需求的垂直模型。比如冰鑒科技推出的本立道生（Origin One）大模型，依托多年服務(wù)銀行、保險(xiǎn)客戶的算法模型經(jīng)驗(yàn)，正在智能客服、金融文檔處理、國外投資產(chǎn)品分析方面發(fā)力。
垂直模型的專業(yè)優(yōu)勢在財(cái)富管理行業(yè)也會(huì)越來越明顯，GPT的出現(xiàn)將改變過去智能投顧是高凈值家庭“專屬服務(wù)”的概念，使長尾市場得到快速發(fā)展。摩根士丹利的1.5萬名財(cái)務(wù)顧問，在GPT-4的助力下服務(wù)客戶的數(shù)量和效率將提升多少倍？
除了這些頂級(jí)銀行以外，垂直大模型在應(yīng)用層給了初創(chuàng)公司更多的機(jī)會(huì)去服務(wù)更多客戶?？萍计髽I(yè)通過低門檻和獨(dú)立性吸引更多的下沉客戶，傳統(tǒng)大銀行則發(fā)揮自身優(yōu)勢，瞄準(zhǔn)存量客戶和推介各種產(chǎn)品組合，不同體量的機(jī)構(gòu)決定了在智能投顧領(lǐng)域的不同打法。
從美國智能投顧市場看，主要包括三類參與主體：
一是以Wealthfront、Betterment為代表的初創(chuàng)公司利用自身的技術(shù)優(yōu)勢與低門檻要求，挖掘長尾客戶價(jià)值；
二是以 Vanguard、嘉信理財(cái)為代表的大型金融機(jī)構(gòu)，發(fā)揮自有資本優(yōu)勢、存量客戶優(yōu)勢、品牌優(yōu)勢以及競爭壁壘推出智能化投顧產(chǎn)品；
三是收購第三方公司，快速布局智能投顧市場，例如貝萊德收購 Future Advisor等。
根據(jù)信用評級(jí)公司 CRISIL GR&A 測算，大模型在智能投研領(lǐng)域的應(yīng)用有望節(jié)省 22.5%的成本，將使財(cái)富管理惠及更多民眾。
更大的普惠同時(shí)也意味著更多風(fēng)險(xiǎn)。值得一提的是，RBC能超越眾多歐美大行，登上銀行AI指數(shù)榜單亞軍位置，還得益于其負(fù)責(zé)任的AI（Responsible AI）行動(dòng)。Kathryn Hume認(rèn)為，人們越來越認(rèn)識(shí)到AI可能加劇的道德風(fēng)險(xiǎn)。在世界各地，圍繞人工智能的道德和負(fù)責(zé)任使用的辯論日趨激烈。
可解釋的人工智能（XAI）將成為一項(xiàng)新興技術(shù)，或許與GPT 相對應(yīng)。雖然 ChatGPT 的算法見解完全是“黑匣子”，但 XAI 允許用戶和監(jiān)管仔細(xì)審查AI運(yùn)作的基本原理，并且敦促開發(fā)人員磨煉算法，使其按預(yù)期工作。XAI使財(cái)富管理公司和投資顧問能夠監(jiān)控和證明人工智能衍生的財(cái)務(wù)建議，并使其符合監(jiān)管要求和客戶的最佳利益。
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參考資料：
Evident Insights:?Evident AI Index for Banks Key Findings Report
FORBES:?How Morgan Stanley Is Training GPT To Help Financial Advisors
AdvisorHub:?Morgan Stanley to Roll Out AI Software to All Brokers in Third Quarter
平安證券:《從 AIGC 看商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型》
