Iki 2025 m. gruodžio mėn. Volstryte pradėtas taikyti dirbtinio intelekto eksperimentai, atlikti dideliuose JAV bankuose, perėjo į kasdienes operacijas. Gruodžio 9 d. Niujorke vykusioje Goldman Sachs finansinių paslaugų konferencijoje bankų vadovai apibūdino dirbtinį intelektą, ypač generuojantį DI, kaip veiklos atnaujinimą, jau padidinantį inžinerijos, operacijų ir klientų aptarnavimo našumą.
Ta pati diskusija atskleidė ir sunkesnę realybę. Jei bankai gali pagaminti daugiau su tomis pačiomis komandomis, kai kurių vaidmenų dabartiniu lygiu nebereikės, kai paklausa stabilizuosis.
Kaip Wall Street bankai sako, kad dirbtinis intelektas šiandien duoda rezultatų
JPMorgan: veiklos pelnas pradeda didėti
Marianne Lake, JPMorgan vartotojų ir bendruomenės bankininkystės vadovė, teigė, kad produktyvumas srityse, kuriose naudojamas dirbtinis intelektas, išaugo iki maždaug 6%, palyginti su maždaug 3% prieš diegimą. Ji pridūrė, kad operacijų našumas ilgainiui gali padidėti 40–50%, nes dirbtinis intelektas tampa įprasto darbo dalimi.
Šie laimėjimai priklauso nuo sąmoningų pasirinkimų, o ne nuo plačių eksperimentų. JPMorgan daugiausia dėmesio skyrė saugiai vidinei prieigai prie didelių kalbų modelių, tiksliniams darbo eigos pakeitimams ir griežtai duomenų naudojimo kontrolei. Bankas savo vidinį „LLM Suite“ apibūdino kaip kontroliuojamą aplinką, kurioje darbuotojai gali kurti ir apibendrinti turinį naudodami didelius kalbinius modelius.
Wells Fargo: gamybos apimtis auga prieš pasikeitus personalui
„Wells Fargo“ generalinis direktorius Charlie’is Scharfas teigė, kad bankas iki šiol nesumažino darbuotojų skaičiaus dėl dirbtinio intelekto, tačiau pažymėjo, kad „daro daug daugiau“. Jis teigė, kad gerėjant našumui vadovybė tikisi rasti sritis, kuriose reikia mažiau žmonių.
Tą pačią dieną pateiktuose komentaruose Scharfas teigė, kad banko vidinis biudžetas jau rodo, kad iki 2026 m. sumažės darbuotojų skaičius, net neįvertinus viso AI poveikio. Jis taip pat pažymėjo didesnes išeitines išlaidas, o tai rodo, kad ruošiamasi būsimiems koregavimams.
PNC: AI pagreitina ilgai trunkantį pamainą
PNC generalinis direktorius Billas Demchakas AI pozicionavo kaip greitintuvą, o ne naują kryptį. Jis sakė, kad banko darbuotojų skaičius beveik dešimtmetį išliko nepakitęs, net kai verslas plečiasi. Pasak jo, šis stabilumas atsirado dėl automatizavimo ir šakų optimizavimo, o dirbtinis intelektas gali dar labiau paskatinti tendenciją.
„Citigroup“: programinės įrangos ir klientų aptarnavimo pranašumas
Naujasis „Citi“ finansų direktorius Gonzalo Luchetti teigė, kad bankas užfiksavo 9% programinės įrangos kūrimo produktyvumo pagerėjimą. Tai atspindi platesnį modelį didelėse įmonėse, naudojančiose dirbtinio intelekto kopilotus, kad palaikytų kodavimo darbą.
Jis taip pat atkreipė dėmesį į dvi klientų aptarnavimo sritis, kuriose dirbtinis intelektas padeda: tobulinti savitarną, kad agentus pasiektų mažiau skambučių, ir pagalbą agentams realiuoju laiku, kai klientams reikia pasikalbėti su žmogumi.
„Goldman Sachs“: darbo eigos pokyčiai, susiję su įdarbinimo apribojimu
Anot „Reuters“, „Goldman Sachs“ vidinė „OneGS 3.0“ programa daugiausia dėmesio skyrė AI naudojimui pardavimo procesams ir klientų įtraukimui pagerinti. Ji taip pat skirta daug procesų reikalaujančioms funkcijoms, tokioms kaip skolinimo darbo eigos, reguliavimo ataskaitų teikimas ir pardavėjo valdymas.
Šie pokyčiai vyksta kartu su darbo vietų mažinimu ir lėtesniu įdarbinimo tempu, tiesiogiai susiejant darbo eigos pertvarkymą su personalo sprendimais.
Ten, kur Wall Street bankai mato anksčiausią AI produktyvumo padidėjimą
Visuose bankuose ryškiausia nauda pasireiškia darbuose, kurie labai priklausomi nuo dokumentų, atliekami kartojami žingsniai ir veikia pagal apibrėžtas taisykles. Generatyvusis dirbtinis intelektas gali sutrumpinti laiką, reikalingą informacijos paieškai, medžiagai apibendrinti, turinio juodraščiams ir darbui per patvirtinimo grandines, ypač kai jis derinamas su struktūriniais procesais ir žmogaus patikrinimais.
Įprastos sritys, kuriose pastebimas ankstyvas poveikis:
- Operacijos: atsakymų rengimas, atvejų apibendrinimas ir išimčių sprendimas greičiau
- Programinės įrangos kūrimas: kodo generavimas, testų rašymas, pertvarkymas ir dokumentacijos kūrimas
- Klientų aptarnavimas: stipresnė savitarna kartu su agentų palaikymu realiuoju laiku
- Pardavimo palaikymas ir įtraukimas: duomenų ištraukimas iš dokumentų, formų pildymas ir kliento sąrankos paspartinimas
- Reguliuojamos ataskaitos: greičiau surinkti pasakojimus ir įrodymus, griežtai peržiūrint ir kontroliuojant
Kodėl valdymas formuoja įvaikinimo tempą
Bankams entuziazmas nėra pagrindinis apribojimas. Kontrolė yra. JAV reguliavimo institucijos jau seniai reikalavo griežtos modelių priežiūros, ir šie lūkesčiai apima dirbtinio intelekto sistemas. Tokios gairės, kaip Federalinis rezervų bankas ir OCC SR 11-7, nustato modelio kūrimo, patvirtinimo ir nuolatinės peržiūros standartus. 2025 m. JAV vyriausybės atskaitomybės biuro ataskaitoje pažymima, kad esami modelio rizikos valdymo principai jau taikomi dirbtiniam intelektui, įskaitant testavimą ir nepriklausomą priežiūrą.
Praktiškai tai stumia bankus link projektų, kuriuos galima išnagrinėti ir atsekti. AI naudojimas dažnai ribojamas, kiek jis gali veikti savarankiškai. Raginimai ir išėjimai registruojami, našumas stebimas, ar nėra nukrypimų, o žmonės lieka atsakingi už didelio poveikio sprendimus, tokius kaip skolinimas, ginčų nagrinėjimas ir oficialių ataskaitų teikimas.
Produktyvumas auga, bet užimtumo klausimai išlieka
Bankų vadovų komentarai rodo laipsnišką poslinkį. Pirmasis etapas atrodo kaip stabilus darbuotojų skaičius ir didesnis našumas, nes AI įrankiai pasklinda komandose. Antrasis etapas prasideda, kai šis pelnas tampa pakankamai nuoseklus, kad galėtų turėti įtakos personalo planams, pašalinant, keičiant vaidmenis ar tikslingai sumažinant.
Signalai iš Wells Fargo apie 2026 m. darbuotojų skaičiaus planavimą ir išeitines išlaidas rodo, kad kai kurie bankai artėja prie antrojo etapo.
Platesniu lygmeniu institucijos, pvz., Tarptautinis valiutos fondas, perspėjo, kad dirbtinis intelektas gali paveikti didelę darbo vietų dalį visame pasaulyje, o automatizavimas ir papildymas skiriasi priklausomai nuo vaidmens ir regiono. Pasaulio ekonomikos forumas 2025 m. darbo ateities ataskaita taip pat planuoja didelį darbo vietų judėjimą, nes įmonės priima dirbtinį intelektą ir koreguoja įgūdžių poreikius.
Ką AI reiškia Wall Street banko strategijai po 2025 m
Bankai, kurie daugiausiai laimi iš dirbtinio intelekto, greičiausiai sutelks dėmesį į tris sritis vienu metu: darbo eigos pertvarkymą, o ne pokalbių įrankius, tvirtų duomenų pagrindų kūrimą ir valdymo, kuris palaiko greitį, nesumažinant pasitikėjimo, diegimą.
Tyrimų įmonės teigia, kad finansinės lėšos yra didelės. „McKinsey“ apskaičiavo, kad generuojantis dirbtinis intelektas bankų sektoriui galėtų atnešti nuo 200 iki 340 mlrd. USD metinės vertės, daugiausia dėl produktyvumo gerinimo.
Nebekyla atviras klausimas, ar AI gali duoti rezultatų bankininkystėje. Tai rodo, kaip greitai bankai gali įprastą pelną, išsaugodami audito seką, saugumą ir klientų apsaugos priemones, ir kaip jie valdo po to kylančius darbuotojų pokyčius.
(Lo Lo nuotrauka)
Taip pat žiūrėkite: BNP Paribas pristato AI įrankį investicinei bankininkystei
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite „AI & Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra „TechEx“ dalis ir vyksta kartu su kitais pagrindiniais technologijų renginiais. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
