人工智慧：皇帝的新衣？金融服務中的採用情況

Katharine Wooller 是 Softcat plc 的金融服務首席策略師，該公司是一家在 FTSE 上市的資訊科技公司。

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由 JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarna 等高層閱讀

少數議題如人工智慧（AI）一樣具有極大爭議；判斷範圍從較正面的一面，將其視為人類進步的下一個前沿、尋找問題解決方案的技術，到較負面的一面，甚至可能導致人類的終結。

作為 Softcat 的首席策略師，支持 2,500 家金融服務公司提供資訊科技服務與基礎建設，我有幸親眼見證整個金融服務與投資（FS&I）行業中創新不斷展開。

首先，量化對沖基金對 AI 投資熱情高漲，因為他們看重 AI 在提升回報方面的重大投資；保險業也因此受益，因為其擁有大量數據——這兩者都能輕鬆證明具有明確的應用案例與強大的投資回報率（ROI）。

金融服務公司早在 AI 以現有形式推廣之前，已經進行數學建模與機器學習近十年，但近期 AI 基礎設施的卓越性能，促使量化交易基金、保險公司與財富管理公司大力採用，皆希望從現有大量數據中獲益。

此外，許多被稱為 AI 的技術，其實只是自動化的下一個演進階段。

儘管我們看到各類金融服務公司對 AI 表現出濃厚興趣，基於這項技術的巨大潛力，但我們仍處於採用的起步階段。不同的應用案例差異極大——一流銀行部署 AI 的方式，與擁有十個分支的地方性建築協會截然不同。

我經常觀察到，同一組織內部的不同部門對 AI 的接受度也不盡相同，董事會、較年輕且數位化較熟悉的世代，以及營運/財務部門，通常較為歡迎這一想法，而合規部門則較為謹慎。常見的擔憂包括技術的“黑箱”特性、對倫理部署的擔憂，以及缺乏明確的監管規範。

然而，早期採用與高使用率的模式已逐漸浮現。成功的公司通常擁有明確的 AI 採用策略，建立卓越中心，並確保數據從一開始就處於適當狀態；這些看似微不足道的措施，卻是成功創新的基石。

我們經常看到的第一個應用案例是生產力工具，如 ChatGPT、Co-pilot 或 Claude，這些工具常成為許多同事接受 AI 概念的入門點，有時甚至被戲稱為“入門藥”！

文化上，採用 AI 可能是對現狀的巨大挑戰，具有遠見的領導團隊會著眼於未來，為組織做好準備。一個前瞻性的人力資源策略至關重要，包括建立內部 AI 能力與專業知識，專注於相關技能，促進知識分享。長遠來看，還需考慮如何重新部署因 AI 效率提升而被取代角色的同事。

當然，對 AI 的價值貢獻也受到高度關注。有些銀行擁有數百個潛在應用案例，如何篩選進行概念驗證（PoC）並更廣泛推展，具有一定挑戰性。對於這樣的新技術，最佳實踐尚在逐步形成。首先，面對大量潛在應用案例，優先選擇能帶來最大價值的項目可能令人不知所措，必須根據影響力、成本、可行性與與整體業務目標的契合度，進行嚴格篩選，以評估潛在 ROI。

此外，需建立完善的衡量框架來評估 AI 項目，包括相關的 KPI、堅實的數據收集方法，以及明確的報告機制。一旦 AI 項目成為日常運營的一部分，就必須持續進行迭代改進，以最大化回報並確保與戰略優先事項保持一致——這也是高績效團隊的文化特徵。

近日，我受邀與監管機構討論 AI。在一次行業圓桌會議中，提出了一個令人困惑的問題：“AI 比其他任何技術都更能解決的問題是什麼？” 不出所料，各組織的答案截然不同，我預計企業將在未來多年內一直在思考這個問題。

那些不能在 AI 方面制定策略、及時且適當部署的公司，將處於明顯的劣勢。