最近有一份關于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

為了做這個榜單，Evident Insights收集了數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點，基于銀行財報和一系列第三方數(shù)據(jù)源的公開數(shù)據(jù)，在50多位領先的人工智能和銀行業(yè)專家的參與下，建立起這個榜單。

每家銀行都根據(jù)四個方面的142項單項指標進行評估，這四方面分別是人才、創(chuàng)新、領導力和透明度。人才的占比權重最高，達到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)站信息進行搜羅分析后，Evident Insights還發(fā)現(xiàn)一個有趣的現(xiàn)象：在生成式人工智能如此火熱的當下，這23家銀行只有不到2%的AI相關職位描述，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相關報告及上榜銀行后也發(fā)現(xiàn)，GPT雖然已成顯學，但這些國際大銀行并沒有認為其包治百病。由于對人工智能技術投入早、布局深，很多銀行已有的深度學習財富管理系統(tǒng)已相當成熟，并沒有一窩蜂去追GPT熱點。

相反，榜單中提到的“透明度”指標，受到很多大行的重視，比如負責任的人工智能(Responsible AI)或可解釋人工智能（Explainable AI, XAI）在大行的財報中出現(xiàn)比例越來越高。

摩根士丹利：用GPT-4做知識管理

在銀行AI指數(shù)榜單上勉強擠進前10的摩根士丹利，在GPT應用方面顯得最為高調(diào)，其“創(chuàng)新”分項的排名是第4。盡管如此，大摩對GPT的應用也仍停留在試驗階段，并未進入生產(chǎn)環(huán)境，且試驗領域并不寬泛。

今年3月OpenAI正式推出GPT-4時，將摩根士丹利的財富管理應用當成典型案例一并推出。

具體而言，摩根士丹利擁有一個數(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——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，需要財務顧問（FA）瀏覽大量信息，才能找到特定問題的答案，顯得相當?shù)托А?br/>

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)部的聊天機器人提供支持（注意并沒有對外），該機器人可以對財富管理內(nèi)容進行全面搜索整合，然后給財務顧問們提供想要的答案。

摩根士丹利有超過 1.5萬名財務顧問，可能會對內(nèi)部聊天機器人提出這些問題：

*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（IBM 的五個主要競爭對手是誰？）

*流程問題（如何將個人退休金賬戶納入不可撤銷的信托中？）。

摩根士丹利以 10 萬份文檔作為訓練語料庫，針對類似問題“微調(diào)（Fine-Tune）訓練”了 GPT-4。

據(jù)《福布斯》雜志報道，有300名摩根士丹利的FA正在幫助模型“強化學習”——當他們得到聊天機器人的答案后，可以給出贊成或反對的意見，或者根據(jù)需要提供更詳細的反饋。

ChatGPT一個廣遭詬病的問題是，常常會毫無事實依據(jù)地產(chǎn)生“幻覺（hallucinations）”內(nèi)容，這對于財富管理服務而言是致命的。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)務相關的問題范圍，這可以確保輸出的內(nèi)容來自其已有的知識文檔。

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)容把關的還有合規(guī)審核人員，在該公司正常的知識管理流程中，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。

事實上，摩根士丹利的財富管理部門，已花費多年時間研究出“Next Best Action”系統(tǒng)（NBA），這才是用機器學習武裝1.5萬名FA的現(xiàn)實工具。

NBA系統(tǒng)通過機器學習發(fā)現(xiàn)個性化的投資想法，并通過其 CRM 系統(tǒng)向特定客戶分發(fā)。NBA系統(tǒng)設置了三個不同的目標功能：

一是為客戶提供投資意見并幫助決策，既提供被動投資，也可以根據(jù)客戶的意愿提供個股和債券投資選擇；

二是提示操作警報，比如低現(xiàn)金余額警報以及客戶投資組合價值大幅變動的提示等；

三是生活事件規(guī)劃，比如若能確認客戶孩子患病，系統(tǒng)可以推薦當?shù)刈钌瞄L醫(yī)治該疾病的醫(yī)院和治療財務規(guī)劃，以建立其與客戶的附加價值關系。

領導GPT-4相關業(yè)務的摩根士丹利數(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)財富顧問行業(yè)垂直網(wǎng)站AdvisorHub在7月的最新報道，摩根士丹利預計在今年第三季度，向其超過1.5萬名財務顧問推出生成式AI工具，今年3月以來還只有900個FA在試用。

在銀行AI指數(shù)榜單中，摩根士丹利的人才分項排名只有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，是為人工智能和機器學習平臺延攬新的財富管理主管——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：增強既有機器學習系統(tǒng)

排在榜單冠軍位置的摩根大通，對GPT有一些宣言式的計劃，但并未透露太多應用細節(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報道，摩根大通正在開發(fā)一款類似ChatGPT的軟件服務。摩根大通提交的文件顯示，該行5月為一款名為“IndexGPT”的產(chǎn)品申請了商標注冊。IndexGPT將利用“使用人工智能的云計算軟件”來“分析和選擇適合客戶需求的證券”。

商標注冊文件指出，IndexGPT使用了以ChatGPT為代表的人工智能技術，摩根大通全球技術主管 Lori Beer表示，該行已經(jīng)雇傭了1500名數(shù)據(jù)科學家和機器學習工程師，正在測試GPT技術的“多個使用案例”。

在5月22日摩根大通投資者日會議上，該行資產(chǎn)與財富管理部門首席執(zhí)行官Mary Callahan Erdoes在談到AI時表示：“這將成為人們?nèi)绾喂芾碣Y產(chǎn)的圣杯?！?br/>

“我們已經(jīng)加載了30年來所關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)時說，“然后，我們將其與每天獲得的數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點進行匹配，我們已經(jīng)看到了如此巨大的提升?！?br/>

她進一步透露稱，摩根大通有自己的內(nèi)部資產(chǎn)管理業(yè)務，類GPT模型在其Spectrum投資組合管理系統(tǒng)上運行。

銀行AI指數(shù)榜單的亞軍是來自加拿大的RBC，該行將深度學習和強化學習技術用于財富管理已有多年積累，特別在“創(chuàng)新”和“透明度”分項指標排名中都名列前3。

RBC專門成立了一家名為Borealis AI的人工智能研究中心，既為母行服務也從事人工智能的前沿研究。Borealis AI的負責人Kathryn Hume在接受畢馬威訪談時，詳細介紹了其團隊如何將強化學習應用于銀行客戶服務：

Borealis AI與RBC資本市場團隊推出了基于強化學習的交易執(zhí)行系統(tǒng)?！拔覀兿Ｍ私馊绾问褂脵C器學習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。事實證明，我們創(chuàng)建的模型非常動態(tài)，能夠比傳統(tǒng)交易算法更靈活地實時響應波動性的變化?！?br/>

Borealis AI還成功幫助零售和商業(yè)銀行將昨天的業(yè)務流程轉(zhuǎn)變?yōu)槊魈斓奈磥懋a(chǎn)品。例如，構建了現(xiàn)金流預測工具，幫助財務顧問主動與客戶互動，了解即將到來的財務需求，并提供更有針對性的建議。還通過創(chuàng)建應用程序來幫助零售客戶管理財務，并受益于最新的個性化機器學習技術。

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獎，獲獎理由是該行和Borealis AI共同開發(fā)的NOMI Forecast系統(tǒng)。

NOMI Forecast系統(tǒng)利用深度學習為客戶的現(xiàn)金流提供及時、準確的預測。在該行獨特的數(shù)據(jù)集支持下，相關模型經(jīng)過訓練可以為 RBC 客戶提供個性化體驗，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)訓練出的各種模型組合。在嫁接GPT進行微調(diào)訓練后，增強通用交互能力，是這些國際頂級銀行相似的選擇。

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。從剛剛結束的上海世界人工智能大會可以發(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，但在金融領域的各項表現(xiàn)明顯優(yōu)于通用大模型。

金融行業(yè)的強監(jiān)管和專業(yè)性，決定了在Know-How基礎上利用金融機構沉淀的專業(yè)數(shù)據(jù)訓練，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，依托多年服務銀行、保險客戶的算法模型經(jīng)驗，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)勢在財富管理行業(yè)也會越來越明顯，GPT的出現(xiàn)將改變過去智能投顧是高凈值家庭“專屬服務”的概念，使長尾市場得到快速發(fā)展。摩根士丹利的1.5萬名財務顧問，在GPT-4的助力下服務客戶的數(shù)量和效率將提升多少倍？

除了這些頂級銀行以外，垂直大模型在應用層給了初創(chuàng)公司更多的機會去服務更多客戶?？萍计髽I(yè)通過低門檻和獨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，瞄準存量客戶和推介各種產(chǎn)品組合，不同體量的機構決定了在智能投顧領域的不同打法。

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優(yōu)勢與低門檻要求，挖掘長尾客戶價值；

二是以 Vanguard、嘉信理財為代表的大型金融機構，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)信用評級公司 CRISIL GR&A 測算，大模型在智能投研領域的應用有望節(jié)省 22.5%的成本，將使財富管理惠及更多民眾。

更大的普惠同時也意味著更多風險。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，還得益于其負責任的AI（Responsible AI）行動。Kathryn Hume認為，人們越來越認識到AI可能加劇的道德風險。在世界各地，圍繞人工智能的道德和負責任使用的辯論日趨激烈。

可解釋的人工智能（XAI）將成為一項新興技術，或許與GPT 相對應。雖然 ChatGPT 的算法見解完全是“黑匣子”，但 XAI 允許用戶和監(jiān)管仔細審查AI運作的基本原理，并且敦促開發(fā)人員磨煉算法，使其按預期工作。XAI使財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務建議，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》