法国巴黎银行亮相Artefact 主办的“金融人工智能Artefact 揭示人工智能的隐性潜力

阿德里安·韦斯特赫姆在主题演讲开场时便明确指出，与自动驾驶汽车或内容创作等更主流的AI应用不同，他的工作重点在于利用AI为业务运营创造价值。他强调，必须根据组织的成熟度来确定AI项目的预期价值，并指出即使不采取行动，仍可能获得一些由AI驱动的被动收益。 然而，积极采用人工智能能够带来显著价值，可从“简单的生成式”方法入手，这有望提升运营效率并使利润率提高约5%。

随着法国巴黎银行在人工智能转型道路上不断前进，下一阶段的重点在于掌握数据科学和机器学习运维（MLOps）技能。维斯特赫姆将这一阶段比作成为“淘金者”，致力于发掘那些能够将利润率再提升10%的高价值人工智能应用场景。 他透露，法国巴黎银行已处于这一阶段数年，并解释说该阶段的重点在于将人工智能解决方案部署到整个业务中，并发掘有价值的“金矿”。维斯特格姆强调，识别和部署这些用例对提升法国巴黎银行的人工智能能力起到了关键作用。

正如维斯特赫姆所描述的，人工智能成熟度的第三阶段是“全局人工智能策略”，即在所有业务领域整合人工智能，以提升价值，并有望将利润率提高多达25%。不过，维斯特赫姆强调，必须从“用例驱动”的模式转向“产品导向”的思维方式。他举例说明，通过将各种业务需求整合到一个人工智能产品中，从而提供个性化的客户内容，优化资源配置并降低成本。

为了进一步阐释这种基于产品的思路，维斯特赫姆分享了一个名为“智能收件箱”的项目案例。该项目最初只是一个简单的电子邮件分类解决方案。尽管该项目起初看似投资回报率为负，但随着时间的推移，团队逐渐意识到它作为人工智能产品的潜力。 “智能收件箱”逐渐演变为更全面的解决方案，整合了自动邮件回复和文档管理等功能。这一转变证明，超越单个用例的局限，投资于能够满足更广泛业务需求的可扩展AI产品，具有重要价值。

维斯特赫姆的第一条重要经验是“放眼长远”，不要过早放弃人工智能项目。他强调，长远眼光能让简单的解决方案演变为复杂的产品，智能收件箱便是如此。 他的第二条建议是“深入探究”，并不断对现有解决方案提出质疑。他分享了一个文档处理AI项目的经验：最初准确率仅为50%，但通过重新评估技术并选择更有效的开源解决方案，准确率显著提升至90%至99%。

他在第三堂也是最后一堂课中强调了“衡量”人工智能项目成效的重要性，尤其是在部署生成式人工智能时。 维斯特格姆分享道，由于担心生成式人工智能存在诸如“幻觉”等局限性，他们与J. Gard等外部机构合作，共同评估和衡量风险。这帮助法国巴黎银行更好地降低了面向客户的AI应用（如生成式聊天机器人）中的风险，这对银行业这种对风险极为敏感的环境至关重要。

阿德里安·韦斯特赫姆在主题演讲的结尾，展望了法国巴黎银行未来可能达到的人工智能成熟度水平。尽管未来充满变数，但他表示相信，通过持续学习和适应，必将带来新的洞见。他以乐观的展望结束了演讲，并邀请大家进一步探讨。