Artefact 举办的人工智能金融峰会 - 2024 年 9 月 17 日 - 巴黎

IBM IBM 和 Managing Director 金融服务副总裁 Anne-Gaëlle Chasles、法国农业信贷集团副集团首席信息官兼集团首席技术官 Emmanuel Sardet、法国巴黎银行交易银行人工智能主管兼人工智能和 IT 创新主管苏阳以及 Data 咨询总监 Jérémie Cornet-Vuckovic（Artefact 战略和人工智能项目）在小组讨论中的主要心得。.

导言和目的

圆桌会议首先讨论了人工智能在提高运营效率、创造价值和衡量影响方面的作用。目标是探讨实施人工智能的战略、成功因素和挑战，特别是关注实际使用案例及其可衡量的成果。发言者包括来自法国巴黎银行、IBM 及其他金融和科技领域的领导者，他们各自分享了自己的见解。.

法国巴黎银行的人工智能

苏杨强调，人工智能是银行业务战略的核心。为了跟踪人工智能的影响，该银行使用了三种指标：财务指标（成本节约、投资回报率）、感知指标（用户满意度、净推广得分）和使用指标（如人工智能工具的使用频率）。让包括业务所有者和 IT 专业人员在内的所有利益相关者参与跟踪这些指标，可确保全面了解人工智能对组织的影响。.

法国巴黎银行的战略重点和领导力

补充观点强调了重点和领导承诺的重要性。该银行优先考虑了 30 多个人工智能用例，每个用例都由一名执行委员会成员负责监督。这确保了价值捕捉与业务目标保持一致，无论是面向客户的运营、效率提升还是一线增长。领导层在保持势头和衡量成功方面发挥着至关重要的作用。.

IBM 的人工智能转型

尽管 IBM 是一家科技巨头，但它也在内部使用人工智能来提高效率，与外部人工智能产品保持一致。该公司采用结构化的方法来改进流程，首先是制定基准，然后组建跨职能团队来简化工作流程。例如，他们的人工智能客户支持系统现在可以自主处理 70% 的咨询，而他们的人工智能采购系统通过提供更快的关键信息访问速度，每年可节省 26000 个小时。.

欺诈检测和预防用例

法国巴黎银行（BNP Paribas）分享了一个显著的欺诈检测用例，在这一领域，人工智能已取得显著成效。人工智能有助于应对不断变化的欺诈策略的复杂性，提供能够快速适应并提高运营效率的解决方案。除预防欺诈外，生成式人工智能有望通过协助开发人员和改善银行业的客户个性化来进一步提高效率。.

挑战和成功因素

采用人工智能的主要挑战包括从一开始就确保业务、IT 和 data 科学团队之间的协作。适当的衡量标准对于确定项目优先级和衡量其影响至关重要，而充足的投资和雄心壮志则是取得成功的必要条件。提高员工技能和关注用户采用率对于人工智能项目实现真正价值和避免实施障碍也至关重要。.

道德、环境和社会因素

讨论最后对人工智能更广泛的影响进行了思考，包括可持续性、信任、包容性和欧洲主权。与会者强调，减少人工智能的环境足迹、确保道德实践、促进多样性以及与欧洲价值观保持一致，对于负责任地部署人工智能至关重要。IBM 承诺使用更小、更节能的模型，这就是科技公司如何解决这些问题的一个例子。.