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

IBM Managing Director、IBM 金融服务部门的 Jean-Philippe Desbiolles，Crédit Mutuel Alliance Fédérale 副首席信息官兼首席技术官 Damien Ernst，以及 Artefact 金融人工智能主管 Emma Sezen 在小组讨论中的主要心得。.

瑞士信贷互助会与 IBM 的合作

自 2015 年以来，瑞士信贷互助联盟与 IBM 在人工智能方面展开了合作，首先是分析顾问的电子邮件并提供虚拟协助。为了支持人工智能用例的实施，建立了一个认知工厂，由 IT、业务专家和 IBM 提供支持。2018 年，他们将人工智能整合到各种活动中，并于 2023 年开始探索生成式人工智能。.

人工智能战略和扩展

人工智能战略需要不畏挑战，坚持长期愿景，而不是 “快速失败”。真正的大规模人工智能需要创建一个运营模式，就像人工智能工厂一样，并将人工智能与 data 紧密结合，以取得切实的成果。这不仅需要技术，还需要组织变革和正确的平台，以确保成功采用人工智能。.

人工智能的信任与伦理

在金融领域，信任至关重要。瑞士信贷互助联盟强调道德和客户保护，集中人工智能模型和 data 以实现可审计性。他们采用了 IBM 的 WatsonX 来监控模型的透明度、合规性和道德原则。IBM 补充说，信任能推动采用和投资回报率。建立一个集中管理人工智能模型的平台、确保 data 的完整性以及制定明确的道德准则，是实现负责任人工智能的关键步骤。.

人工智能对银行运营的影响

人工智能被嵌入到许多业务功能中，提高了效率，并为客户的增值互动腾出了时间。人工智能增强型工具每月处理 600 多万封客户电子邮件，分析附件，支持顾问处理每月 60 万次查询。客户通过人工智能虚拟助理提出 140 多万个问题，另有 300 多万个电话由人工智能增强型语音系统管理。这些改进为员工节省了 240 万小时。.

挑战和未来步骤

虽然人工智能改善了业务，但挑战依然存在。银行的重点是有效整合生成式人工智能，同时确保技术仍然是加强人类工作的工具，而不是取而代之。跨渠道人工智能能力是另一个目标，以确保所有客户接触点的体验保持一致。道德、data 隐私和对人工智能操作的控制是优先考虑的问题，因为所有 data 和流程都是在联邦储蓄信贷银行的 data 中心运行，并通过 GPU 增强私有 cloud 能力，以实现高效的人工智能处理。.

人工智能与人类协作

首要挑战是人类与人工智能之间的平衡。仅由人工智能做出的决策并不总是卓越的；使用案例的背景决定了人工智能、人类或它们的组合是否能提供最佳结果。随着生成式人工智能的发展，企业必须做好准备，解决与决策责任有关的问题，尤其是在医疗保健和金融等敏感领域。.

下一个前沿

量子计算：银行业的下一步是将人工智能、传统 IT 和量子计算结合起来。瑞士信贷互助联盟正在探索量子计算提高运营效率的潜力，并建立了量子工厂和学院，以开发该领域的专业知识。未来的信息技术将融合传统计算（比特）、量子技术（量子比特）和人工智能（神经元）。.