Artefact 主办的金融人工智能峰会Artefact 2024年9月17日——巴黎

ODDO BHF首席数据与数字官Laure Lesage、Indosuez财富管理首席创新官Lydie Percier以及Artefact合伙人Alexis Baufine-Ducrocq参与的小组讨论中的主要收获。

人工智能在私人银行业中的应用与战略

私人银行是金融服务中极具个性化的一环，两家银行均分享了各自在人工智能领域的探索历程。其中一家银行自2018年涉足人工智能领域以来，已推出一款基于人工智能的投资基金，并利用算法开展精准经纪业务；另一家银行则从自然语言处理（NLP）起步，为资产管理人提供报告摘要服务，目前正试点生成式人工智能（GenAI）的应用场景，例如翻译、语音转文本及数据查询等。

私人银行业中极具前景的应用场景

两家银行都探索了多种人工智能应用。其重点之一是赋能前台员工，帮助他们优化会议流程、管理客户活动并提供个性化的待办事项清单。人工智能有助于银行从业人员处理复杂的流程，从而让他们有更多时间与客户互动。然而，挑战在于如何在高影响力的应用场景与运营可行性之间取得平衡，既要确保为员工提供切实有效的支持，又不能使日常工作流程变得过于复杂。

人工智能助力客户关系管理

在财富管理领域，信任与个性化至关重要。人工智能并非旨在取代人际互动，而是为了增强银行家有效支持客户的能力。通过从内部工具入手——例如集成在客户关系管理系统（CRM）中的聊天机器人——银行家能够获得可付诸行动的客户洞察，从而优化决策。这两家银行都将人工智能视为一种工具，旨在增强而非取代对私人银行业务至关重要的个性化客户关系。

在创新与投资回报率之间取得平衡

虽然展示人工智能项目的投资回报率颇具挑战性，但两家银行都强调敏捷性。其策略在于进行快速、小规模的投资并迅速验证效果，以此将风险降至最低，并赢得投资方的信任。其中一家银行采用设计冲刺（design sprints）的方式，在进行大规模投资前先验证概念；而两家银行都坚信人工智能将对行业产生重大影响。不过，它们避免草率下结论，而是着眼于长远收益。

规模扩展与技能培养方面的挑战

人工智能技术的产业化和规模化仍面临诸多挑战。遗留系统、不断演变的技术栈，以及数据分析和人工智能领域的新技能要求，都构成了障碍。两家银行都在投资招聘数据工程师和机器学习专家等专业人才，同时通过提升现有员工的技能来确保业务连续性。尽管管理层给予了支持，但要证明这些投资是正确的，对于争取更广泛的支持以推动人工智能驱动的举措至关重要。

确保用户接受度和信任度

某家银行通过营造无压力的环境，鼓励银行从业人员探索人工智能的应用，从通用场景入手，再逐步过渡到更具体的应用，以此推动人工智能的普及。其目标是帮助银行从业人员认识到人工智能对其职业生涯带来的价值。在培训中，通过情景模拟演示，展示人工智能如何协助客户开发及其他工作任务。另一家银行则侧重于领导层的参与，对高层管理人员进行人工智能培训，培育数据与人工智能社区，并定期举办宣传活动，分享成功案例并促进学习。 这些银行将培训分为不同层次——既有面向全体员工的广泛培训，也有针对专家的专项培训——以此在员工中建立信任并推动技术应用。