Artefact 举办的人工智能金融峰会 - 2024 年 9 月 17 日 - 巴黎
从 Artefact 合伙人兼全球金融服务负责人 Joffrey Martinez 的开幕致辞中获得的主要启示。.
人工智能对金融业的快速变革
16 年前，投资传统金融机构似乎是稳赚不赔的买卖。然而，人工智能的迅速崛起证明，技术甚至可以超越最成熟的银行。近年来，人工智能极大地改变了金融业的格局，从利用机器学习改进欺诈检测，到提高算法交易的效率。最显著的飞跃发生在近两年的生成式人工智能（GenAI）上，它现在可以让技术在与客户的互动中表现出同理心--这是以前无法想象的里程碑。.
扩展人工智能的挑战
尽管人工智能能力取得了突破性进展，成本也在不断降低，但只有约 10% 的金融公司成功地扩大了其人工智能计划的规模。大多数应用仅限于将 ChatGPT 或 Copilot 等工具集成到现有流程中，导致难以衡量投资回报、成本降低或客户满意度的提高。问题是：哪些障碍阻碍了人工智能的成功应用，以及如何克服这些障碍？
时代：人工智能成功框架
要应对人工智能的挑战，解决方案在于 TIME--Transformation（转型）、Integration（整合）、Measurement（测量）和 Empowerment（赋能）的首字母缩写。.
T 作为转换
要取得切实成果，就必须根据集团战略和优先事项，集中精力进行全面的业务转型。转型必须是端到端的，而不仅仅是在现有流程中增加技术。例如，优化服务成本可能意味着在后台流程上下功夫，而以收入为重点的转型则可以针对分销模式和客户渠道。关键是要确定价值所在，并全力以赴。.
I 作为整合
金融服务领域的传统系统往往各自为政，使 data 的访问和质量控制变得复杂。cloud 和内部运营很少能完全整合。重点应超越基础设施，确保模型完全嵌入 data foundation 和业务流程。利用 “LLMOps”（一种类似于 DevOps 的概念，但专为大型语言模型量身定制）对于将人工智能有效整合到现有生态系统中至关重要。.
M 作为测量值
模式已经从培训模型转变为衡量其影响和漂移。模型开发正在商品化，但监测其在欺诈检测、资本分配和客户互动方面的表现至关重要。稳健的衡量框架包括观察问题、量化和了解问题，以及监督模型的业务影响，确保持续改进。.
E 作为赋权
人工智能的真正价值在于人。人工智能部署的成功与否与一线员工的授权和培训息息相关。只有当员工积极参与、接受培训并准备好采用人工智能工具时，才能实现真正的生产力提升。因此，必须确保最接近运营的人员参与进来，并了解人工智能如何使他们的角色受益。.
平衡速度与时间
人工智能需要时间来改造受严格监管的环境和流程。然而，要想获得竞争优势，就必须迅速采取行动。与任何竞赛一样，速度固然重要，但确保转型的每一步都稳扎稳打也同样重要。结论显而易见：给人工智能计划以时间，但要快速行动，才能在这个快速发展的环境中保持领先。.
