分析｜AI如何提升銀行生產力　摩根大通數據長解析戰略重要性

【編譯張翠蘭／綜合外電】美國銀行業、金融科技業近年來採用人工智慧（AI）技術來識別詐欺行為，實際使用的成效如何引發各界關注。《華爾街日報》日前報導，美國第一大銀行摩根大通（JPMorgan）正擴大對AI的使用，導入旗下員工的工作核心。該公司數據分析長也解析了如何透過利用生成式AI提升銀行生產力，讓外界一窺AI對該公司數十萬員工和大通銀行數百萬客戶的意義。

業界俗稱「小摩」的摩根大通，近一年來為大多數員工推出一款名為「大型語言模型軟體」（LLM Suite）的AI助理，透過此工具可以使用聊天機器人ChatGPT研發商OpenAI和其他公司的生成式AI，同時在大通銀行（Chase Bank）的電話客服中心，也添加了這項生成式AI功能。

數據分析長海森里斯（Teresa Heitsenrether）負責監督該公司自2023年起推廣AI的策略，藉由在摩根大通掌握關鍵業務20多年的經驗，她確定公司在哪些方面可以更佳利用科技來提高生產力，並贏得信任。她說：「當生成式AI浪潮真正開始興起時，我們確保了團隊專注於此，因為我們認為這對公司的未來具有戰略重要性。」

海森里斯向《華爾街日報》進一步分享，摩根大通未來幾年在AI的運用領域。

使用AI工具頻率？

談及AI在摩根大通的普及率，她透露，該公司目前有20萬名員工都有這項「LLM Suite」工具，其中約有半數人員每一天工作時都會非常頻繁使用AI助理。

根據估計，員工使用AI助理的時間平均每周約1至2個小時。

生成式AI如何改變摩根大通的工作？

銀行人員每天總有許多需要跟客戶對話的工作，原本許多人東奔四跑、匯總簡報備忘錄並確保每個人都做好準備，現在有了AI助理，能夠更快把這些東西整合在一起。在法務或任何需要篩選大量文件和大量資訊的地方，都會看到這種情況。

電話客服中心也是一樣。海森里斯表示，該部門結合了新的大型語言模型（LLM）後，正使用AI來幫助回應客戶的問題。舉例來說，消費者打電話來詢問汽車貸款、抵押貸款、存款帳戶或信用卡相關問題，電話另一端的人必須能夠了解所有這些不同的產品。而這項AI模型讓客服中心人員能更快找到資訊，並更快、更準確地回答問題。

有意開發自己的LLM？

海森里斯坦言該公司應該不會自行開發大型語言模型，因為規模、接受的訓練內容以及成本都是一大考量。不過透過運用LLM其中一些功能，就能得到令人印象深刻的成效。

她指出，自行打造AI模型不會讓我們與眾不同，秘訣在於如何透過LLM安全有效地使用自家特有的資訊、知識和見解。

AI為整個銀行實際帶來生產力提升？

目前AI的運用在摩根大通仍只開始階段。海森里斯分享3階段做法，首先是把工具交到員工手中，讓他們提出問題並獲得解答。在這方面，她透露目前已催生各種想法、創新和一些生產力。其次是把這些AI模型整合入摩根大通的政策、程式以及對客戶的理解。如此一來，才讓AI模型處理該公司特有的數據。

第三階段則是預計未來讓AI模型進行更多推理，讓它能夠模擬「人類思考」，找到所需的資深。她也表示會安排人工檢查模型的工作模型，在這個環節上不會讓AI自行運行。

AI對勞動力結構的影響？

海森里斯認為現在要判斷對勞動力結構的影響究竟有多大是為時過早。雖然會有一些影響，但她不認為這將敲響人類工作的喪鐘，或者說導致大量人員被淘汰。

她指出，以往許多技術浪潮都涉及實現任務自動化，那些任務往往更偏向於文書性和重複性工作。而AI的適用範圍非常廣泛，幾乎所有工作功能都能透過此工具來增強。因此，摩根大通認為人類與AI模型的結合，能夠做更多的事情。

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如何確保AI不會失控？

談到安全性的問題，海森里斯表示該公司利用AI進行的一切活動都有長期的控制。每次開發一個用例，都會經過嚴格的流程。而大型語言模型更像是黑盒子，該公司會更慎重使用，例如或許建議用在大通旅遊平台Chase Travel創建旅行路線，因為這項功能不存在高風險情境。

銀行客戶如何存取該銀行的AI工具？

AI確實能夠賦予擴展規模並提供更多個性化服務。海森里斯指出，多數人都更喜歡能直接上網透過數位化管道快速獲得答案，AI可以幫助辨別問題，並在數位化管道中更快給予答案。

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