像ChatGPT这样的大型语言模型引领了新一轮的人工智能（AI）浪潮，它们有望为银行节省时间和成本，甚至在某种程度上降低风险。然而，对于生成式AI的长期影响，人们也持有理性怀疑态度。
自20世纪50年代诞生以来，人工智能的发展经历了几次乐观的高峰期和悲观的低谷期。
过去十年，随着能够理解和生成自然语言的计算机系统崛起，人工智能迎来了迄今为止最具影响力的繁荣时期。然而，生成式AI的持久力现在成为了一个热门话题，许多人认为这些进展远未达到最初的预期。
这些新工具已经成为银行业的重点关注对象。然而，在银行业中，这些工具究竟带来了多大的收益？
对生成式AI的怀疑情绪是否会迅速蔓延？对ChatGPT及其他生成式AI系统的主要担忧在于，它们有时会给出令人失望或令人困惑的结果——这被称为“幻觉现象”。尽管对此问题的研究仍在继续，但这种现象被形容为“无法解决的3%问题”。
另一方面，也有迹象表明，生成式AI对银行生产力的提升具有巨大潜力。例如，花旗全球视野与解决方案（Citi GPS）的一份报告估计，54%的银行岗位可能会因AI而被取代——但或许他们只是对新技术的潜在好处抱有过高的期待？
我认为，面临取代的是风险管理岗位中大多的初级分析师和以合规为导向的职能工作，而不是那些为银行盈利设置的风险管理核心角色。过去，银行团队会逐一分析企业财务报表和公开文件，寻找潜在问题的迹象。而如今，凭借ChatGPT的辅助，一个分析师或许就能取代过去10名员工的工作。
同样，银行需要遵守许多监管规定，这些合规工作虽然带来成本，却对利润贡献不大。如果生成式AI能够帮助银行以更低的成本完成这些合规任务，对股东来说，将带来显著的回报。
去年，我曾设想，AI可能有助于解决某些产品中存在的数据不足问题，甚至能够拓展金融服务的覆盖面，惠及那些目前服务不足的群体。此外，生成式AI在欺诈检测方面也有巨大的潜力，这种问题通常难以通过结构化建模来解决。
然而，从数据上看，这些潜力实现的程度仍然难以辨别。如果银行在信贷业务中取得了显著的进展，利息收入的差额应该增加。然而，自上世纪90年代中期以来，美国银行业的整体净利息收益率（NIM）一直呈下降趋势，且在2023年，大多数大型银行的这一指标仍在继续下滑。
简言之，如果生成式AI要真正颠覆银行业，它不仅需要取代大量低价值的岗位，还必须超越简单地通过自动化完成枯燥的监管任务，或仅仅为银行节省一些成本。
01 生成式AI：跨行业的演变
在我自己最初使用ChatGPT进行零售和企业信用风险评估的过程中，我发现这项技术令人印象深刻，但也有其局限性。我们还可以通过观察其他行业的商业应用，来更好地了解生成式AI的影响。
在今年3月发表的Substack文章中，AI早期的怀疑论者Gary Marcus指出，生成式AI的商业应用仍然非常有限。除了能够生成一些不太稳定的文本外，这一工具对程序员来说是有些帮助的——我最近发现这一点，当时我想重拾已久未用的编程技能，以便进行“大数据”统计探索。根据我的经验，在调试阶段需要非常谨慎，但毫无疑问，生成式AI是一个重要的时间节省工具，甚至是帮助那些随着年龄增长而放弃编程技能的人重新启用的工具。
在早期，生成式AI在写作和学术领域也留下了印记。有报道称，部分由ChatGPT撰写的文章已经出现在了同行评审期刊上。如果有意愿，本科生似乎也找到了一种新的方式作弊——这种方式几乎难以被繁忙的教授们察觉。
但更高效的编程和帮助本科生作弊显然不足以支撑与AI相关股票的巨大估值。由于对输出准确性的持续质疑，且尚未出现能够彻底改变我们生活的“颠覆性应用”，人们担心这股资金热潮可能无法带来预期的回报。
如Marcus所指出的，除非ChatGPT的第五个版本很快推出，并且能达到业界的预期，否则他认为这一泡沫可能破裂，新的失望谷底将不可避免。
02 进一步的想法
那么，生成式AI的影响是否被过度宣传了？可能是的。目前来看，银行业预期的收益在现实世界的数据中尚难以察觉。银行也没有免于Marcus观察到的那种经济困境。
我怀疑，AI要么会迅速消退，要么迎来爆发！正如Marcus所说，这可能取决于下一次重大突破的成功与否。
如果AI的泡沫真的破裂，那么这个时代的讽刺标志或许将是硅谷银行的倒闭。在AI乐观浪潮达到顶峰时，距离这一中心最近的银行却宣告破产。
我不想打破这股热潮，但这会是一个预兆吗？还是AI浪潮会继续推动银行业的变革？只有时间会给出答案。
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来源：GARP
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