深度 | 华尔街如何借助硅谷逐渐接受人工智能
大型银行在采用云服务方面进展缓慢，最初对将敏感客户数据存储在其他公司的服务器上感到紧张。但是，当涉及生成式人工智能时，银行和其他金融服务公司是早期采用者。
提供方：Corporatefinanceinstitute
例如，高盛（Goldman Sachs）目前有超过1,000名开发人员使用生成式人工智能进行编码，并计划到2024年底将这项技术扩展到其全部12,000人的工程团队中，该银行的首席信息官 Marco Argenti 在接受采访时表示。该银行还在测试用于摘要和起草文件以及在公开申报、贷款文件和其他项目上进行复杂查询的大型语言模型。它既使用了开源的 LLMs，也使用了由微软、OpenAI 和谷歌制作的模型。
要点
高盛将扩大对生成式人工智能的使用，覆盖整个工程团队
摩根士丹利今年将扩大使用 OpenAI 的技术
银行在使用人工智能方面受到监管审查
摩根士丹利与 OpenAI 合作开发了一个内部聊天机器人，成为 OpenAI 的首批大客户之一。据参与该项目的高管透露，该银行现在正在扩大与 OpenAI 合作开发的工具的应用范围。高管表示，今年该银行计划推出更多功能，以帮助信息检索、工作流问题和质量控制。
资产管理公司 BlackRock 使用微软的产品，这些产品基于 OpenAI 技术。该公司在去年12月开始推出 AI Copilot ——基于人工智能的聊天机器人，可以快速解析数据或根据书面问题生成文本，供员工和使用其 Aladdin 软件的客户使用。其中一个产品 eFront Copilot 允许客户使用自然语言提问来创建仪表盘，帮助他们可视化不同的市场风险。BlackRock 正在与少数客户进行测试，然后在第一季度晚些时候向130个客户推出该产品。
摩根大通也越来越多地使用微软人工智能产品，据《信息》杂志先前报道。该银行的全球首席信息官洛瑞·比尔（ Lori Beer ）在二月份表示，摩根大通正在测试使用 OpenAI 的 GPT-4 和其他开源模型来解决“多个用例”。
由于银行加大了对新人工智能技术的使用，他们不得不决定是内部建设技术还是从外部公司购买。银行是早期采用旧一代人工智能技术的行业，那些情况下他们通过大量开发人员内部建设系统，创建自己的模型。高管表示，这种方式既昂贵又耗时，并且最终结果并不总是很好。当涉及到生成式人工智能时，像 OpenAI或 Google 这样的技术公司可以更好地完成，而且使用他们的技术要便宜得多。高管们表示，从零开始建立一个这样的技术对银行来说将是极其昂贵和不切实际的。
创作者：Spencer Platt | 提供方：Getty Images
银行在使用人工智能方面必须小心谨慎，平衡利用技术提高效率和应对监管压力。决策者对金融机构使用人工智能表达了越来越多的担忧，特别是与贷款偏见、自动拒绝信贷、提供糟糕建议和产生新的利益冲突有关的问题。
“金融机构与其他行业相比，非常注重方法论，正如他们应该的那样，他们推出新技术的方式非常有条理，”曾在摩根大通工作多年并现任 Stratyfy 首席执行官的劳拉·科恩豪瑟说道。Stratyfy 是一家初创公司，提供人工智能工具，帮助贷款人改善风险管理和核保。“这可能会让技术人员感到沮丧，因为周期更长，实施速度较慢，但这是金融机构独特面临的监管环境所致。他们需要这样做。这不是一个快速奔跑并且破坏一切的行业。”
尽管如此，银行发现了AI驱动的聊天机器人的用途，特别是在其交易业务方面，量化交易公司如 Jane Street 也是如此。
高盛公司在近十年前开始自主开发传统人工智能工具，现正在研究扩大生成式人工智能在其两个主要业务部门的应用方式，阿根提表示。他将这些应用描述为涵盖了一系列领域：该银行已经在软件开发人员中看到了巨大的生产力提升，并正在测试该技术在类似机会存在的运营领域的应用。它正在初步尝试更复杂的功能，比如进行复杂的信息检索以支持投资策略、预测和定价。
高盛与多家人工智能供应商合作，包括微软、OpenAI 和谷歌。（《信息》在其AI议程通讯中报导，高盛在2023年下半年对微软云产品的支出增长超过20%，部分原因是其人工智能模型的开发。）
高盛只在通用应用程序中使用这些公司的 LLMs，比如使用熟悉的编程语言如Java编写代码或创建工作流程。但是当需要执行更专有的任务时，它会以安全的方式将开源 LLMs 应用于其内部代码 Slang。
该银行还可以将即插即用产品与向量数据库和开源语言模型连接起来，以便在不泄露任何信息的情况下检索相关信息，Argenti 说。他强调，在任何使用案例中都会涉及人为层，并且高盛将安全性和保密性置于首位，但他相信生成式人工智能有可能彻底颠覆华尔街的商业模式。
Argenti 描述了高盛的人工智能使用如何随着时间的推移而发展，将旧技术与生成式人工智能相结合。大约七年前，高盛开始测试传统的人工智能工具，以创建公式化的推销书。这些文件可以更改公司名称等，但无法构建像客户业务问题和机会的复杂分析那样的东西。交易商仍然需要花费数小时甚至数天来完善机器生成的内容。Argenti 表示，将高盛开发的机器学习工具与 LLMs 相结合，可以通过向机器人提出详细问题，以秒为单位而不是天为单位，帮助银行家更快地获取相关细节。
复杂性是前所未有的 - 你可以提出非常复杂的问题，并立即得到结果。
摩根士丹利与此同时，已经让其财富管理业务的员工使用类似 ChatGPT 的机器人，回答有关投资理念和流程的问题。尽管该银行仍需解决一些问题，但这个聊天机器人已将金融顾问查阅研究报告和其他类似信息的平均时间从30分钟缩短到几秒钟。
摩根士丹利正在测试另一个功能，可以将会议转录（仅限事先同意录音的客户）。然后，该工具将某些信息输入客户关系管理数据库，以便未来的业务，并生成顾问在发送给客户之前需要审核的后续消息。据高管表示，目前有200名顾问正在测试该工具，以便银行评估用户体验、准确性以及与政策和程序的合规性，然后再进行更广泛的实施。
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