生成式人工智能的崛起增加了美國銀行的不確定性 - 彭博社

Paul J. Davies

一個聰明的機器人 — 但是為了金錢。

攝影師：Annie Sakkab/Bloomberg

大銀行正急於想出如何處理生成式人工智能：如何利用它讓他們的員工更聰明或者釋放其他人只做更高價值的任務，以及如何更快地攝取和處理數據，加快決策速度並降低成本。每家銀行都擔心他們的競爭對手在他們之前擅長人工智能。

但舊金山灣區的風險投資家發出了不同的警告：放貸人忽略了來自其他地方的威脅。“對於銀行來説，當我談論人工智能時，我告訴他們：你應該擔心的是，如果它奏效了會怎麼樣？”安德森·霍洛維茨的一位普通合夥人 Angela Strange 最近告訴我。

Bloomberg觀點《沙丘2》比福山更好地預測未來裏希·蘇納克面臨繼續武裝以色列的兩難境地擔心勞動力市場過熱？放鬆。戰爭的未來：僱傭兵還是機器人？如果銀行客户手中的人工智能自動化了購買簡單金融產品最佳利率的乏味工作，速度令人難以抗拒，那會怎麼樣？也許不久之後，生成式人工智能機器人就能以最高效率照顧我們的金錢。對客户來説很棒，但對銀行來説就不那麼好了。但僅僅因為可能性存在，並不意味着一定會實現。這種願景存在一些重大的警告。例如，它可能會對金融穩定產生深遠的負面影響。我將回到這些問題。但這種發展方向是真實的，告訴我們很多銀行面臨的挑戰，尤其是較小的銀行。

馬特·哈里斯，拜恩資本風險投資公司的合夥人，預見到銀行核心賺錢機器面臨存在威脅：淨利差 —— 實質上是貸款人支付存款利息和貸款利息之間的差額。一旦人們和公司擁有可以授權移動他們的資金以獲得最佳存款或儲蓄利率並重新融資他們的債務的AI代理，這一差額將受到雙方的圍攻，甚至可能每天多次。

“這將是金融科技歷史上最具傳染性的產品，”哈里斯在本月舊金山的新生銀行峯會上向一羣目瞪口呆的人羣表示。 “我將有人代表我整天購物。當這種情況發生時，美國銀行系統將不復存在。”

生成式人工智能已經非常擅長閲讀和寫作；它只需要在根據所知獨立行動方面變得更加優秀。哈里斯在演講後告訴我，這種能力可能在一到三年內就會實現。

我的第一個反對意見：銀行將厭惡這一點，並將在每一步上與之抗爭。如果銀行的資金和資產可以在分鐘內出現和消失，取決於利率的微小變化，那很可能會對個體貸款人和整個系統造成嚴重不穩定。哈里斯並不反對，但這一原則得到了消費者金融保護局監管機構的支持。

去年年底，該機構發佈了一項旨在實施2010年多德-弗蘭克法案開放銀行要求的長期拖延的提案。簡單來説，開放銀行是指消費者應該能夠輕鬆地訪問並允許授權的第三方也能訪問他們所有的金融數據。自2018年以來，這已經成為英國和歐洲銀行業的一個事實，並正在被一系列其他國家採納。

歐洲銀行家，比如Banco Santander SA的執行主席Ana Botin，經常大聲抱怨不公平，因為他們不得不向科技公司提供數據，卻得不到任何回報。

開放銀行承諾的革命尚未在歐洲到來，但它已經產生了一個重大影響：它迫使銀行開發應用程序編程接口（API），或者説連接到銀行IT系統的網關，以便允許數據和指令的傳遞。如果沒有這些，像倫敦上市的外匯應用Wise Plc這樣的金融科技公司就不會運行得那麼順利，甚至可能根本不存在。

美國銀行一直在忙於開發自己的API，無論是否有開放銀行，因為他們越來越需要能夠連接到許多機構或公司客户系統的能力。

所以，如果技術正在發生，那麼除了完全缺乏計算技能之外，還有什麼能阻止我推出SmartMoneyBot 1.0呢？

首先，金融穩定性的影響是真實而嚴重的。去年四家美國地區銀行和瑞士信貸的倒閉表明，在社交媒體和輕鬆的在線提款的世界中，一場擠兑可以發生得多麼迅速。在美國，去年夏天推出的聯邦現在實時支付服務只會加速事情的發展。不斷移動資金以獲得最佳利率的AI機器人可能會在無人質疑其安全性的情況下意外地毀掉一家銀行。監管機構將不得不徹底審查這些影響。

另一個問題是消費者是否會輕易相信一個新興的人工智能品牌來管理他們的資金。英國和歐洲的經驗表明可能不會。開放銀行的出現讓行業專家們預測會出現新穎的平台，人們會在那裏整合所有的銀行業務和投資，永遠拋棄舊的銀行品牌和分支機構。但這種情況並沒有發生，部分原因是缺乏需求：人們不願放棄他們所知道的相對穩定的東西。但這迫使許多貸款人開發出更好的應用程序和更智能的服務。

安德森·霍洛維茨公司的安吉拉·斯特蘭奇表示，Z世代和更年輕的一代人，在智能手機上長大，他們的世界觀中有2008年和2023年的銀行危機，他們會有不同的信任觀念。她説：“這一代人，他們更傾向於相信最優秀的工程師來管理他們的資金，而不是相信銀行。”

也許？我不知道（這讓我感覺老了）。然而，我相信的一件事是，另一波競爭混亂即將來襲美國銀行業。這將對那些無法承擔必要技術投資以保持相關性的成千上萬的小型地方銀行造成最大困擾。更多來自彭博觀點專欄的內容：

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