在金融服务中 ，AI正越来越靠近一个拐点。恩斯特和杨的一项2023年的调查表明 ，银行和资本市场领导者对技术的用例证明了最持怀疑态度的持怀疑态度，花旗和摩根大通等银行已经利用AI来增强客户体验并解锁隐藏的洞察力来为交易决定提供信息 。
在机器和深度学习方面的进步之后，生成的AI革命加速了这一过程 ，这越来越清楚地表明 ，2024年已经预示了在银行和资本市场中采用AI的新时代 。这可能会如何泛滥？
董事（产品管理），LAB49的数字资产和区块链。
用生成的AI转变前台
银行几乎分散了几乎所有企业的问题 ，不是“如果” AI会影响其运营 ，而是如何影响其运营。例如，预计生产AI可以节省大量的时间和精力 ，并提供2024年的埃森哲报告 ，强调了预测对银行业的影响如何包括较低的成本，更快的收入增长和更强大的联系中心流程 。
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但是 ，真正的“最佳点 ”在前台 。在2023年 ，德勤（Deloitte）预测，通过使用Generative AI ，全球14个全球投资银行可以提高前户生产率27％。这包括节省时间来创建诸如音调 ，行业报告和尽职调查之类的文档 。通过其以速度合并信息的能力，生成的AI可以帮助降低创建内容的成本，增强分析能力并改善电子化 。
然而 ，在广泛采用生成AI之前 ，组织应仔细考虑相关的风险，以确保其系统受到保护 ，并提高利益相关者对他们的方法的信任。公司将需要确保其当前的数字化转型策略足够复杂 ，以互相互操作并充分利用这些新系统，否则会冒着耗时的实施过程以及对昂贵的修订的需求 。
AI驱动的销售和交易
如今 ，银行越来越多地利用AI作为“共同驾驶员 ” ，这使他们能够及时捕获和综合客户智能 。一个很好的例子是，2023年与OpenAI与OpenAI的摩根士丹利财富管理公司发起了内部倡议 ，为Morgan Stanley的财务顾问提供了有效的智力资本 ，研究和内部内容的有效访问。几家大型银行还使用AI来协助其商业银行家提供哪些产品为每个客户提供的产品以及交叉销售的努力 。特定的创新是AI系统实时推荐定价的能力，以确保客户最佳的交易价格 ，同时有效地了解客户需求 。
从技能的角度来看 ，这将对重塑银行家的角色和责任产生巨大影响。2023年，普华永道的研究已经表明，与数字化高技能相关的员工的担忧 ，其中39％的员工表明他们目前缺乏雇主对数字和技术技能的足够培训 。
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在整个银行组织中扩大了AI的扩展 ，还将引起IB和商业银行中传统学徒模型的问题，该银行目前依靠员工和分析师的大量研究。在2024年和2025年中 ，已经存在大量银行空缺的迹象 ，而LLMS将越来越多地获得对公司，商品市场和其他部门的深层和高质量基本分析的机会。越来越多的晋升副总裁和导演级别将集中在人际交往能力上 ，随着AI模型接管建模和产品知识 ，与客户的联系将变得更加有价值 。
金融服务连接
将AI视为您在黑暗房间里握住的手电筒 。房间里充满了信息和可行的见解，隐藏在AI可以帮助照明的黑暗中。随着银行和金融机构越来越多地重新定向技术堆栈和数据基础架构，围绕生成的AI和其他变体 ，他们将能够开始为LLMS提供大量的专有数据 ，这将允许以前无法实现的连接和推论 。以这种方式使用AI已经存在外部金融服务＆ndash;例如，美国航天局NASA正在利用AI生成的见解 ，以设计比任何人都能设计的要亮 ，更强大的组件 。
在银行和市场群体中可以实现类似类型的见识发现。通过馈送AI模型的整体数据集，从各种系统和格式合并了＆ndash;其中可能包括生成AI -Financial Services组织生成的合成数据集可能会发现肉眼看不到的见解 。当试图对不同方案进行建模以用于风险管理或资产价格预测 ，或根据某些条件（例如宏观经济指标）（包括工作数字和通货膨胀或公司特定于公司的收入报告）来改善现有模型时 ，这将变得更加正确 。将来，AI甚至可以根据意外且有效的方式根据意见来建议重新平衡投资组合。
在2024年 ，毫无疑问 ，那些拥护AI的公司与生产力提高的公司与那些没有的生产力的公司之间的差距将日益扩大 。随着我们的展望，我们将看到包括OpenAI和Microsoft在内的公司的生成AI产品越来越多地与金融服务中其他形式的AI结合在一起 。随着银行从科技中获得的潜在利益 ，AI将不会在金融服务组织中没有受到影响。最终 ，现在在AI上进行思考将为今年及以后的金融服务部门带来大量 。
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