ChatGPT 和其他大语言人工智能模型对银行业的未来有着广泛的影响，无论好坏。科技预测专家 Brian Roemmele 充分论证了生成式人工智能如何改善客户服务，同时也提出了避免这种快速发展的技术潜在陷阱的方法。

银行业正处于探索如何应用 ChatGPT 等生成式人工智能模型来改变金融服务的早期阶段。许多机构开始运行小规模试点项目或概念验证，以评估客户体验增强、后台自动化、风险评估和欺诈检测以及产品创新方面的潜在用例。虽然生成式人工智能带来了好处，但金融机构也必须应对挑战，最大限度地减少这种新兴技术的潜在缺陷。

为了深入了解新的人工智能功能可能给银行和信用社带来的巨大潜在收益和固有风险，我们对数字创新和新兴技术领域的杰出思想领袖和专家 Brian Roemmele 进行了两部分的采访。他对金融机构如何利用 ChatGPT 等生成式人工智能的优势，同时降低下行风险提出了平衡的观点。

通过个性化人工智能增强客户体验

Roemmele 在采访中强调的一个主要机会是使用 ChatGPT 和类似的模型来提供超个性化的客户服务和建议。“银行业的对话界面已经完全成熟，”Roemmele 说。“我们所看到的一些大型语言模型能够真正在消费者、小型企业和金融机构之间创造对话体验。”

Roemmele 设想银行使用每个客户的个人财务数据和交易历史记录来训练单独的人工智能模型。随着时间的推移，这些“个人银行家机器人”可以深入了解每个客户的独特情况，从而针对预算、投资、退休计划和其他财务挑战提供量身定制的建议。

“想象一下与金融机构的场景，您正在与一个界面进行对话，该界面可以了解您的特定财务状况，就如何分配资金提出建议，考虑退休计划或购买房屋。这些类型的对话界面即将到来。”

这项技术的强大之处在于，随着时间的推移，人工智能与特定客户的互动越多，它在了解他们的偏好和定制建议方面就越个性化。这与当前非人工智能聊天机器人通常僵化且重复的脚本对话形成鲜明对比。“如果你谨慎地做这件事，并且通过向客户提供价值，通过更多地了解客户正在经历的人生里程碑的维度，并且带着尊严和允许，那么你精准输出的能力是惊人的， ” Roemmele 。

对话式人工智能的另一个好处是，当客户确实需要帮助时，人工智能代理可以通过快速解析问题和引用大量知识库来提供快速答案，而不是让客户等待下一个可用的人工代理。生成式人工智能还通过主动提供个性化产品推荐、省钱技巧以及专门针对每个客户的风险承受能力、时间期限、当前持有量和其他因素量身定制的基本财务规划或投资指导来提供价值。

最后，正如 Roemmele 解释的那样，通过不断分析之前的交互，人工智能聊天机器人可以评估客户情绪、识别痛点，并根据需要迭代人工代理。

利用人工智能简化银行业务

除了面向客户的应用程序之外，Roemmele 还指出 ChatGPT 等大型语言模型在自动化重复流程并提高整个银行业运营效率方面的巨大潜力。像 ChatGPT 这样的智能系统可以接管大量的日常任务，例如检查账户开立、贷款处理、客户引导以及目前需要大量手动操作的其他工作流程。

大型语言模型还可以比人类更快地分析和提取合同、财务报表和客户电子邮件等文档中的关键数据。此外，生成式人工智能允许仅根据一些提示自动生成各种报告，例如财务、监管、管理等，而不是让分析师花费数小时手动编译此类报告。

“后台办公室有巨大的潜力，您可能需要一些非常手动的流程，核对帐户，将数据从一个系统转移到另一个系统。这些都是可以通过这些大型语言模型高度自动化的事情，”

Roemmele 说道。生成式人工智能可以通过为系统提供高级定向输入，自动生成博客文章、社交媒体更新、营销电子邮件和其他针对银行业定制的面向客户的文案，从而加快内容创建速度。Roemmele 强调，人工智能应该用来增强人类的能力，而不是取代工作。例如，银行开发人员无需从头开始编码，而是可以通过简单的语言描述需求，以对话方式使用人工智能来生成代码和应用程序。

“人工智能永远不应该被用来取代单个员工。人工智能应该被用来赋予员工 10 倍、至少 7 倍的能力。它就像一个杠杆。你越赋予这个人站在人工智能肩膀上的能力，这个人在组织中就会变得越强大。”

最重要的是，通过采取授权驱动的方法，银行可以提高效率，而无需承担大规模失业的风险。

银行采用生成式人工智能时

建立护栏以降低风险

在我们的两部分采访中，Roemmele 不仅仅关注 Chat GPT 和生成式 AI 工具的好处。他还广泛讨论了必须解决的风险，其中模型歧视是最令人担忧的问题。

“这些模型的好坏取决于我们输入的数据，”Roemmele 警告说。“有些领域可能存在偏见。这种偏见可能会在向消费者和小企业提出的建议中发挥作用。”

为了减轻偏见问题，Roemmele 建议金融机构建立仅根据其专有数据进行训练的内部人工智能模型。通过正确的流程，银行可以最大限度地减少风险因素并保持人工智能输出的安全和高效。这些流程包括严格的数据治理实践，以确保数据质量、准确性和隐私。其次，Roemele 建议采用全面的模型验证和测试程序来识别人工智能生成的内容中潜在的偏见、错误或道德问题。此外，持续监控和审核机制可以帮助检测和解决任何偏差或意外结果。

Roemmele 进一步警告说，如果没有适当的约束，生成式人工智能模型有时会产生危险或无意义的输出。他建议使用一种称为“即时工程”的技术来仔细构建查询并引导 ChatGPT 给出有用的响应。

“最有资格推动人工智能技术发展的不是技术人员，也不是人工智能领域的专家，因为他们从不同的角度看待模型。我找到的人和公司正在寻找的人（他们一接受培训就会雇用这些人），都是具有语言学背景、甚至诗歌、古代历史、哲学、心理学背景的人。”

人工智能专家、法律专业人士和领域专家之间的合作对于制定明确的道德准则和确保遵守行业法规至关重要。通过结合这些措施，银行和信用合作社可以负责任地利用生成式人工智能的力量，同时最大限度地减少潜在陷阱并维护其运营和声誉。

找到最佳平衡点，

使生成式人工智能能够改善银行业

在整个广泛的采访中，Roemmele 强调，成功地将人工智能融入银行业需要在实现效益和建立护栏之间取得适当的平衡。一方面，过于谨慎可能会导致银行错失 ChatGPT 和类似模型所提供的巨大优势。但另一方面，在没有足够测试和治理的情况下仓促部署可能会导致严重问题。

Roemmele 表示，与客户就人工智能使用进行清晰、透明的沟通可以增强信任并管理期望。此外，对员工进行定期培训和教育可以促进对生成式人工智能的优势和风险的深刻理解，因为每个员工未来都会受到某种形式的影响。

通过培育负责任的人工智能采用文化并保持敏捷性以适应新出现的挑战，金融机构可以优化生成式人工智能的优势，同时维护其声誉并维持客户信任。

“这是一项非常强大的技术，我们希望以一种既能带来好处的方式来引入它，但同时也为其设置了一些限制。必须以非常深思熟虑和谨慎的方式引入。”

通过将人工智能作为赋予员工和客户权力的工具，同时确保透明度、测试偏见并优先考虑道德规范，银行可以为对话界面铺平道路，从而更好地转变金融服务。Roemmele 认为人工智能银行业有着光明的未来，但前提是要明智地利用该技术。

来源：https://thefinancialbrand.com/

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