提升金融服务的可解释性与可访问性：生成式人工智能如何变革行业鸿沟

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生成性人工智能对金融服务行业的影响是什么？在VB Transform 2024大会上，专家小组对此进行了深入探讨。小组成员包括美国银行、Brex、谷歌和Cerebrus的领导者，他们讨论了人工智能如何改变金融服务的格局。

生成性人工智能提升行业标准

Brex的人工智能负责人大卫·霍恩表示：“生成性人工智能极大地提升了行业的基本标准。”他强调，金融行业的复杂性令许多小型企业面临挑战，尤其是那些缺乏专职首席财务官（CFO）资源的公司。生成性人工智能能够简化复杂的金融概念，为这些组织提供更易于理解的自然语言处理能力，充当其数字CFO。

美国银行的生成性人工智能举措

美国银行的数据与人工智能银行负责人阿瓦伊斯·巴杰瓦指出，生成性人工智能具有巨大的潜力。关键应用包括提高超过10,000名开发者的生产力，并帮助知识工作者更高效地处理信息，通过知识发现和总结实现效率提升。尽管面向客户的推荐和自动化客户服务展现了未来的广阔前景，这些应用仍处于探索初期。

巴杰瓦强调，解释性人工智能在评估过程中的重要性，并表示：“我们需要了解模型训练所依据的数据和权重。”

从金融数据中解锁洞察

金融服务机构通常管理大量数据。谷歌云受监管行业全球负责人扎克·莫菲将生成性人工智能形容为一种变革性工具，能够帮助这些机构从数据中提取更深刻的洞察。“我们生活在一个数据丰富的世界，但常常缺乏有价值的洞察，”他指出。

他还承认，由于技术限制和组织偏好，数据孤岛现象阻碍了有效的数据利用。面对金融生态系统中大量的结构化和非结构化数据，莫菲强调需要更快、更准确的洞察。

鉴于金融行业固有的规范与合规 concerns，生成性人工智能的采用可能会较为谨慎。莫菲观察到，目前许多生成性人工智能的应用主要集中在内部案例上，通常涉及人工监督作为控制手段。尽管如此，他对生成性人工智能在金融服务中的未来前景持乐观态度。“在基础性、可解释性和嵌入方面正在取得显著进展，使生成性人工智能准备好进入主流市场，”他表示。

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