财讯报导

曾经许下宏愿，要把旗下 9 万 8 千名员工，半数换成机器人的德意志银行执行长克莱恩（John Cryan），近日被拔除职衔，未来这项重责能否完成，已经没有人会再去追问他了；但银行业想靠人工智能（AI）改善金融风暴之后毫无起色的获利情况，声音仍处处可闻。

推广金融科技不遗馀力的花旗集团前执行长潘迪特预测，30% 银行工作在未来 5 年可能被 AI 淘汰。日本瑞穗金融集团表示，2027 年时，该银行将有 1 万 9 千名员工（约为员工总数三分之一）被 AI 取代。几乎每家大顾问公司都发表过 AI 将如何改变银行业的研究。毕马威（KPMG）更进而提出「无形银行」，尔后「智慧的虚拟助理」在与客户互动各端都将取代人类员工。

西班牙桑坦德（Santander）集团 2010 年推出红色机器人担任银行访客中心解说员、瑞士联合银行将亚马逊的数码助理 Alexa 运用在客户服务、摩根大通使用（隐形）机器人执行交易、摩根士丹利有 AI 诈欺侦测团队，最近汇丰也表示会仿效摩根士丹利利用 AI 来侦测洗钱、诈欺和恐怖主义融资。

负责荷兰荷宝集团（Robeco）欧洲金融科技基金的范欧尔表示：「长期而言，我认为 AI 与科技进化之下，赢家和输家立见分晓。」他说：「要在未来占有一席之地，银行必须建置有效的后端作业，同时也要为客户量身订制产品；未来若无法提供这类服务，输的会是你。」

这种说法有点打高空，实际情形当然更为复杂。《金融时报》访谈 30 家使用 AI 的大银行后发现，银行业对可以削减开支、提高回报的科技前景感到非常乐观，其中一家银行甚至预测 50%~70% 的工作会被 AI 取代。然而，AI 如何应用于银行业，目前不仅缺乏共识，而且许多应用机器学习的努力也只是聊备一格；银行业只是在摸索前进，而非奔向以 AI 为基础的未来。

加拿大皇家银行的人工智能研究部门主管艾格拉菲特说：「太多人发表关于成本和工作影响的乐观言论，其实我们目前能解决的问题都是非常小的问题；大家误以为机器与人类表现已旗鼓相当，但我们还有很长的路要走、很多挑战要解决，机器才能在近似人类思维的水准作业。」

麻省理工学院 AI 实验室前负责人温斯顿和艾格拉菲特的看法一样保留。「有太多需要创造出来取代人类思维的东西，不是今天所谓的 AI 系统能够做到的；其实，现在的 AI 感知力大于认知能力。」温斯顿说，「AI 认知能力何时出现？总有一天会，但我的水晶球出现的时机不明朗。今天的 AI 研究者做认知方面研究的没有几人。」

整体来说，银行都认为 AI 重要，但每家使用的策略却大为不同。一家受访的欧洲银行宣称，有 500~800 人在 AI 部门工作；但公认是世界技术最先进银行之一的瑞典北欧联合银行，坦承只有 25 名员工从事 AI 相关工作。

银行虽然都在各项业务尝试 AI，却不像公开表示的那样勇往前冲。接受《金融时报》访谈的 30 家银行中，有几家愿意透露 AI 的支出预算，从 300 万到 1,500 万美元不等，有一家银行则指预算已从每年不到 300 万美元增列到 5,000 万美元以上。此外，30 家受访银行中，7 家预估 AI 会节省长期成本、6 家表示节省不到 20%，其他则较乐观。

客户包括星展、渣打和其他 10 家银行的 Kasisto 公司执行长兼联合创始人高洛夫说：「银行业有太多不切实际的 AI 炒作，我们必须设法实事求是，将银行的期望设定在 AI 系统能力可及的范围内，有一件事我们立即加以澄清：『我们的工作系统必须与人连结；因为没有人能在可预见的未来，将百分之百的业务流程交给 AI 处理。』」

其实，不切实际的期望，并不是银行面临的唯一障碍。部分专家指出，还有一项风险是过多的投资流向了「吸睛」的领域，譬如噱头十足的聊天机器人，反而真正能让银行获利的研究领域被牺牲了。

在沸沸扬扬的争论中，银行究竟专注于何处？答案部分取决于在银行眼中的 AI 究竟是什么。受访银行提供的定义都很狭隘，多把 AI 定义为能执行更多基本功能的程式，包括逻辑推理、学习和自我修正；例如，加拿大皇家银行的「不需要明确编码即可自我修正」、野村证券的「百分百自动化」。

渣打银行数据长昆度表示，渣打 2017 年的 14 个 AI 计画项目中，只有大约五分之一的重点是「纯成本或生产率」。他说：「大多数项目都是为了提升我们的风险偏好。」风险管理是银行念兹在兹的话题，在这方面，科学站在他们这一边；就像其他机械的任务一样，人类干预误事的成分多于帮忙。桑坦德创新投资的合夥人布维耶说，对于那些没有变化的重复性任务（中端、后端）、对于那些不需要聪明的清算／结算／操作流程来说，AI 的方式太好了。桑坦德创新投资是西班牙银行金融科技风险投资基金，这家银行着力于早期的金融技术，包括以 AI 为主的金融科技。

布维耶指出：「AI 不需要奢侈的黑匣子运算，也不需要达到一定的监管／法律门槛，这些都属于最适化、自动化、智慧自动化、机器人流程自动化等领域，利于银行削减成本。」除了风险管理应用程式外，摩根大通利用 AI 更有效执行交易可能属此范畴，花旗研发机器学习处理发送价格亦是如此。

不过，德国金融科技谘询公司 GFT Technologies 执行长卢莱则指出：「银行是要以新技术创新商业模式，还是将削减成本做为第一目标，两者的策略是明显不同的。」

银行对惊动员工、工会裁员之事一向极为谨慎，如今常挂在嘴上的是如何让员工担任更有趣的工作。随着 AI 辩论的演进，银行也换了一套说词，强调 AI 带来的营收成长潜力，起码会与削减支出一样亮眼。

荷兰银行集团 ING 表示：「我们希望用 AI 为客户带来更聪明的解决办法、在决策过程中更有效；因此我们相信，AI 能强化劳动力，而不是取代劳动力。」

艾格拉菲特表示，加拿大皇家银行团队「优先考虑的是我们有证据可以解决的事」，包括「分析新闻、判断世界事件会如何影响美国市场」等，其结果是「潜在的创造收入，同时也节省了成本开支，这些都是我们的顾问、理专和研究人员用来槓杆理解的工具。」

对某些人而言，选择合适的领域来使用 AI 是最困难的议题。桑坦德银行的数码与创新长阿格斯说：「AI 运用问题上，我们很容易陷入『为做而做』的陷阱。有些 AI 点子看起来可能耀眼，但实际上只是对现有的数据处理能力小幅改进而已。」

荷兰银行决定扩大 AI 使用范围，包括为客户提供数码助理、侦测欺诈与从事风险分析。荷银解释：「为了最大价值所在，我们正积极实验，不仅适用于现有的服务，也用于新的机会。我们正在研究如何让员工轻松工作、客户如何从 AI 获益。」

随着 AI 将银行拉向许多不同的方向，对局外人来说，评估成功和领导力绝非易事。范欧尔说：「将行销与执行区分开来至为重要，通常两者之间有极大的差别，如果你深入研究核心，你就能很好地判断它的行销宣传是否真实。」

范欧尔正在寻找银行成本收入比率，及交叉销售改善的证据。他说：「若没看到这些证据，而银行说在 AI 领域这些事情都做了，你就得问自己是否真正碰触到重点。」

他表示，银行需要长一点的时间，才能看到 AI 计画项目的后台运作结果，而有些人已经看到了对前台的影响。他说：「我们与几家银行谈过都肯定地说，实施这些技术之后，银行能交叉销售更多产品，而且与客户沟通更好。」

渣打银行的昆度表示，要看到银行对 AI 投资的切实成果，还「为时过早」，尤其是大部分 AI 计画都是先锋型冒险性质。不过，他补充说：「早期的结果令人鼓舞，这些结果能看到 AI 带来的影响。」

不过，对于银行业的局外人来说，表面的热闹迹象并不意味 AI 真能接管整个行业。8 年前，桑坦德集团访客中心的解说员，早已开始由机器人担任了；但 8 年后，桑坦德银行 13,697 个分行里，依旧看不到任何机器人的身影。