· Phố Wall đang khám phá các công cụ phổ biến mới nhất, chủ yếu là ChatGPT, hy vọng rằng bằng cách cung cấp đầy đủ thông tin tài chính, máy có thể đạt đến mức khả năng định giá hợp lý các quyền chọn, xây dựng danh mục đầu tư hoặc phân tích tin tức công ty.
Khoảng 40% vị trí tuyển dụng tại các ngân hàng đam mê AI nhất là những người được tuyển dụng liên quan đến AI, chẳng hạn như kỹ sư dữ liệu, định lượng và vai trò quản trị.
Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi công cụ Unbounded AI
Nhiều người, bao gồm cả nhà đầu tư tỷ phú Warren Buffett, coi sự nhiệt tình áp dụng các hệ thống AI phức tạp là điềm báo trước những rủi ro sắp tới.
Cuộc cách mạng AI đang diễn ra trong thế giới tài chính.
Các quỹ phòng hộ đang triển khai ChatGPT để thực hiện các công việc nặng nhọc, Deutsche Bank sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để quét danh mục đầu tư của khách hàng và ING sử dụng AI để sàng lọc những người có khả năng vỡ nợ. Morgan Stanley cho biết họ đang thử nghiệm công nghệ AI trong một môi trường an toàn và được kiểm soát. Đồng thời, JPMorgan Chase đang thu hút nhân tài AI trên diện rộng, cung cấp nhiều cơ hội việc làm liên quan hơn bất kỳ đối thủ nào.
** "Việc khó, việc mệt" giao cho AI**
Trên thực tế, AI từ lâu đã được sử dụng trong nhiều nhiệm vụ khác nhau ở Phố Wall, chẳng hạn như thuật toán học máy tính toán rủi ro tín dụng. Ở giai đoạn này, Phố Wall đang khám phá các công cụ phổ biến mới nhất dựa trên ChatGPT, hy vọng rằng bằng cách cung cấp đầy đủ thông tin tài chính, máy có thể đạt đến mức khả năng định giá hợp lý các lựa chọn, xây dựng danh mục đầu tư hoặc phân tích tin tức của công ty. Những người hành nghề tài chính cần xử lý một lượng lớn dữ liệu văn bản tài chính, chẳng hạn như tin tức, báo cáo, xếp hạng, v.v., và thậm chí viết mã chương trình sâu hơn, và AI đang dần chiếm lĩnh.
Theo báo cáo của Bloomberg vào ngày 31 tháng 5, một số công ty quỹ đầu cơ cho biết AI tổng quát đã được sử dụng để xử lý các tác vụ thông thường như đánh giá nghiên cứu thị trường, viết mã cơ bản và tóm tắt hoạt động của quỹ.
Kevin Cole, Giám đốc điều hành của quỹ phòng hộ định lượng có hệ thống Campbell & Co, tiết lộ rằng các nhà định lượng của công ty sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để tóm tắt các báo cáo nghiên cứu nội bộ. Kevin nói rằng AI rất mạnh trong việc hoàn thành mã, chỉnh sửa và kiểm tra lỗi. Tuy nhiên, nhân viên của con người vẫn sẽ can thiệp. Các công cụ trí tuệ nhân tạo hiện tại vẫn chưa đạt đến mức có thể thay đổi cách con người đầu tư hàng ngày.
Theo báo cáo của Bloomberg vào ngày 1 tháng 6, Eigen Technologies, công ty giúp các công ty như Goldman Sachs Group và ING Group triển khai hoạt động kinh doanh AI, cho biết các yêu cầu từ ngân hàng đã tăng gấp 5 lần trong quý đầu tiên của năm 2023 so với cùng kỳ. năm ngoái.
Theo Alexandra Mousavizadeh, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của công ty tư vấn Evident, việc ra mắt ChatGPT vào tháng 11 năm 2022 “sẽ cho phép mọi người — hội đồng quản trị, Giám đốc điều hành và Ban lãnh đạo ngân hàng — nhận thức rõ hơn rằng đây là yếu tố thay đổi cuộc chơi." Cô ấy mô tả tình huống này giống như một "cuộc chạy đua vũ trang của AI".
Deutsche Bank đang triển khai công nghệ học sâu để phân tích xem liệu các khách hàng ngân hàng tư nhân quốc tế có đầu tư quá mức vào một tài sản cụ thể hay không và kết nối các khách hàng cá nhân với các quỹ, trái phiếu hoặc cổ phiếu phù hợp. Tùy thuộc vào việc tuân thủ quy định, các cố vấn con người đưa ra các khuyến nghị do AI tạo ra cho khách hàng.
Kirsten-Anne Bremke, người đứng đầu toàn cầu về giải pháp dữ liệu tại Deutsche Private Bank International cho biết: “Tôi thực sự thích cách kết hợp trí tuệ nhân tạo với trí thông minh của con người.
JPMorgan cũng có kế hoạch tương tự. Vào tháng 5, công ty đã nộp bằng sáng chế cho một dịch vụ giống như ChatGPT giúp các nhà đầu tư chọn các cổ phiếu cụ thể, theo những người quen thuộc với vấn đề này và dự án vẫn còn ở giai đoạn sơ khai.
BNP Paribas đang sử dụng chatbot để trả lời các câu hỏi của khách hàng và AI để phát hiện và ngăn chặn gian lận và rửa tiền. Société Générale đang sử dụng sức mạnh tính toán của AI để quét các hành vi sai trái tiềm ẩn trên thị trường vốn.
Vào tháng 4 năm nay, Morgan Stanley cho biết họ đã đăng ký bằng sáng chế cho một mô hình nhằm phát hiện hướng của chính sách tiền tệ bằng cách sử dụng công nghệ AI để phân loại thông tin của Fed là diều hâu hoặc ôn hòa.
Vào ngày 21 tháng 3, Marco Argenti, giám đốc thông tin của ngân hàng đầu tư Phố Wall Goldman Sachs, cho biết các nhà phát triển nội bộ đã bắt đầu sử dụng AI để lập trình. "Vẫn còn sớm đối với công nghệ này. Chúng tôi sẽ không giao tất cả các công việc quan trọng cho AI ngay lập tức, nhưng ưu tiên hàng đầu là thực sự cố gắng và hiểu được tiềm năng của AI." công nghệ trong gần 40 năm qua, đó là một trong những sự gián đoạn lớn nhất mà tôi từng thấy -- có lẽ ngang bằng với internet, ứng dụng, điện toán đám mây."
Rủi ro và các vấn đề bảo mật
Nhưng xu hướng này đã làm dấy lên lo ngại về tính minh bạch và hiệu quả của AI tài chính. Nhiều người, bao gồm cả nhà đầu tư tỷ phú Warren Buffett, coi sự nhiệt tình áp dụng các hệ thống AI tinh vi là điềm báo trước những rủi ro sắp tới.
Các ngân hàng có nghĩa vụ ủy thác không giao dịch dựa trên thông tin không đáng tin cậy. Anne Beaumont, một đối tác tại công ty luật Friedman Kaplan Seiler Adelman & Robbins ở New York, cho biết đó là một vấn đề khi các ứng dụng AI ngày càng mở rộng. "Làm thế nào để bạn chứng minh với các nhà đầu tư và cơ quan quản lý rằng bạn đã hoàn thành công việc của mình khi bạn đang sử dụng AI để trả lời câu hỏi mà không biết đó là gì?"
Vào tháng 4 năm nay, Samsung Electronics của Hàn Quốc đã phải đối mặt với ba sự cố trong đó nhân viên sử dụng ChatGPT để rò rỉ dữ liệu bí mật. Các nhân viên của công ty đã tải mã chương trình hệ thống của công ty lên ChatGPT, yêu cầu AI giúp sửa lỗi và cải thiện mã chương trình, đồng thời nhập biên bản cuộc họp vào ChatGPT, hướng dẫn AI giúp sắp xếp khóa, dẫn đến dữ liệu bí mật như hiệu suất của nhà máy và kết quả đầu ra Phần đào tạo mô hình GPT của dữ liệu.
Wang Pengbo, nhà phân tích trưởng của Viện nghiên cứu tư vấn Broadcom, đã từng chỉ ra rằng việc sử dụng ChatGPT của những người hành nghề tài chính, ngay cả khi người dùng vô thức, có khả năng gây rò rỉ thông tin và dữ liệu cá nhân.
Ngoài ra, cho dù đó là GPT-4 hay các mô hình ngôn ngữ lớn khác, đều có vấn đề về "ảo giác (Hallucination)" của AI, đôi khi tạo ra thông tin từ hư không và bịa đặt thông tin. Nếu một nhà phân tích sử dụng ChatGPT để tạo báo cáo nghiên cứu, nội dung có vẻ khá đáng tin cậy, nhưng nếu báo cáo gửi thông tin sai lệch và nhầm thành tin xấu hoặc tin tăng giá cho một công ty niêm yết, thì nó sẽ gây ra hậu quả rất nghiêm trọng.
Ngoài ra, mô hình AI lấy dữ liệu đào tạo thông tin trực tiếp từ Internet, dữ liệu này có thể chứa một số tác phẩm có bản quyền. Đối với ngân hàng hoặc hãng tin cung cấp thông tin tài chính, động thái này được coi là vi phạm bản quyền và có thể gây tổn hại đến danh tiếng của công ty.
"Ngành tài chính là một ngành được quản lý chặt chẽ và nó đặc biệt nhạy cảm với thông tin cá nhân và dữ liệu kinh doanh liên quan." Wang Pengbo nói rằng khi các tổ chức tài chính sử dụng các sản phẩm ChatGPT, trước tiên họ phải đánh giá phạm vi có thể kiểm soát và thực hiện các biện pháp phòng ngừa.
Carlo Giovine, một đối tác tại công ty tư vấn McKinsey, cho biết khi làm việc với các ngân hàng và công ty bảo hiểm, họ đang thiết kế lại khung rủi ro để tính đến các cân nhắc về sở hữu trí tuệ, môi trường pháp lý không chắc chắn, AI "ảo giác" và các rủi ro khác.
Cole của Campbell & Co cho biết công ty đang thử nghiệm nội bộ mô hình mã nguồn mở, mặc dù sức mạnh xử lý không bằng ChatGPT nhưng ưu điểm là toàn bộ hệ thống có thể được triển khai và chạy cục bộ. "Chúng tôi phải rất cẩn thận về nguy cơ vi phạm với các công cụ như vậy," Kerr nói.
Chi phí vận hành và phát triển cao
Ngành ngân hàng đã không còn xa lạ với việc sử dụng công nghệ để tạo lợi thế cho mình trong những năm gần đây, tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia máy học và thậm chí cả nhà vật lý thiên văn. Ngày nay, những khoản đầu tư đó đang bắt đầu đơm hoa kết trái.
Giám đốc điều hành của Bank of America, Brian Moynihan, cho biết vào tháng 4 rằng AI có thể mang lại "những lợi ích to lớn" và giúp giảm số lượng nhân viên, nhưng cũng nên thận trọng.
Barclays vẫn đang trong giai đoạn "nghiên cứu nghiêm túc" về AI tài chính. Giám đốc điều hành CS Venkatakrishnan phát biểu tại một hội nghị rằng sẽ mất "nhiều năm" để triển khai bất kỳ công cụ AI nào trên toàn công ty.
Lewis Liu, Giám đốc điều hành của Eigen, một công ty nghiên cứu về AI, đã chỉ ra rằng chi phí phát triển và vận hành của AI rất cao và việc xử lý các tài liệu tài chính phức tạp liên quan đến rất nhiều chi phí điện toán đám mây. "Những mô hình ngôn ngữ lớn này thực sự khó sử dụng. Bạn cần cụ thể hơn và có thể sử dụng các mô hình tinh chỉnh nhỏ hơn phù hợp hơn với trường hợp sử dụng của bạn."
Về tình trạng hiện tại của ngành, Giovanni của McKinsey cho biết: "Hiện tại chúng ta đang ở trong chu kỳ cường điệu hóa và bạn có thể thấy ngành đã phát triển nhanh như thế nào. Một số ngân hàng đã bắt đầu nhận ra những gì cần thiết để thực sự đạt được mục tiêu này, nhưng nhiều ngân hàng Đồng thời, ông lưu ý, các công ty cần xác định các lĩnh vực mà AI thực sự có thể giúp đỡ và phát triển lộ trình với quản lý cấp cao, đồng thời đào tạo nhân viên và thuê thêm chuyên gia.
Những thay đổi mới về nguồn nhân lực trong ngành
Theo dữ liệu mới nhất từ công ty tư vấn Evident, khoảng 40% vị trí tuyển dụng tại các ngân hàng nhiệt tình nhất với AI là tuyển dụng liên quan đến AI, chẳng hạn như kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích định lượng và vai trò quản trị. JPMorgan đang dẫn đầu cuộc đua tìm kiếm nhân tài, với dữ liệu cho thấy ngân hàng này đã đăng 3.651 việc làm liên quan đến AI trên toàn cầu từ tháng 2 đến tháng 4, gần bằng các đối thủ Citigroup và gấp đôi so với Deutsche Bank.
Greg Bond, giám đốc điều hành của Man Numeric, một công ty con của Man Group ở Boston, coi “lực lượng lao động kỹ thuật số” là “lực lượng lao động kỹ thuật số” dành cho những nhân viên thiếu chuyên môn kỹ thuật nhưng sáng tạo và có khả năng đặt câu hỏi đúng. cơ hội. “Họ sẽ tăng số lượng nhân viên kỹ thuật và nghiên cứu hiện có của bạn,” Bond nói, “nhưng cuối cùng, nếu chúng ta có thể tự động hóa quá trình đổi mới, đó sẽ là một điều tốt.”
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
AI càn quét Phố Wall: Quỹ đầu cơ triển khai ChatGPT, ngân hàng bắt đầu "chạy đua vũ trang"
Nguồn: The Paper
Phóng viên: Wu Tianyi Thực tập sinh: Liu Zitan
· Phố Wall đang khám phá các công cụ phổ biến mới nhất, chủ yếu là ChatGPT, hy vọng rằng bằng cách cung cấp đầy đủ thông tin tài chính, máy có thể đạt đến mức khả năng định giá hợp lý các quyền chọn, xây dựng danh mục đầu tư hoặc phân tích tin tức công ty.
Khoảng 40% vị trí tuyển dụng tại các ngân hàng đam mê AI nhất là những người được tuyển dụng liên quan đến AI, chẳng hạn như kỹ sư dữ liệu, định lượng và vai trò quản trị.
Nhiều người, bao gồm cả nhà đầu tư tỷ phú Warren Buffett, coi sự nhiệt tình áp dụng các hệ thống AI phức tạp là điềm báo trước những rủi ro sắp tới.
Cuộc cách mạng AI đang diễn ra trong thế giới tài chính.
Các quỹ phòng hộ đang triển khai ChatGPT để thực hiện các công việc nặng nhọc, Deutsche Bank sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để quét danh mục đầu tư của khách hàng và ING sử dụng AI để sàng lọc những người có khả năng vỡ nợ. Morgan Stanley cho biết họ đang thử nghiệm công nghệ AI trong một môi trường an toàn và được kiểm soát. Đồng thời, JPMorgan Chase đang thu hút nhân tài AI trên diện rộng, cung cấp nhiều cơ hội việc làm liên quan hơn bất kỳ đối thủ nào.
** "Việc khó, việc mệt" giao cho AI**
Trên thực tế, AI từ lâu đã được sử dụng trong nhiều nhiệm vụ khác nhau ở Phố Wall, chẳng hạn như thuật toán học máy tính toán rủi ro tín dụng. Ở giai đoạn này, Phố Wall đang khám phá các công cụ phổ biến mới nhất dựa trên ChatGPT, hy vọng rằng bằng cách cung cấp đầy đủ thông tin tài chính, máy có thể đạt đến mức khả năng định giá hợp lý các lựa chọn, xây dựng danh mục đầu tư hoặc phân tích tin tức của công ty. Những người hành nghề tài chính cần xử lý một lượng lớn dữ liệu văn bản tài chính, chẳng hạn như tin tức, báo cáo, xếp hạng, v.v., và thậm chí viết mã chương trình sâu hơn, và AI đang dần chiếm lĩnh.
Theo báo cáo của Bloomberg vào ngày 31 tháng 5, một số công ty quỹ đầu cơ cho biết AI tổng quát đã được sử dụng để xử lý các tác vụ thông thường như đánh giá nghiên cứu thị trường, viết mã cơ bản và tóm tắt hoạt động của quỹ.
Kevin Cole, Giám đốc điều hành của quỹ phòng hộ định lượng có hệ thống Campbell & Co, tiết lộ rằng các nhà định lượng của công ty sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để tóm tắt các báo cáo nghiên cứu nội bộ. Kevin nói rằng AI rất mạnh trong việc hoàn thành mã, chỉnh sửa và kiểm tra lỗi. Tuy nhiên, nhân viên của con người vẫn sẽ can thiệp. Các công cụ trí tuệ nhân tạo hiện tại vẫn chưa đạt đến mức có thể thay đổi cách con người đầu tư hàng ngày.
Theo báo cáo của Bloomberg vào ngày 1 tháng 6, Eigen Technologies, công ty giúp các công ty như Goldman Sachs Group và ING Group triển khai hoạt động kinh doanh AI, cho biết các yêu cầu từ ngân hàng đã tăng gấp 5 lần trong quý đầu tiên của năm 2023 so với cùng kỳ. năm ngoái.
Theo Alexandra Mousavizadeh, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của công ty tư vấn Evident, việc ra mắt ChatGPT vào tháng 11 năm 2022 “sẽ cho phép mọi người — hội đồng quản trị, Giám đốc điều hành và Ban lãnh đạo ngân hàng — nhận thức rõ hơn rằng đây là yếu tố thay đổi cuộc chơi." Cô ấy mô tả tình huống này giống như một "cuộc chạy đua vũ trang của AI".
Deutsche Bank đang triển khai công nghệ học sâu để phân tích xem liệu các khách hàng ngân hàng tư nhân quốc tế có đầu tư quá mức vào một tài sản cụ thể hay không và kết nối các khách hàng cá nhân với các quỹ, trái phiếu hoặc cổ phiếu phù hợp. Tùy thuộc vào việc tuân thủ quy định, các cố vấn con người đưa ra các khuyến nghị do AI tạo ra cho khách hàng.
Kirsten-Anne Bremke, người đứng đầu toàn cầu về giải pháp dữ liệu tại Deutsche Private Bank International cho biết: “Tôi thực sự thích cách kết hợp trí tuệ nhân tạo với trí thông minh của con người.
JPMorgan cũng có kế hoạch tương tự. Vào tháng 5, công ty đã nộp bằng sáng chế cho một dịch vụ giống như ChatGPT giúp các nhà đầu tư chọn các cổ phiếu cụ thể, theo những người quen thuộc với vấn đề này và dự án vẫn còn ở giai đoạn sơ khai.
BNP Paribas đang sử dụng chatbot để trả lời các câu hỏi của khách hàng và AI để phát hiện và ngăn chặn gian lận và rửa tiền. Société Générale đang sử dụng sức mạnh tính toán của AI để quét các hành vi sai trái tiềm ẩn trên thị trường vốn.
Vào tháng 4 năm nay, Morgan Stanley cho biết họ đã đăng ký bằng sáng chế cho một mô hình nhằm phát hiện hướng của chính sách tiền tệ bằng cách sử dụng công nghệ AI để phân loại thông tin của Fed là diều hâu hoặc ôn hòa.
Vào ngày 21 tháng 3, Marco Argenti, giám đốc thông tin của ngân hàng đầu tư Phố Wall Goldman Sachs, cho biết các nhà phát triển nội bộ đã bắt đầu sử dụng AI để lập trình. "Vẫn còn sớm đối với công nghệ này. Chúng tôi sẽ không giao tất cả các công việc quan trọng cho AI ngay lập tức, nhưng ưu tiên hàng đầu là thực sự cố gắng và hiểu được tiềm năng của AI." công nghệ trong gần 40 năm qua, đó là một trong những sự gián đoạn lớn nhất mà tôi từng thấy -- có lẽ ngang bằng với internet, ứng dụng, điện toán đám mây."
Rủi ro và các vấn đề bảo mật
Nhưng xu hướng này đã làm dấy lên lo ngại về tính minh bạch và hiệu quả của AI tài chính. Nhiều người, bao gồm cả nhà đầu tư tỷ phú Warren Buffett, coi sự nhiệt tình áp dụng các hệ thống AI tinh vi là điềm báo trước những rủi ro sắp tới.
Các ngân hàng có nghĩa vụ ủy thác không giao dịch dựa trên thông tin không đáng tin cậy. Anne Beaumont, một đối tác tại công ty luật Friedman Kaplan Seiler Adelman & Robbins ở New York, cho biết đó là một vấn đề khi các ứng dụng AI ngày càng mở rộng. "Làm thế nào để bạn chứng minh với các nhà đầu tư và cơ quan quản lý rằng bạn đã hoàn thành công việc của mình khi bạn đang sử dụng AI để trả lời câu hỏi mà không biết đó là gì?"
Vào tháng 4 năm nay, Samsung Electronics của Hàn Quốc đã phải đối mặt với ba sự cố trong đó nhân viên sử dụng ChatGPT để rò rỉ dữ liệu bí mật. Các nhân viên của công ty đã tải mã chương trình hệ thống của công ty lên ChatGPT, yêu cầu AI giúp sửa lỗi và cải thiện mã chương trình, đồng thời nhập biên bản cuộc họp vào ChatGPT, hướng dẫn AI giúp sắp xếp khóa, dẫn đến dữ liệu bí mật như hiệu suất của nhà máy và kết quả đầu ra Phần đào tạo mô hình GPT của dữ liệu.
Wang Pengbo, nhà phân tích trưởng của Viện nghiên cứu tư vấn Broadcom, đã từng chỉ ra rằng việc sử dụng ChatGPT của những người hành nghề tài chính, ngay cả khi người dùng vô thức, có khả năng gây rò rỉ thông tin và dữ liệu cá nhân.
Ngoài ra, cho dù đó là GPT-4 hay các mô hình ngôn ngữ lớn khác, đều có vấn đề về "ảo giác (Hallucination)" của AI, đôi khi tạo ra thông tin từ hư không và bịa đặt thông tin. Nếu một nhà phân tích sử dụng ChatGPT để tạo báo cáo nghiên cứu, nội dung có vẻ khá đáng tin cậy, nhưng nếu báo cáo gửi thông tin sai lệch và nhầm thành tin xấu hoặc tin tăng giá cho một công ty niêm yết, thì nó sẽ gây ra hậu quả rất nghiêm trọng.
Ngoài ra, mô hình AI lấy dữ liệu đào tạo thông tin trực tiếp từ Internet, dữ liệu này có thể chứa một số tác phẩm có bản quyền. Đối với ngân hàng hoặc hãng tin cung cấp thông tin tài chính, động thái này được coi là vi phạm bản quyền và có thể gây tổn hại đến danh tiếng của công ty.
"Ngành tài chính là một ngành được quản lý chặt chẽ và nó đặc biệt nhạy cảm với thông tin cá nhân và dữ liệu kinh doanh liên quan." Wang Pengbo nói rằng khi các tổ chức tài chính sử dụng các sản phẩm ChatGPT, trước tiên họ phải đánh giá phạm vi có thể kiểm soát và thực hiện các biện pháp phòng ngừa.
Carlo Giovine, một đối tác tại công ty tư vấn McKinsey, cho biết khi làm việc với các ngân hàng và công ty bảo hiểm, họ đang thiết kế lại khung rủi ro để tính đến các cân nhắc về sở hữu trí tuệ, môi trường pháp lý không chắc chắn, AI "ảo giác" và các rủi ro khác.
Cole của Campbell & Co cho biết công ty đang thử nghiệm nội bộ mô hình mã nguồn mở, mặc dù sức mạnh xử lý không bằng ChatGPT nhưng ưu điểm là toàn bộ hệ thống có thể được triển khai và chạy cục bộ. "Chúng tôi phải rất cẩn thận về nguy cơ vi phạm với các công cụ như vậy," Kerr nói.
Chi phí vận hành và phát triển cao
Ngành ngân hàng đã không còn xa lạ với việc sử dụng công nghệ để tạo lợi thế cho mình trong những năm gần đây, tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia máy học và thậm chí cả nhà vật lý thiên văn. Ngày nay, những khoản đầu tư đó đang bắt đầu đơm hoa kết trái.
Giám đốc điều hành của Bank of America, Brian Moynihan, cho biết vào tháng 4 rằng AI có thể mang lại "những lợi ích to lớn" và giúp giảm số lượng nhân viên, nhưng cũng nên thận trọng.
Barclays vẫn đang trong giai đoạn "nghiên cứu nghiêm túc" về AI tài chính. Giám đốc điều hành CS Venkatakrishnan phát biểu tại một hội nghị rằng sẽ mất "nhiều năm" để triển khai bất kỳ công cụ AI nào trên toàn công ty.
Lewis Liu, Giám đốc điều hành của Eigen, một công ty nghiên cứu về AI, đã chỉ ra rằng chi phí phát triển và vận hành của AI rất cao và việc xử lý các tài liệu tài chính phức tạp liên quan đến rất nhiều chi phí điện toán đám mây. "Những mô hình ngôn ngữ lớn này thực sự khó sử dụng. Bạn cần cụ thể hơn và có thể sử dụng các mô hình tinh chỉnh nhỏ hơn phù hợp hơn với trường hợp sử dụng của bạn."
Về tình trạng hiện tại của ngành, Giovanni của McKinsey cho biết: "Hiện tại chúng ta đang ở trong chu kỳ cường điệu hóa và bạn có thể thấy ngành đã phát triển nhanh như thế nào. Một số ngân hàng đã bắt đầu nhận ra những gì cần thiết để thực sự đạt được mục tiêu này, nhưng nhiều ngân hàng Đồng thời, ông lưu ý, các công ty cần xác định các lĩnh vực mà AI thực sự có thể giúp đỡ và phát triển lộ trình với quản lý cấp cao, đồng thời đào tạo nhân viên và thuê thêm chuyên gia.
Những thay đổi mới về nguồn nhân lực trong ngành
Theo dữ liệu mới nhất từ công ty tư vấn Evident, khoảng 40% vị trí tuyển dụng tại các ngân hàng nhiệt tình nhất với AI là tuyển dụng liên quan đến AI, chẳng hạn như kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích định lượng và vai trò quản trị. JPMorgan đang dẫn đầu cuộc đua tìm kiếm nhân tài, với dữ liệu cho thấy ngân hàng này đã đăng 3.651 việc làm liên quan đến AI trên toàn cầu từ tháng 2 đến tháng 4, gần bằng các đối thủ Citigroup và gấp đôi so với Deutsche Bank.
Greg Bond, giám đốc điều hành của Man Numeric, một công ty con của Man Group ở Boston, coi “lực lượng lao động kỹ thuật số” là “lực lượng lao động kỹ thuật số” dành cho những nhân viên thiếu chuyên môn kỹ thuật nhưng sáng tạo và có khả năng đặt câu hỏi đúng. cơ hội. “Họ sẽ tăng số lượng nhân viên kỹ thuật và nghiên cứu hiện có của bạn,” Bond nói, “nhưng cuối cùng, nếu chúng ta có thể tự động hóa quá trình đổi mới, đó sẽ là một điều tốt.”