調查揭曉 2023 年金融業前 4 大人工智慧優先專案

來自全球頂尖金融服務機構的 500 名受訪者,就人工智慧在哪些領域帶來最佳投資報酬率,提供了預料之中和出人意料的訪問結果
作者 Kevin Levitt

多年來,NVIDIA 一直與一些領先全球的金融機構合作,開發和執行一系列演變快速的人工智慧策略。過去三年來,我們請他們一同分享各自最在意的策略。

有些結果如同預期,但有些則令人驚訝。今年的調查是在總體經濟情勢持續充滿不確定性的情況下進行,而同時出現了預料之中與意料之外的結果。

無論是銀行、金融科技機構還是保險和資產管理公司,目標都保持不變,就是要找出方法更準確管理風險、提升效率以降低營運成本,並為客戶和終端顧客改善體驗。深入探討之後,我們得以瞭解哪些人工智慧領域最受到青睞,也發掘出更多資訊。

以下是我們透過「金融服務業人工智慧現況:2023 年趨勢」,向近 500 位全球金融服務專業人士進行調查後,所得出的四大發現。

混合式雲端將蓬勃發展

如同其他企業,金融服務公司也希望找到方法,讓人工智慧訓練與推論的花費達到最佳化,但同時也理解敏感資料無法移轉到雲端上。為符合成本效益,他們將許多運算密集的工作負載轉移到混合式雲端。

今年的調查發現,近半數受訪者的公司正轉向使用混合式雲端,以將人工智慧效能最佳化並降低成本。頂尖雲端服務供應商和平台近期發佈的消息進一步推動了此轉變,而橫跨雲端和本機執行個體的資料可攜性、機器學習作業管理和軟體標準化,也成為改善成本與效率的必要策略。

大型語言模型在人工智慧使用案例中為首要應用

調查涵蓋 200 個樣本並著重於美國與歐洲公司,從調查結果可發現人工智慧最多的使用案例為自然語言處理和大型語言模型 (26%)、推薦系統和下一步最佳行動 (23%)、投資組合最佳化 (23%) 與詐騙偵測 (22%)。來自元宇宙合成資料生成與虛擬世界所新產生的工作負載也十分常見。

銀行、交易公司和避險基金採用這些技術來創造個人化的客戶體驗。舉例來說,德意志銀行最近宣佈與 NVIDIA 建立多年期的創新夥伴關係,將人工智慧納入各種金融服務中,包括智慧虛擬角色、語音人工智慧、詐騙偵測和風險管理,進而將總持有成本降低高達 80%。該銀行計畫使用 NVIDIA Omniverse 打造 3D 的虛擬角色,協助員工瀏覽內部系統並回答人力資源相關問題。

銀行看見運用人工智慧增加收益的潛力

調查發現人工智慧能為金融機構帶來可量化的影響。近半數的調查受訪者表示,人工智慧將協助組織增加至少 10% 的年度營收。超過三分之一的受訪者指出,人工智慧也有助於減少至少 10% 的年度成本。

金融服務專業人士強調人工智慧會強化業務營運,尤其是改善客戶體驗 (46%)、提高營運效率 (35%) 以及降低總持有成本 (20%)。

例如,電腦視覺和自然語言處理有助於將財務檔分析和申訴處理作業自動化,為公司節省時間、支出和資源。人工智慧也能改善反洗錢和瞭解客戶的流程,進而預防詐騙;推薦系統則可為公司的客戶或企業客戶建立個人化數位體驗。

最大障礙:招募和續留人工智慧人才

但企業在實現人工智慧目標時,卻面臨種種挑戰。36% 的問卷受訪者均表示招募和續留人工智慧專家是最大的障礙。28% 的受訪者表示,實現人工智慧創新的技術也不足。

26% 的金融服務專業人員指出,另一項緊迫的問題是資料規模不足以支援模型訓練和準確度。使用生成式人工智慧來產生精準的合成財務資料,來訓練人工智慧模型,即有可能解決此問題。

主管階層對人工智慧的支持創新高

儘管面臨種種挑戰,金融服務產業領域人工智慧的未來應用仍前景看好。在調查結果中,主管階層對人工智慧的認同度提升成為全新主題。約 64% 的受訪者指出「我的主管領導團隊重視並信任人工智慧」,而去年則只有 36%。此外,有 58% 的受訪者表示「人工智慧對我公司未來的成功很重要」,去年則為 39%。

金融機構計畫在未來繼續發展企業人工智慧。擴大和延伸人工智慧基礎架構也包括在內,如硬體、軟體和服務。

要為資料科學家、量化與開發人員提供強大功能的同時將瓶頸降到最低,需要精密且完整堆疊的人工智慧平台。主管們已看到部署人工智慧應用程式的投資報酬率。在 2023 年,這些領導者將專注於擴充整個企業的人工智慧,雇用更多資料科學家,並投資加速運算技術,以支援人工智慧應用程式的訓練和部署。

請下載「金融服務業人工智慧現況:2023 年趨勢」報告,深入瞭解調查結果和分析。

歡迎觀看 NVIDIA GTC 的隨選演講,講者包含 Capital One德意志銀行美國銀行 Ubiquant 的業界領導者。也請深入瞭解如何提供更聰明、更安全的金融服務,以及採用人工智慧技術的銀行