人工智慧：皇帝的新衣？金融服務中的採用情況

Katharine Wooller 是 Softcat plc 的金融服務首席策略師，該公司是一家在 FTSE 上市的資訊科技公司。

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少數議題如人工智慧（AI）一樣具有極高的兩極分化，評價從較正面的一面來看，是人類進步的下一個前沿，一項尋找問題解決方案的技術；而在較負面的一端，則可能帶來人類終結的潛在威脅。

作為 Softcat 的首席策略師，支持 2,500 家金融服務公司提供資訊科技服務與基礎建設，我有幸親眼見證整個金融服務與投資（FS&I）行業中創新不斷展開的前線。

首先，量化對沖基金對 AI 的採用非常踴躍，因為它們投入大量資金以提升回報；保險業也同樣受惠於大量數據——這兩者都能輕鬆證明具有明確的應用案例與高投資回報率（ROI）。

金融服務公司早在 AI 以現有形式推廣之前，就已經進行數學建模與機器學習，但近期 AI 基礎設施的卓越性能，促使量化交易基金、保險公司與財富管理公司大力採用，皆希望從如今豐富的數據中獲益。

此外，許多被稱為 AI 的技術，其實只是自動化的下一個演進階段。

儘管我們看到各類金融服務公司對 AI 表現出極大興趣，基於這項技術的巨大潛力，我們仍處於採用的起步階段。不同的應用場景差異極大——一流銀行部署 AI 的方式，與擁有十個分行的地方性建築協會截然不同。

我經常觀察到，同一組織內不同層級的接受度差異很大，董事會、較年輕且數位化較熟悉的世代，與營運/財務部門通常較為歡迎這個想法，而合規部門則較為謹慎。常見的擔憂包括技術的“黑箱”特性、倫理部署的疑慮，以及缺乏明確的監管指引。

然而，早期採用與高使用率的模式逐漸浮現。成功的公司通常有明確的 AI 採用策略，建立卓越中心，並確保數據從一開始就處於適當狀態；這些看似微不足道的措施，卻是成功創新的基石。

我們經常看到的第一個應用案例是生產力工具，如 ChatGPT、Co-pilot 或 Claude，這些工具常成為許多同事接受 AI 概念的入門點，有時甚至被戲稱為“入門藥”！

文化上，採用 AI 可能是對現狀的巨大挑戰，而具有遠見的領導團隊會著眼於未來，為組織做好準備。一個前瞻的人力資源策略至關重要，包括建立內部 AI 能力與專業知識，專注於相關技能，促進知識分享。長遠來看，必須考慮如何重新部署因 AI 效率提升而被取代角色的同事。

目前對 AI 的價值貢獻有大量關注，一些銀行擁有數百個潛在應用案例，如何篩選進行概念驗證（PoC）並擴展，具有一定挑戰性。對於這樣的新技術，最佳實踐尚在逐步形成。首先，面對大量潛在應用，優先選擇能帶來最大價值的項目可能令人不知所措，必須根據影響力、成本、可行性與與整體業務目標的契合度，進行嚴格篩選，以評估潛在 ROI。

此外，需建立完善的衡量框架，包括相關的關鍵績效指標（KPIs）、堅實的數據收集方法，以及明確的報告機制。一旦 AI 項目成為日常運營的一部分，就必須持續進行迭代改進，以最大化回報並確保與戰略優先事項保持一致——這也是高績效團隊的文化特徵。

近日，我受邀與監管機構討論 AI。在一次行業圓桌會議中，提出了一個令人困惑的問題：“AI 最擅長解決的問題是什麼？”令人驚訝的是，每個組織的答案都截然不同，我預計這個問題將困擾企業多年。

那些不能在 AI 方面制定策略、適時部署的公司，將處於明顯的劣勢。