銀行啟動編碼助手 隨著AI成本暴跌
「生成式AI將影響銀行內的每一個功能——每一個工作的每一個部分。」埃森哲全球銀行負責人邁克爾·阿博特（Michael Abbott）表示。
隨著數字轉型和雲端遷移的成功，銀行業如今正為生成式AI的應用提供有力的案例，這得益於其龐大的數據儲存於老舊系統中的情況。
銀行的成功依賴於其能夠快速且可靠地處理每天數百萬的交易，這一過程本質上受益於雲技術和AI的結合。
阿博特指出：「在銀行的核心，技術的重要性正在增加，這一趨勢已持續了五十年。」
根據埃森哲2025年銀行趨勢報告，面臨的挑戰是利用複雜技術來簡化系統和流程。
阿博特表示：「生成式AI將影響銀行內的每一個功能——每一個工作的每一個部分。」他提到了一些專門用於處理糾紛解決的智能解決方案，以及用於重構舊有應用的編碼助手。
這些影響在整個行業中已經顯現出來。
花旗銀行去年為3萬名開發者提供了生成式AI編碼工具，並向其更廣泛的員工推出了兩個生成式AI驅動的生產力提升平台。高盛的首席信息官馬爾科·阿根提（Marco Argenti）本週告訴CNBC，該行計劃在年底前為約1萬名員工提供AI助手。
技術的重大變革
隨著企業進行生成式AI試點，準確性和可靠性成為了主要關注點，特別是在面向客戶的應用方面。雖然問題仍然存在，但阿博特表示，基於大型語言模型（LLM）的編碼助手在過去一年中已經取得了長足的進展。
他估計，幫助工程師重構COBOL應用的工具，去年準確率在70%到75%之間，而現在則接近98%或99%的準確率。
阿博特指出：「這不僅僅是從COBOL轉換到Java——現在你可以改變應用，將其轉移到API中，前向工程在今年將會有飛躍的進步。」他補充說：「你將能夠將應用前向工程到任何你想要的代碼基礎上。」
生成式AI的經濟學也開始變得更加有利，儘管許多公司在獲得AI投資回報方面仍面臨挑戰。
摩根大通的高管預計，該行的LLM套件及其他AI能力將創造20億美元的價值，總裁兼COO丹尼爾·平托（Daniel Pinto）在去年秋季表示。
阿博特提到：「首席信息官應該明白，這些技術的成本正在下滑——OpenAI服務的API成本已大幅降低。」
埃森哲追蹤了從2021年12月到2024年12月GPT-3和GPT-3.5 Turbo之間的年成本下降達74%。該公司發現，GPT-4的年度成本在2023年3月至去年年底之間下降了58%。
超大規模雲服務提供商繼續投入數百億美元以支持模型的訓練和推理。阿博特將數據中心的經濟學變化比作19世紀美國的橫貫鐵路繁榮。
他表示：「建立第一個模型和訓練它需要巨額資金，就像鋪設鐵路需要大量資本一樣。但是一旦鋪設了軌道，運送一噸煤一英里就變得非常便宜。」
阿博特指出，1月發布的DeepSeek-R1是一個開源模型系列，其使用費用大幅低於ChatGPT，這預示著未來的成本將會進一步降低。
他表示：「現在說大型銀行是否會使用DeepSeek還為時尚早，但它是開放和免費的，這樣他們可以分析並了解裡面的所有內容。」
作為編輯，我認為銀行業在生成式AI的應用上展現了極大的潛力和創新。隨著技術的不斷進步，銀行不僅可以提高內部效率，還能改善客戶體驗。這一變革不僅是技術的迭代，更是銀行業務模式的一次重大革新。然而，銀行在採用這些新技術時仍需謹慎，特別是在數據安全和用戶隱私方面，不能因為追求效率而忽視了這些重要的基礎。未來的挑戰在於如何平衡技術進步與風險管理，確保在數字化轉型的同時，保持對客戶的信任和安全。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
