毫無疑問：使用生成性人工智能的銀行將佔據優勢
最近，《華爾街日報》報導了西班牙大型銀行BBVA於五月購買3,000個ChatGPT授權的影響。該銀行表示，在過去六個月內，他們通過開發定制工具（如檢索增強生成技術，簡稱RAGs）見證了“創意的爆炸”。雖然文章指出該銀行在使用這項技術方面“仍有很多需要學習的地方”，但這顯示出大型組織能夠成功適應生成性人工智能的新時代。
BBVA並不是唯一一個追求人工智能策略的銀行。澳洲聯邦銀行表示，使用生成性人工智能使客戶詐騙損失減少了50%，顧客報告的詐騙事件下降了30%，而呼叫中心的等待時間也減少了40%。
這兩家銀行都是大型組織——BBVA擁有超過120,000名員工，而澳洲聯邦銀行則有53,000名員工——擁有無數的流程和高度複雜的信息系統，這類公司通常在實施新技術時面臨巨大挑戰。許多銀行長期以來一直使用機器學習分析工具，如預測模型、異常檢測和風險評估，但我們所談論的是高度可靠的模型，這些模型的信任僅來自於文檔化和已知的統計數據。
這段報導強調了銀行業在技術革新中的不斷進步，尤其是生成性人工智能的潛力。隨著這些大型機構逐步學習和適應，未來的金融服務將更加智能化和個性化。這不僅能提升客戶體驗，還能在激烈的市場競爭中贏得優勢。
然而，我們也需要關注這些技術引入後的道德和安全問題。生成性人工智能雖然能有效減少詐騙和提升效率，但若不加以規範，可能會引發數據隱私的擔憂，甚至導致對客戶信任的侵蝕。因此，銀行在推進技術創新的同時，必須更加重視透明度和客戶數據的保護。這樣，才能在數字化轉型的浪潮中，不僅維持業務增長，還能建立更為穩固的客戶關係。
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