美国银行在银行业务中运用人工智能助手

人工智能代理在提供财务建议方面正逐渐发挥直接作用，因为各大银行正在将内部工具发展为能够促进与客户实际互动的系统。

据《Banking Dive》报道，美国银行目前正在为一部分财务顾问推出一个由人工智能支持的咨询平台，该平台已经覆盖了大约1,000名顾问。这一举措是人工智能应用于核心银行业务的早期典型案例之一，而不仅仅局限于后台任务或有限的试点项目。它也预示着一个更广泛的行业趋势：人工智能正在从提供基本辅助功能向支持实时决策制定方向发展。

这个平台建立在Salesforce的Agentforce基础上，该平台能够创建用于管理任务的人工智能代理。它的目的是帮助顾问处理客户咨询、制定建议，并简化日常工作流程。据《Banking Dive》称，这一系统是领先银行们为探索人工智能代理如何与人类员工协同工作而非作为孤立工具运用的更大努力的一部分。

美国银行正在逐步扩大其在各项业务中的人工智能应用范围。该银行表示，它的虚拟助手Erica所完成的工作量相当于约11,000名员工的产出，而且其全部18,000名软件开发人员都在使用人工智能编码工具，这些措施使工作效率提高了大约20%，据《Banking Dive》报道。这些数据说明了人工智能已经在该银行的各个业务领域得到了广泛的应用。

人工智能代理向财务决策制定领域迈进

这一战略标志着与早期银行业人工智能应用的区别，早期的应用主要集中在聊天机器人或内部效率提升工具上。那些早期的系统都是为回答简单问题或自动化常规任务而设计的。而新的平台则被构建用来处理更为复杂的工作，包括分析客户数据并提出后续行动建议。

这种发展使得人工智能更接近于财务决策制定的核心环节。这项技术不再仅仅作为辅助层存在，而是直接融入到了咨询流程之中。

其他大型银行也在追求类似的方向。《Banking Dive》的同一份报告指出，摩根大通、富国银行和高盛等机构也在尝试使用人工智能工具来提升工作效率并帮助面向客户的工作人员，尽管这些举措各不相同，并不总是专门针对顾问人工智能代理系统。虽然每家银行的实施方式有所差异，但它们的共同目标都是在不增加员工数量的情况下提高工作效率。

初步数据表明，这些工具确实能够提高效率，不过效果因机构而异。据《Banking Dive》引用的行业报告和早期反馈显示，在某些情况下，这些工具确实帮助银行提高了顾问获取信息或准备会议的速度。然而，人们仍然对人工智能在提供财务建议时的准确性和监管问题存在担忧。

在整个金融服务领域，一种更普遍的趋势正在形成：许多机构都在谨慎地投资于人工智能技术，但往往将应用范围限制在特定的团队或使用场景中。他们的目的是在全面推广之前，先评估这些技术在实际工作环境中的表现。

一些分析师对人工智能在银行业转型的速度仍持谨慎态度。富国银行的分析师Mike Mayo指出，尽管最近取得了某些进展，但至今还没有产生任何新的重要产品，因此从产品的角度来看，当前这个阶段“有点乏味”，据《Banking Dive》报道。

人类的监督仍然至关重要

美国银行此次推出人工智能应用的意义重大，因为这一应用的规模和定位都非常关键。财务顾问在银行与客户的互动中扮演着核心角色，尤其是在财富管理领域。将人工智能引入这一角色，说明银行对这项技术充满信心，同时也表明他们愿意让这项技术影响建议的制定和提供方式。

与此同时，这个系统并不是要取代顾问的工作。相反，它的设计目的是与顾问协同工作。人类的监督在这个过程中仍然至关重要，特别是在处理复杂的财务决策或为高价值客户提供服务时。行业领导者也认识到，人工智能不太可能完全取代专家的角色，尤其是在那些需要综合考虑各种因素并进行判断的复杂金融工作中。

这种混合模式在银行业正在变得越来越普遍。银行并不是要将人类从工作中排除出去，而是希望将人类的判断力与机器生成的洞察力结合起来。一些公司已经开始将人工智能视为员工队伍中的一员，而不仅仅是一种工具，预计员工们将在日常工作中与这些系统进行协作。

进展过程中存在局限性和需要做出的妥协

在实际应用中，也面临着一些挑战。人工智能系统依赖于干净、结构化的数据，而在那些基础设施较为陈旧的大型机构中，获取这样的数据往往十分困难。将人工智能系统与现有的工具集成起来可能会耗费大量时间，而且员工可能还需要接受培训才能有效地使用这些新系统。

监管因素也为这一进程增加了复杂性。金融机构必须确保由人工智能生成的建议符合监管标准，同时他们还必须能够在监管机构询问时解释这些建议的依据。这种要求可能会限制人工智能系统在某些领域（如贷款或投资建议方面）所享有的自主权。

尽管存在这些制约因素，但银行们已经开始从实验阶段进入实际应用阶段，即使进展并不均匀。有估计认为，最终可能有高达三分之一的银行业工作岗位，或者这些岗位中的某些职能，会被人工智能取代，不过具体的时间表仍然不确定。

将人工智能代理应用于咨询领域，也引发了一些关于这一职业本身将会如何发展的疑问。如果系统能够承担更多的分析工作，顾问们可能会把更多时间用于与客户建立联系，而减少准备工作的时间。随着时间的推移，这可能会改变这一职业所需的技能结构。

同时，过度依赖人工智能也会带来新的风险。数据或模型输出中的错误可能会影响建议的质量，而过分依赖自动化系统则可能会削弱人类工作人员的审查作用。这些问题在人工智能应用范围不断扩大的过程中仍在被仔细研究之中。

当前这个阶段的不同之处不仅仅在于技术本身，更在于这项技术的应用方式。将人工智能应用于一线工作，说明银行认为它是一种能够塑造最终结果的工具，而不仅仅是提高后台工作效率的手段。

美国银行的这一实践为人们了解这种转型过程提供了有益的参考。它展示了一家大型机构是如何在保持人类监督的前提下，探索人工智能如何深入地融入日常工作的。

随着越来越多的银行选择类似的路径，人们的关注点可能会从“是否应该使用人工智能”转向“一旦人工智能成为核心业务的一部分，应该如何管理它”。

另请参阅：Visa正在为人工智能代理发起的交易准备支付系统

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