NVIDIA發(fā)布調(diào)研報(bào)告：2023年金融業(yè)最關(guān)注的4大AI方向

NVIDIA多年來一直在與部分全球領(lǐng)先的金融機(jī)構(gòu)共同開發(fā)和執(zhí)行各種發(fā)展迅速的AI策略，在過去三年間詢問了他們最關(guān)心的是什么。

有些結(jié)果和NVIDIA想象的一樣；而有些結(jié)果著實(shí)令人驚訝。今年的調(diào)查是在充滿變數(shù)的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境下進(jìn)行的，因此兩種結(jié)果都有。

來自全球頂尖金融服務(wù)機(jī)構(gòu)的500名受訪者闡述了其認(rèn)為AI投資回報(bào)最高的領(lǐng)域，結(jié)果既有意料之中，也有意料之外

無論是銀行和金融科技機(jī)構(gòu)，還是保險(xiǎn)和資產(chǎn)管理公司，其目標(biāo)都是找到更精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)管理方法、通過提高效率降低運(yùn)營成本并改善顧客和客戶體驗(yàn)。NVIDIA通過深入調(diào)查了解到了最吸引人的AI領(lǐng)域等信息。

以下是從“金融服務(wù)業(yè)AI現(xiàn)狀：2023年趨勢(shì)”調(diào)查中得出的四個(gè)最重要的發(fā)現(xiàn)，此次調(diào)查共收集了近500名全球金融服務(wù)專業(yè)人士的意見。

混合云來勢(shì)洶洶

如同其他企業(yè)一樣，金融服務(wù)企業(yè)也在設(shè)法優(yōu)化AI訓(xùn)練和推理方面的支出，并明晰敏感數(shù)據(jù)不可遷移至云端。為此，他們正在將許多計(jì)算密集型工作負(fù)載轉(zhuǎn)移到混合云中。

今年的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，近一半的受訪者正在向混合云遷移，以優(yōu)化AI性能并降低成本。領(lǐng)先的云服務(wù)商和平臺(tái)的近期發(fā)布則強(qiáng)調(diào)了這一轉(zhuǎn)變，并將數(shù)據(jù)可移植性、機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)維（MLOps）管理以及跨云和本地實(shí)例的軟件標(biāo)準(zhǔn)化作為降本提效的戰(zhàn)略要?jiǎng)?wù)。

大型語言模型在各AI用例中名列前茅

此次調(diào)查結(jié)果中集中在美洲和歐洲的企業(yè)樣本量超過了200個(gè)，調(diào)查發(fā)現(xiàn)名列前茅的AI用例有自然語言處理和大型語言模型（26%）、推薦系統(tǒng)和次優(yōu)行動(dòng)（23%）、投資組合優(yōu)化（23%）以及欺詐檢測（22%）。元宇宙、合成數(shù)據(jù)生成和虛擬世界方面的新興工作負(fù)載也常常被提到。

銀行、交易公司和對(duì)沖基金正在采用這些技術(shù)創(chuàng)造個(gè)性化的客戶體驗(yàn)。例如德意志銀行最近宣布與NVIDIA建立多年創(chuàng)新合作關(guān)系，將AI應(yīng)用于智能虛擬形象、語音AI、欺詐檢測、風(fēng)險(xiǎn)管理等金融服務(wù)業(yè)的各個(gè)用例中，最多可減少80%的總擁有成本。該銀行計(jì)劃使用NVIDIA Omniverse構(gòu)建一個(gè)3D虛擬形象來幫助員工瀏覽內(nèi)部系統(tǒng)并回答人事方面的問題。

銀行看到AI在提高收入方面的巨大潛力

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，AI正在對(duì)金融機(jī)構(gòu)產(chǎn)生可以量化的影響。近一半的受訪者表示，AI將幫助他們的企業(yè)機(jī)構(gòu)增加至少10%的年收入。超過三分之一的人表示，AI每年還將幫助其減少至少10%的成本。

金融服務(wù)專業(yè)人士重點(diǎn)介紹了AI如何改進(jìn)業(yè)務(wù)運(yùn)營，尤其是在改善客戶體驗(yàn)（46%）、提升運(yùn)營效率（35%）和降低總擁有成本（20%）方面。

例如，計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理正在幫助實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)文件分析和理賠處理的自動(dòng)化，為企業(yè)節(jié)省時(shí)間、金錢成本和資源。AI還能通過改進(jìn)反洗錢和“了解客戶”流程來防止欺詐，而推薦引擎能夠?yàn)楣镜目蛻艋蝾櫩蛣?chuàng)造個(gè)性化的數(shù)字體驗(yàn)。

最大的障礙：招聘和維系A(chǔ)I人才

企業(yè)在實(shí)現(xiàn)AI目標(biāo)的過程中會(huì)面臨重重挑戰(zhàn)，其中最大的障礙是招聘和維系A(chǔ)I專家。有36%的受訪者提到了這個(gè)問題，28%的受訪者表示沒有足夠的技術(shù)來推動(dòng)AI創(chuàng)新。

26%的金融服務(wù)專業(yè)人士表示，另一個(gè)迫在眉睫的問題是用于訓(xùn)練模型和保證準(zhǔn)確性的數(shù)據(jù)規(guī)模不足。解決這個(gè)問題的方法是使用生成式AI生成準(zhǔn)確的金融合成數(shù)據(jù)并使用這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型。

高管對(duì)AI的支持度達(dá)到新高

盡管存在這些挑戰(zhàn)，AI在金融服務(wù)業(yè)中的前景依然越來越光明。此次調(diào)查結(jié)果中的一個(gè)新主題是增加高管對(duì)AI的支持度。約64%的受訪者表示“我的高管團(tuán)隊(duì)重視并信任AI”，而一年前的這一比例只有36%。另外，58%的人表示“AI對(duì)我公司未來的成功十分重要”，相比一年前39%的比例有所增加。

金融機(jī)構(gòu)計(jì)劃在未來繼續(xù)擴(kuò)展企業(yè)級(jí)AI，包括升級(jí)和添加硬件、軟件、服務(wù)等AI基礎(chǔ)設(shè)施。

復(fù)雜的全棧式AI平臺(tái)可以賦能數(shù)據(jù)科學(xué)家、量化分析師和開發(fā)者并盡可能減少瓶頸。高管們已經(jīng)看到了部署AI應(yīng)用的投資回報(bào)率，這些領(lǐng)導(dǎo)者將在2023年專注于將AI擴(kuò)展到整個(gè)企業(yè)、雇用更多的數(shù)據(jù)科學(xué)家和投資于加速計(jì)算技術(shù)，為AI應(yīng)用的訓(xùn)練與部署提供支持。