凯文·格林（Kevin Green）是 Hapax 的首席运营官，在那里他利用超过 20 年的营销、产品和销售领导经验来推动银行业的创新。
2025 年正在证明是银行业人工智能（AI）的采用年。华尔街公司正在以快速的速度扩大团队，这是自数字银行热潮以来未曾见过的。然而，在同一口气中，头条新闻却警告称，随着自动化的推行，银行业可能会裁员多达 20 万人。那么，到底是哪种情况呢？这种预测只讲述了故事的一半。事实是，AI 在合理应用时，并不是一种替代策略——它是一种赋能工具。那些拥有更智能、更快系统的员工，将能够专注于战略、增长和关系，从而塑造银行业的未来，而不是减少员工数量。我们经常听到“提升技能”这个词，在这种对话中，对于有些人来说，这可能会让人感到害怕。变化可能会让人感到不舒服，尤其是对于那些已经建立了长期职业生涯的老员工，他们一直按照某种方式做事。这就是为什么不应将技术定位为变化的驱动力，而应将其视为带来机会的东西。工具本身并不能激励人心，而是那些选择重新想象银行业可以如何运作的人。对于许多人来说，能够提供下一代客户体验的机会，以及以新的方式推动增长的机会，远比害怕“新把戏”更令人兴奋。最终，AI 的成功将不仅仅由技术本身定义，而是由那些愿意解锁其潜力的有远见的人定义。AI 是银行业新职业的真正催化剂AI 最直接的影响可能是其能够卸载重复、手动的工作。这包括内容创作、趋势/数据分析和工作流优化——所有这些都是为自动化而设计的任务。当机器处理这些耗时的任务时，员工将获得额外的带宽来专注于更高价值的挑战，这些挑战需要人类的判断和创造力。这种转变为银行业打开了完全新的职业大门。未来的职业将不再仅仅是数字运算，而是关于塑造长期战略和建立信任。AI 将如何影响日常银行工作在实践中，AI 正在改变工作的日常节奏。银行家不再需要花费数小时搜索系统以获取信息，而可以立即获取准确、量身定制的洞察力。AI 正被客户面向团队用于预测需求和个性化对话，这标志着从事务性交流到真正的关系建立的转变。合规团队曾经被手动检查所困，现在可以花更多时间和精力来解读风险信号和制定政策回应。总体效果是工作场所变得更加动态和有趣，员工也更加满意。银行业需要的新技能随着 AI 持续自动化常规任务，银行业中需要的技能也在发生变化。数据素养将变得和金融素养一样重要。员工必须能够解释 AI 输出并有效地应用它们，最终做出反映监管义务和客户价值的决定。同样重要的是软技能。同理心、沟通和道德推理将变得更加有价值和必要，因为银行将竞争提供不仅仅是金融服务，而是值得信赖的关系。投资培训的机构将是那些能够将现有角色转变为更高价值的职业并开辟全新的职业道路的机构。人们不会像技术一样快速移动…… 但这没关系虽然 AI 即将改变银行业的未来，但这不会在一夜之间发生。员工将有时间来适应和调整到“新的工作方式”，并理解他们的角色如何随着 AI 的采用而演变。公司不会在一夜之间推出 AI 工具——它们必须经过彻底的流程以确保正确的实施，从而充分发挥 AI 对日常运营的益处。这一刻类似于工业革命——特别是福特的装配线。它花了近十年时间才达到大规模采用。装配线简化了重复的过程，使得建造汽车和满足需求变得更容易。AI 是一场类似的革命：我们正在采取多种形式的数据并将其标准化以实现可扩展的使用。AI 仍然处于“T...
银行业中关于生成式人工智能的讨论往往集中在效率和工作岗位流失上，报告预测由于人工智能，行业内可能会有多达20万个工作岗位流失。虽然人们经常关注人工智能可能取代常规任务的潜力，但一个关键问题是：现在什么是合适的解决方案，人类应该在什么时候介入?每一笔银行交易和互动都是深入个人化和细致入微的。考虑到该行业的高度监管性质，这就更加复杂。人工智能可以简化银行流程，使其更加高效，但负责任的部署需要明确的目的和对其局限性的理解。并非所有人工智能解决方案都是一样的，也并非都是万无一失的。关键是从今天开始，选择一个合适的解决方案——一个设计用于理解银行决策的重要性和需要谨慎考虑的解决方案。银行业的细微差别需要高度集中的人工智能解决方案财务错误可能会使企业、个人和社区失去宝贵的机会，并导致金融机构受到巨额罚款。人工智能在银行业中的作用必须谨慎管理，以防止风险、偏见和关键错误。银行决策——例如贷款批准、信用风险评估和欺诈调查——需要上下文理解，这是许多人工智能解决方案所缺乏的。有些人工智能擅长数字，而其他人工智能擅长语言，但只有Hapax是专门为银行业设计的，基于与人类的上下文交互开发的。遵守法规和监管要求的错误可能会导致法律后果和客户不信任。人工智能可以支持银行和其员工，但它必须以极高的准确性、最小的错误率和对关键决策的持续人类监督来运行。确保银行业中人工智能的责任在银行业中，责任感和准确性密不可分。就像外科医生必须对其工作的精确性负责一样，银行业中的人工智能也必须对其决策负责。人工智能可能造成的错误或未经核实的决策可能会导致重大财务和声誉风险，因此人类的监督不仅重要，而且至关重要。银行必须仔细定义人工智能使用的界限，建立明确的指南，规定哪些任务绝不能仅由人工智能完成。这些“绝不能发生”的事件包括高风险决策，如批准贷款、做出信用决定或在未经欺诈检查的情况下授权大额交易。这些行动需要人类的判断和审查，因为错误的后果可能太高。这些错误可能导致财务损失、法律后果和客户信任受损。人类监督的重要性人工智能应该作为人类决策的增强，而不是替代。虽然人工智能可以提供有价值的见解和提高效率，但它不能对关键的高风险决策完全负责。在像银行业这样需要精确性的行业中，人工智能必须在一个框架内部署，以确保人类监督仍然是决策过程的核心。为了保持责任感，人工智能解决方案必须是透明的。决策过程应清晰说明，包括数据来源和人工智能得出结论的推理。这种透明度使人类决策者能够验证和对最终结果负责，确保对技术和它支持的决策都有信任。银行业中人工智能的正确角色人工智能的力量在于其快速收集和处理大量信息的能力，从而加速人类的决策过程。通过将这些耗时任务卸载给人工智能，人类可以专注于监督——就像管理人类工作人员一样。人工智能可以并且应该被利用来： 自动执行重复性任务和处理数据以进行更新、交易和合规性跟踪。 提供数据驱动的见解，以便人类员工可以加快决策过程并提供个性化的客户服务。 通过减少员工阅读和分析信息所花费的时间来提高运营效率，这些信息对于交易是必要的。 当人工智能被负责任地实施时，它应该成为银行的战略性、定制化的盟友，而不是人类人才的一对一替代。虽然一些角色可能会被取代，但重点是今天使用人工智能来提升技能，以便为明天做好准备，迎接更多分析性和高价值的角色。人工智能可以通过自动执行任务、提高生产力和提供符合银行特定目标的个性化服务来转变银行业务。像Hapax这样的合适人工智能解决方案将专门为银行业设计，旨在导航行业复杂性，同时支持以人类为中心的决策。这确保准确性、合规性和信任仍然是金融服务的核心。银行业的未来需要深思熟虑的人工智能采纳虽然人工智能可以做很多事情，但重要的是不要认为它是万无一失的——尤其是在像银行业这样的监管行业中。利用人工智能进行财务决策的关键在于平衡其速度与人类的判断，以确保准确性和效率，同时在错误可能造成高昂代价的复杂场景中导航。在人工智能时代蓬勃发展的银行将是那些为人工智能使用定义明确目标和界限的银行。
