Tháng này kỷ niệm một năm kể từ khi OpenAI tung ra ChatGPT vào thị trường, và một số ngân hàng lớn đang tiến về phía trước để giành ưu thế trong việc khai thác công nghệ đang nở rộ này.
Ngân hàng JPMorgan Chase đang hướng dẫn các nhà quản lý quản lý Mỹ qua các dự án thử nghiệm AI sáng tạo đầu tiên của ngân hàng để họ thấy quá trình kiểm soát, Lori Beer, giám đốc thông tin toàn cầu của JPMorgan đối với công ty tin tức Bloomberg tuần này cho biết.
"Điều này liên quan đến việc giúp các cơ quan quản lý hiểu cách chúng tôi xây dựng các mô hình AI sáng tạo, cách chúng tôi kiểm soát chúng, những nguy cơ vector mới là gì," cô nói với dịch vụ dây điện. "Không chỉ là những gì chúng ta cần nghĩ về, mà còn là những gì họ nên nghĩ về."
Beer nói rằng những ứng dụng AI mà JPMorgan đang thử nghiệm bao gồm các ứng dụng có thể tạo ra bản tóm tắt lợi nhuận cho các công ty mà ngân hàng theo dõi. Ngân hàng cũng đang làm việc về dịch vụ trợ giúp để trang bị người dùng các bước giải quyết vấn đề thay vì liên kết đến các bài viết liên quan.
Trong khi đó, đối thủ của JPMorgan, Goldman Sachs, đang làm việc trên mười hai dự án nhằm tích hợp AI sáng tạo vào các thực tiễn kinh doanh của mình, George Lee, đồng quản lý của Văn phòng Đổi mới Áp dụng của ngân hàng, cho biết.
Các dự án bao gồm viết mã theo lệnh bằng tiếng Anh và khả năng tạo tài liệu, Lee cho biết và thêm rằng không có dự án nào liên quan đến khách hàng, vì lo ngại về quy định.
"Chúng tôi đang tiến đến rất cẩn thận, rất cẩn thận, rất chu đáo," Lee nói với Reuters.
Không muốn bị sao bằng, Morgan Stanley đã tiêu thụ tháng ngày để thử nghiệm một robot AI sáng tạo nhằm phục vụ như một trợ lý ảo cho các nhà tư vấn tài chính phải nhanh chóng di chuyển qua những lượng dữ liệu khổng lồ.
Trong khi Morgan Stanley đã chọn phát triển công cụ của mình với OpenAI, JPMorgan Chase đã đi đúng hướng của riêng mình - nộp đơn vào tháng 5 để đăng ký công nghệ gọi là IndexGPT, sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo để lựa chọn các khoản đầu tư cho khách hàng.
Beer của JPMorgan lưu ý cẩn thận rằng IndexGPT chỉ ở giai đoạn đăng ký và không phải là một sản phẩm đang được phát triển.
"Đó không phải là một thứ xảy ra vào ngày mai, đó là một trong những lĩnh vực mà chúng tôi đã làm việc, và chúng tôi muốn bảo vệ [sở hữu trí tuệ] của chúng tôi," cô nói với Bloomberg.
Beer bổ sung rằng cô dự kiến sẽ ít nhất là nửa đầu năm 2024 "trước khi chúng tôi sẵn sàng nói rằng bất cứ điều gì đang được sản xuất."
Trong khi đó, Lee của Goldman cho biết khả năng của AI sáng tạo trong việc đưa ra câu trả lời cho các câu hỏi tài chính có nghĩa là các nhà tư vấn tài chính sẽ cần nâng cao trình độ để kiếm được phí từ khách hàng.
Đây là một yếu tố thú vị thúc đẩy các doanh nghiệp nhận ra rằng họ cần nâng cao mức độ dịch vụ mà họ đem đến cho khách hàng", Lee nói với Reuters.
Foteini Agrafioti, giám đốc khoa học trưởng tại Ngân hàng Hoàng gia Canada, cho biết với American Banker rằng khả năng của công nghệ này là "vô tận trong dịch vụ và tiềm năng trong tư vấn," nhưng cô cũng bổ sung rằng công nghệ "chưa sẵn sàng cho thời gian chính thức như trong các ngành khác do tính nhạy cảm của lĩnh vực này."
RBC đang phát triển các ứng dụng với các mô hình ngôn ngữ lớn để cho phép nhân viên ngân hàng tư vấn cho khách hàng trong quá trình lọc thông tin từ hàng loạt chính sách và quy trình. Mặc dù chỉ là một bằng chứng về khả năng hiện tại, ngân hàng có kế hoạch triển khai công nghệ này trong năm nay, Agrafioti cho biết với American Banker và gọi đó là "một bước đầu tốt, đáng tin cậy trong việc phục vụ khách hàng vì nó cho phép chúng tôi có sự giám sát bởi con người."
Bất kể giai đoạn phát triển dự án liên quan đến trí tuệ nhân tạo mà các ngân hàng đánh giá, một điểm chung dường như vẫn là sự nhiệt tình.
Trong lá thư hàng năm gửi cổ đông, CEO JPMorgan Jamie Dimon đã nói rằng trí tuệ nhân tạo có thể được tích hợp vào "mọi quy trình" của hoạt động ngân hàng, gọi công nghệ này là "phi thường và đột phá."
McKinsey dự đoán rằng trí tuệ nhân tạo tạo ra từ $340 tỷ giá trị hàng năm trong ngành ngân hàng, bao gồm cả việc tăng năng suất.
Nhưng Beer cũng cảnh báo rằng mặc dù có thể "xây dựng các thành phần nhanh chóng" với công nghệ này, "phần khó hơn là việc xác thực và kiểm soát."
"Đối với vấn đề này, bạn cần nhìn thấy các điều chỉnh từ các nhà quản lý để đạt được kết quả đúng", cô nói với Bloomberg.
