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摩根大通（JPMorgan Chase）从2014年就开始使用人工智能和机器学习进行欺诈检测。在最新的“Evident AI Index”中，摩根大通连续第二年在整体人工智能能力方面排名第一。
“Evident AI Index”人工智能指数评估了企业在人工智能准备方面采取的各种方法，首先是银行。2023年11月的指数涵盖了北美、欧洲和亚洲50家最大的银行。每家银行都根据100多个独立指标进行评估，这些指标来自数百万个公开数据点，具体涉及四大支柱:人才、创新、领导力和透明度。
摩根大通(JPMorgan Chase)在最新的Evident AI Index中再次排名第一，反映了该银行(从首席执行官开始)对人工智能的长期关注，以及对人工智能创新、人才和透明度的投资。摩根大通(JPMorgan Chase)任命特蕾莎首席数据与分析官(CDAO)，这是第一批将新角色提升为运营委员会成员级别的银行之一。
一、人工智能的关键影响
自公司在十多年前首次开始使用人工智能以来，以及在2017年致股东的信中首次提及，摩根大通的人工智能组织已经显著增长。现在包括2000多名人工智能/机器学习（ML）专家和数据科学家。
摩根大通继续吸引这个领域中最优秀和最聪明的人才，并拥有一个卓越的全公司范围内的人工智能/ML和研究部门，拥有深厚的专业知识。发标了大量的AI论文。
多年来摩根大通一直在积极使用预测性人工智能和机器学习——现在在营销、欺诈和风险等领域有超过400个用例投入生产——它们正在越来越多地为摩根大通的业务和职能带来真正的商业价值。
摩根大通还在探索生成性人工智能（GenAI）在多个领域所能释放的潜力，最明显的是在软件工程、客户服务和运营，以及在提高员工的整体生产力方面。在未来，摩根大通设想GenAI将帮助摩根大通重新构整个业务流程。摩根大通将继续以安全、负责任的方式试验这些人工智能和机器学习能力，并实施解决方案。
虽然摩根大通在人工智能能力上投入了更多的资金，但这些项目中的许多都自给自足。随着时间的推移，摩根大通预计摩根大通的人工智能使用有潜力增强几乎所有工作，同时影响摩根大通的劳动力组成。它可能会减少某些工作类别或角色，但也可能创造其他角色。正如摩根大通过去所做的，摩根大通将积极地重新培训和重新部署摩根大通的人才，以确保摩根大通照顾到受这一趋势影响的员工。
作为全球业务和地区的领导者，摩根大通拥有大量的极其丰富的数据，这些数据与人工智能结合，可以提供更好的洞察力，并帮助摩根大通改善风险管理和客户服务。除了确保摩根大通的数据质量高和易于访问外，摩根大通需要完成摩根大通的分析数据资产向公共云的迁移。这些新的数据平台提供高性能的计算能力，这将解锁摩根大通以今天难以想象的方式使用数据的能力。
二、首席数据与分析官
认识到人工智能对摩根大通业务的重要性，摩根大通设立了一个名为首席数据与分析官的新职位，该职位位于摩根大通的运营委员会中。
将这一新角色提升到运营委员会级别——直接向一号和丹尼尔·皮诺特汇报——反映了这一职能未来将如何关键，以及摩根大通期望人工智能如何影响摩根大通的业务。这将把数据和分析嵌入到公司各个层面的决策中。主要关注点不仅仅是人工智能的技术方面，还有所有管理层如何——并且应该——使用它。摩根大通的每一业务线都有相应的数据和分析角色，以便摩根大通可以分享最佳实践，开发可重用的解决方案来解决多个业务问题，并随着人工智能未来的展开，不断学习和改进。
三、管理AI风险
人工智能伴随着许多风险，这些风险需要被严格管理。
摩根大通拥有一个健全、成熟的风险和控制框架，帮助摩根大通主动应对与人工智能相关的风险，特别是随着监管环境的演变。当然，摩根大通将继续与摩根大通的监管机构、客户和主题专家密切合作，确保摩根大通保持最高的道德标准，并在人工智能如何帮助摩根大通做出决策方面保持透明；例如，对抗偏见等问题。
有些不良行为者使用人工智能试图渗透公司的系统，以窃取资金和知识产权，或者仅仅是为了制造混乱和破坏。就摩根大通而言，摩根大通将人工智能纳入摩根大通的工具集中，以对抗这些威胁，并主动检测和减轻他们的努力。
四、为未来投资AI
摩根大通正在投资扩大和增强摩根大通核心平台的弹性，并正在开创新技术以更快地行动和改善客户体验。
在整个业务中，摩根大通正在探索人工智能的应用案例。在市场部门，摩根大通的人工智能驱动的客户智能平台开始使用来自整个业务的数据，根据客户互动创建推荐，摩根大通的主金融团队正在利用人工智能更好地管理摩根大通手头的证券库存，同时优化摩根大通的资产负债表以提高资本效率。
在其他地方，人工智能已经改善了客户的入门体验，加快了摩根大通了解客户程序的速度并提高了准确性，而在投资银行业务中，这项技术正在帮助覆盖团队确定公司何时可能需要进入股票市场。
摩根大通的支付业务每天移动近10万亿美元，具有在160个国家以超过120种货币发送支付的能力。摩根大通正在为这些平台提供未来的保障，并投资帮助各行各业的企业，如医疗保健和电子商务更无缝地接受和进行支付。在证券服务方面，越来越多的重点是提供更好的数据服务，帮助投资者客户提高他们的投资组合表现和业务的运营效率。在2023年，摩根大通在Fusion平台上推出了第一个商业产品，让客户可以通过API或云访问他们的托管、基金会计和中台数据。摩根大通还推出了一个工具，帮助客户收集、清洗和组织来自不同来源的ESG数据。
五、利用数据和技术提供客户价值并加速市场反应
数据和技术让摩根大通所做的一切都变得更好——摩根大通的产品、渠道和体验。在2023年，CCB在技术投资上花费了超过30亿美元，涵盖了产品开发和现代化两个方面。
摩根大通年度投资的一半多一点集中在产品开发上，这有助于确保摩根大通拥有最好的产品、服务和渠道来满足客户不断变化的需求。从支付账单和检查余额到更换卡片和争议交易，摩根大通正在使流程更加无缝，减少客户日常金融生活中的摩擦。
与此同时，客户越来越多地参与摩根大通的以建议为导向的数字和全渠道体验，以满足他们更复杂的需求，比如购房或规划退休。
自2019年以来，参与在线活动——超出查看余额——增长了25%。
摩根大通技术投资的其余部分集中在现代化上，这既是进攻性的也是防御性的。摩根大通需要更快地交付新产品和体验，同时在大规模执行中具有弹性，以保持竞争力并避免被颠覆。摩根大通已经取得了显著进展，并有望在2024年底前基本完成数据中心迁移。摩根大通还将近90%的数据迁移到了公共云。展望未来，摩根大通将继续专注于现代化摩根大通的核心银行基础设施，这将使摩根大通能够更快地推出产品，提高平台稳定性，并随着时间的推移降低运营成本。
摩根大通的数据迁移工作帮助摩根大通充分利用摩根大通非凡的数据资产，实现大规模个性化，并加速现有的和未来的人工智能计划。摩根大通多年来一直在使用人工智能，并建立了坚实的基础。最初，摩根大通专注于使用人工智能来推动成本降低和风险规避，但摩根大通已经转变重点，更多地关注收入增长。摩根大通将继续在摩根大通将实现最大利益的地方投资，包括：
- 优化营销工作，更好地针对有利可图的前景。
- 识别未满足的客户需求，然后通过数字提示和个性化优惠即时解决它们。
- 通过潜在客户管理和倾向性模型提高摩根大通的销售团队的生产力和效率。
- 实时预测欺诈的可能性，更好地保护客户和公司。
- 通过呼叫预测、实时洞察和智能路由等人工智能进步支持专家，以提高客户和员工的满意度。
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