人工智能（AI）技术的快速演进正深刻改变全球各行各业，金融服务领域尤为显著。自OpenAI于2022年末推出ChatGPT以来，AI进入了公众与企业的普遍视野，也引发了金融巨头们对这一颠覆性技术的广泛关注。以BNY Mellon为代表的传统金融机构，面对AI带来的无限可能与潜在风险，正小心翼翼地在创新与安全之间寻找平衡点。BNY Mellon作为美国历史最悠久的银行，创立于1784年，在AI浪潮初起之时迅速集结高层力量，探讨未来如何将人工智能技术融入其庞大而复杂的金融生态系统。 AI在金融行业的应用潜力巨大。从客户服务到合规管理，再到风险评估、资产管理，智能算法和自动化工具有望提升效率、降低成本，甚至推动全新业务模式的诞生。
然而，金融行业独有的高敏感度和严苛监管，使得对AI的使用必须格外谨慎。任何算法失误或系统异常都可能引发连锁反应，造成庞大的金融风险甚至市场动荡。因此，BNY Mellon的管理层领导明确认识到，他们必须“既抓住机遇，也防范风险”，以确保技术革新不会危及客户资产和市场稳定。 BNY Mellon的人工智能战略体现了其创新传统与现代科技融合的精神。受创始人亚历山大·汉密尔顿创新精神的激励，银行迅速推出了一款名为“Eliza”的AI工具。Eliza综合应用了OpenAI的GPT-4和谷歌的Gemini模型，为员工打造定制化的智能助手，这些助手不仅能够回应常见咨询，甚至能针对合规和法规等复杂议题提供深入解答。
通过Eliza，BNY Mellon实现了内嵌AI的工作流程优化，同时保持了对敏感数据的严格保护。 科技领军人物萨塔克·帕塔奈克被任命为BNY Mellon负责AI创新的首席专家。他带领团队不仅聚焦于开发内部工具，更加注重如何与外部AI巨头展开战略合作。2025年早些时候，BNY Mellon正式宣布与OpenAI达成合作协议，双方将共同探索金融服务领域的创新AI解决方案。此举标志着金融机构逐渐打破传统封闭的技术开发模式，转向开放协作，借助领先的技术资源加快数字转型的步伐。 但在合作与应用的背后，依然充满挑战。
金融业务处理大量客户个人信息和交易数据，严格的隐私法规和合规要求对AI使用形成关键限制。即使是最先进的自然语言处理模型，也可能存在“幻觉”问题，即生成不准确或误导性的信息，这些在金融环境下可能导致灾难性后果。因此，BNY Mellon在推进AI部署时执行多层检测机制，确保输出结果的准确性与合规性，同时强化对算法透明度和可解释性的研究。 此外，金融行业的竞争特性也影响AI战略的制定。过去，多数银行倾向于自主研发核心技术，比如高盛就曾开发专属邮件系统以保障通信安全。然而随着AI基础模型的普及和开源项目的兴起，这种自给自足的思路正在发生转变。
正如风投机构Andreessen Horowitz的合伙人戴维·哈伯所说，过去“非自家开发即不予采用”的文化正被开放共享的趋势所取代。BNY Mellon等机构开始在自研和采购之间寻找最佳组合，通过训练开源模型并结合商用AI技术，实现灵活且高效的创新体系。 面对人工智能带来的金融业新变革，风险管理重中之重。技术故障可能引发市场混乱，误判合规问题可能导致高额罚款。为此，金融机构加倍重视AI伦理和风险评估标准的建立。从模型训练的数据来源，到算法设计中的偏见防控，再到使用环节的实时监管，形成了多维度风险缓释措施。
尤其在应对“黑箱”效应方面，银行加大投资，推动模型的解释性和可控能力提升，确保监管机构对AI使用情况的全面把握。 展望未来，人工智能将深刻重塑金融生态。它不仅是工具，更是赋能者，有可能催生全新的金融产品、服务和商业模式。智能合约、自动化投资顾问、风险预测系统等应用日臻成熟。BNY Mellon的经验表明，传统银行要想在新时代中持续领先，必须既拥抱创新、又善于规避风险，将技术变革与业务安全紧密结合。 在AI的大潮中，BNY Mellon展示了老牌金融机构如何利用自身深厚的经验积淀和前瞻性视野，从容且敏捷地进行数字转型。
通过创新驱动、合作共赢和风险管理的有机结合，银行不仅增强了自身竞争力，也为整个金融行业提供了宝贵的示范。未来，随着AI技术的不断成熟和政策环境的完善，金融领域的智能化进程将更加稳健和深入。那些善于平衡风险与机遇、敢于拥抱技术革新的企业，必将在全球金融生态中赢得先机与尊重。
