来源：市场资讯
（来源：Refinitiv路孚特）
Mahmoud Khliefat
LSEG 投资银行业务全球主管
摘要
随着人工智能在整个投资银行业的应用加速，竞争优势正在从模型访问转移到支持人工智能驱动工作流程的数据的质量、治理和可信度。
将专有的结构化数据和可审计数据嵌入其人工智能生态系统的银行将能够更好地应对提高准确性、效率和大规模决策。
人工智能转型的下一阶段不仅取决于技术，还取决于公司如何应对不断上涨的计算成本、不断发展的人才模型以及在整个银行工作流程中集成可信数据。
人工智能将如何重塑投资银行业务？我有一个直率的观点：模型是故事中最不有趣的部分。
很快，每家银行都将能够使用大致相同的基础模型。每家银行都会经营大致相同类别的代理人。两家银行不会有共同点的是，这些代理商接受培训、基础和审计的数据——我认为这就是这个行业的整个竞争即将走向的地方。
砍柴是容易的部分。
人工智能如何改造投行工作流程？
投资银行业务始终依赖于高价值判断和大批量劳动力的结合。董事会建议和客户关系位居首位，再下面是一层厚厚的我所说的“砍柴”部分——挖掘文件、清理数据、构建没人看到的模型。四十年来，这种繁琐的工作已经兼作该行业的学徒制度。
AI智能体已经擅长于此。如果给AI智能体提供正确的访问权限，它将比任何分析数据库都更快、更一致地进行“砍伐”。但这是被大部分解说遗漏的部分：仅获取了数据的AI代理并不是特别有用。当代理还根据其工作的特定银行、部门或高级银行经理的规则、内部风格和判断调用操作该数据时，这种情况就会出现。在成为建模问题之前，这是一个数据和治理问题。
行业盲点
金融服务领域的大多数人工智能论述都集中在模型能力上。我认为这是错误的争论。英格兰银行和金融行为监管局 （FCA） 发现，四分之三的英国金融公司已经在以某种形式使用人工智能。国际货币基金组织 （IMF） 将可解释性、集中度和羊群化标记为随之而来的真正金融稳定风险。更好的模型无法解决这些风险，解决与否取决于其背后数据的质量、结构和可信度。
正因如此，我相信数据提供商，而非模型构建者，最终将决定这个行业的赢家。专有的、结构化的、许可的数据，可以随着时间的推移而维护，并且端到端可审计，其重要性远远超过银行碰巧内嵌了哪种基础模型。
下一条断层线：词元经济学
业界尚未定价的不良数据还有第二个成本：词元（token）。每次AI 智能体因为基础数据混乱或不可信而不得不搜索、重新查询或仔细检查以获得答案时，每次都会按词元消耗计费。使用干净、结构化、可信的数据的AI智能体会采取少量的确定性步骤来获得正确答案，而需要对抗噪音的AI智能体需要更多。如果将这一差距乘以全球银行业员工队伍，它将不再是四舍五入误差，而是真正需要处理的大项目。
我认为这是该行业必须解决的下一个断层线。如果人工智能应该提供的效率直接作为词元支出泄漏回来，它就不会显示在损益表上。正确设计数据及围绕在其周围的AI代理，节省下来的资金将归客户所有。但如果弄错了，你只是把成本从人数转移到了计算上。
当可信数据与人工智能结合时
未来的机会在于，无论银行家已经在何处工作，无论是 Excel、PowerPoint、企业系统还是终端，都可以让可信数据可查询，而不是强迫另一个平台进入已经分散的工作流程。当高级银行经理能够直接在他们已有的工具中提取可信、可审计的数据时，它将改变投标书、交易准备和客户覆盖的经济状况。它也能有效地做到这一点，因为AI代理不会燃烧词元去搜索基本事实。它还能开始打破研究、咨询、银团和覆盖团队之间使银行放慢速度的职能孤岛，并同时仍然尊重原有的监管边界。
这对初级人才意味着什么？
如果人工智能取代了初级办公人员的繁琐工作，那么培养了一代银行家的学徒制模式就必须被重建，而不是放弃。下一代最佳表现者将不是由谁能最快从零开始构建模型来定义的。它们将由谁能够批判性地监督人工智能工作流程、询问其输出并知道何时覆盖它来定义。这是一项更难传授的技能，走在前面的银行将比那些没有走在前面的银行招聘和留住更多。
重述竞争优势
这个行业的未来将是混合的，而不是革命性的：人工智能处理准备、比较和持续监控，而人则保留解释、谈判和问责的所有权。
但混合并不意味着中立。
在那个世界里，赢家不会是拥有最华而不实的模式的银行。而是提前布局，先那些把可信、独特、可审计的数据嵌入到工作流程的每一步的银行。
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