Sam Altman：
大家下午好，非常感謝各位今天參與我們歷史上首次的資本會議。我們十分期待今日所有的對話，尤其是在跨機構內部及與美聯儲就資本問題合作的討論中，我們期望能從中獲取啟發，並更廣泛地展望銀行業的未來。
在展開討論前，我想感謝參與此次座談的各位，感謝大家抽時間參與這場重要對話。當我們思考人工智能及相關領域的監管如何發展時，我們特別期待持續與各位交流。
今日主題聚焦銀行業的未來。我們正試圖轉向一種正在形成、以金融創新為核心的影響力。雖然創新在銀行業發揮著關鍵作用，但越來越明顯的是，新技術不僅是漸進式改良，而可能從根本上改變我們金融體系的結構和功能，其中人工智能尤為重要。我想不出誰比OpenAI董事長兼執行長Sam Altman更適合來探討AI如何改變金融及更廣泛經濟的作用。
Sam，非常感謝你撥冗今日與我們同行。
Sam Altman：
非常感謝你的邀請。
Bowman：
或許我們首先勾勒一下人工智能和更廣泛創新的整體格局，這會很有幫助。你能為我們構建這個框架嗎？
Sam Altman：
當然可以。五年前，人工智能仍被認為是遙遠未來的事情，甚至在兩年半前，當ChatGPT推出時，它仍未能從封閉技術圈層大規模走向主流。自2022年11月30日推出ChatGPT（尚未到GPT-4版本）以來，AI發展相當迅速，其應用及經濟影響也越來越快。
去年，我們有一個模型在國際數學奧林匹克中獲得金牌水平。若幾年前告訴許多人，會有AI達到這種水平，他們會說不可能。這反映出人類中最聰明、最專業人才的層級標準，現今很多人認為AI已極大超越。
我們聽到科研人士說他們的產能增長了兩到三倍，程式員生產力提升了十倍，這徹底改變了軟件編寫的效率。我們已經擁有了可在多領域達到專家級AI水準的系統，但這些系統尚不能像人類一樣執行長遠規劃任務，因此仍存在很大局限性。
就算現在某些發展暫停不前，也相信未來數年內有望實現真正理解社會與經濟影響的AI。
你知道，有句話我一直認為很棒，我們應該努力實現：“電力便宜到無法計量”。作為社會，雖然尚未完全實現這一點，但我們似乎即將達成“智能便宜到無法計量”。過去五年，我們已將單位智能成本降低超過10倍，未來五年有望進一步大幅降低。
這是一場前所未有的變革。初期人工智能多被人看作產生幻覺的工具，但如今質量大大提升。它已不再是幻想，而是真正技術革命的核心，如同1947年發明的晶體管，這是現代電子設備的基石。
Bowman：
這確實對我們接下來討論銀行創新大有裨益。多年來我們見證了科技如何推動銀行業效率提升及服務模式演變。那麼你認為目前AI對銀行的具體影響是什麼？
Sam Altman：
目前對於個身份認別與驗證，AI帶來的風險正加劇。令我恐懼的是，少數金融機構仍然使用語音識別作為身份認證，這種做法在AI現時技術面前根本無效，存在嚴重的安全漏洞。
從十年前開始，銀行對語音生物識別的採納已經普及，客戶通常須說出挑戰短語以驗證身份。但如今AI能模仿聲音，甚至未來可能有能力模仿視頻，使身份驗證面臨全面挑戰。
金融業必須尋找嶄新、更安全的身份驗證方法，同時嚴密防範AI API可能引入的各類欺詐與安全風險。
再談AI對生產力的提升，銀行部門中AI正推動文件自動化、客戶服務聊天機械人全天候運作、風控風險管理模型的進步等多個創新領域。這不僅提升工作效率，也重塑金融決策模式。
由於大型銀行具有規模效應，能快速吸收並利用高階AI技術，其生產力差距與規模較小銀行愈拉愈大，這將影響行業長遠演進與競爭格局。
總結來看，AI是銀行業未來創新的催化劑，但同時伴隨技術滲透的風險。這需要監管強化數據安全及系統穩健，以確保新科技安全且責任地使用。
Bowman：
感謝你的詳細闡述。身為監管方，我們在推動和允許金融科技創新時，如何平衡促進創新與防控風險的框架制定？
Sam Altman：
這是非常關鍵的問題。我們確實不會鼓勵一種無限制的自由使用，而是需要強有效的管理措施。企業和監管者應共同努力，嚴肅對待新技術帶來的安全風險，但同時不要阻礙真正有益的創新。
模型的偏見問題也不容忽視。這些AI系統極有可能反映出開發者或用戶的偏見，我們必須投入資源進行監測與修正，避免社會不平等加劇。
願意跟銀行及金融機構建立合作，共同打造更加安全且高效的AI應用生態。
Bowman：
我想在這方面我們還可以繼續深入探討。人們普遍擔憂身份欺詐等風險。你認為是否有技術或方法，能大量減少偽冒和冒用行為？
Sam Altman：
這確實是重大挑戰。一些金融機構可能對在身分認證方面的安全漏洞未足夠警惕，但我們相信新一代技術能做到更好。我們正在推動技術演進，包括多因素認證、生物特徵結合區塊鏈等手段，來強化身份核實。
此外，也要培養用戶安全意識和操作規範，雙管齊下才可能減少這類風險。
Bowman：
十分感謝。最後，對銀行業未來的創新與轉型，你有何建議？
Sam Altman：
銀行業應積極擁抱AI帶來的機遇，推動技術整合與改善用戶體驗，同時加強監管合作，共同構建可信、負責任的金融新環境。
這將是歷史上的一次重大轉折。AI不只是工具，更是推動金融生產力和服務模式的核心力量。銀行若能掌握正確方針，未來十年必將迎來前所未有的成長與變革機會。
參考資料：Banking Dive《OpenAI Altman未預料銀行如此迅速採用AI》報導，Fortune《Sam Altman警告銀行業面臨AI欺詐危機》，Quartz《Sam Altman關於AI銀行欺詐風險的分析》，Digital Banking Report 2024年7月《銀行業AI現狀報告》，Morningstar《銀行業轉型：AI與數字化趨勢》，安永(EY)《人工智能重塑金融服務業》等公開資料。
市場重要性與影響評估： 高度影響 — AI技術迅速推動銀行業革命，涉及金融結構根本變革及安全風險。
影響範圍： 全球 — 涉及全球銀行業務與金融市場。
影響時長： 中線至長線 — 3個月至12個月起，並可能持續超過12個月形成結構性趨勢。
市場敏感度： 部分未完全反映 — AI在銀行業的快速應用及其帶來的安全風險仍被市場低估，尤其是身份認證與詐騙防範領域的挑戰。
投資策略：
- 中線(3-12個月)：投資於專注AI應用於金融服務的科技股，如微軟(MSFT)、NVIDIA(NVDA)及專注金融科技解決方案的公司，利用銀行業AI支出預計年複合增長率達27%的趨勢。
- 長線(12個月以上)：配置金融科技ETF，如ARK Fintech Innovation ETF (ARKF)，捕捉銀行業數字化轉型及AI技術深度整合的結構性成長機會。
- 短線(0-3個月)：關注大型銀行如摩根大通(JPM)、花旗(C)等，因其具規模效應能快速吸收AI技術提升效率及服務，短期內或獲利表現改善。
風險：
- AI身份認證技術仍存在重大安全漏洞，可能引發金融詐騙及信任危機，監管強化帶來合規成本增加。
- 技術整合與數據安全風險，若管理不善可能導致系統性金融風險及聲譽損失。
- 監管政策不確定性，過度限制可能抑制AI創新動能，反之監管不足則風險加劇。
其他觀點：
- 部分專家強調需加強跨部門合作及技術監管，平衡創新與風險管理，避免社會不平等加劇。
- 有觀點認為AI不僅是工具，更是推動銀行生產力與服務模式根本變革的核心動力，長期將重塑金融生態。