銀行也將打造自家的AI資料中心
正如輝達執行長黃仁勳在台北國際電腦展開幕演講上說的一樣，未來每家大型企業都可以擁有自己的AI資料中心，開始讓AI人工智慧參與各種業務的銀行，更有動機打造自己的AI資料中心。
過去使用人工智慧提升業務效益最有名的就是加拿大皇家銀行（Royal Bank of Canada, RBC），該行早在2016年就擁抱人工智慧，每年至少花1千萬元加幣投資在人工智慧上，還成立了人工智慧研究所，2020年7月，該公司宣布與紅帽（Red Hat）、NVIDIA等公司合作，創建新的人工智能計算平台，採用了輝達早期的GPU繪圖晶片作為運算基礎。
由於擁有使用輝達早期AI晶片的經驗，加拿大皇家銀行也是全球銀行業中最有可能打造AI資料中心的銀行。正如加拿大皇家銀行首席技術長Foteini Agrafioti所說，AI平台旨在改變客戶銀行體驗，並幫助銀行能跟上快速的技術變革和不斷變化的客戶期望。
生成式AI將提高預測模型精準度
大型的語言模型，提供了銀行業過去資料探勘無法觸及的領域，「更精準的語言決策樹模型」。例如過往的聊天機器人在傳統AI運作之下，無法提供更精確的消費者互動。
當銀行業導入Chat GPT等生成式AI支援的聊天機器人之後，將能從消費者互動中得到更精確的語言回應內容。
「決策樹模型」是筆者過去在銀行業DATA MINING中常見的預測模型，藉由對幾個問題回答的「是、否」來預測消費者行為，問題是，「該問怎麼樣的問題才具有鑑別力」呢？找到了有鑑別力、有預測力的連續問題，就是建立了一株好的「決策樹模型」。
過去的「決策樹模型」建構可能透過客戶開戶時填寫的資料表中的文字，那些答案，一方面可以做文字探勘，另一方面可以建構決策樹模型，有了聊天機器人，等同於有機會向客戶進行訪視，而得到答案來建構模型。有了Chat GPT等生成式AI支援的聊天機器人，將更有效的建構出具有預測力的「決策樹模型」。
在AI的幫助之下，模型產生的速度可能超過以往，過去需要運算一周、數日才能產生的預測模型，可能縮小到一日之內，隨著參數不同而誕生數十個模型。
動態二》金融界與其他消費品牌跨界合作
2023年銀行界第一個讓人驚豔的創新服務，是蘋果手機和投資銀行高盛（Goldman Sachs）聯手，針對用戶推出的「高盛儲蓄帳戶計畫」，強調高利率、免管理費，而且易於轉換到電子錢包，讓iPhone美國Apple Card用戶花費不到1分鐘，就可透過iPhone輕鬆設定、管理年利率為4.15％的帳戶，沒有最低存款或餘額的要求。
