JPMorgan Chase xem AI là cơ sở hạ tầng cốt lõi, cho rằng việc tụt hậu so với các đối thủ là rủi ro lớn hơn so với chi phí công nghệ ngày càng tăng.
Bên trong các ngân hàng lớn, trí tuệ nhân tạo đã chuyển sang một danh mục từng được dành riêng cho hệ thống thanh toán, trung tâm dữ liệu và các kiểm soát rủi ro cốt lõi. Tại JPMorgan Chase, AI được định hình là cơ sở hạ tầng mà ngân hàng tin rằng họ không thể lơ là.
Vị thế đó đã được thể hiện rõ ràng trong những bình luận gần đây của CEO Jamie Dimon, người đã bảo vệ ngân sách công nghệ đang tăng của ngân hàng và cảnh báo rằng các tổ chức tụt hậu về AI có nguy cơ mất lợi thế trước các đối thủ cạnh tranh. Lập luận này không phải về việc thay thế con người mà về việc duy trì khả năng hoạt động trong một ngành mà tốc độ, quy mô và kỷ luật chi phí là quan trọng mỗi ngày.
JPMorgan đã đầu tư mạnh mẽ vào công nghệ trong nhiều năm, nhưng AI đã thay đổi bản chất của khoản chi tiêu đó. Những gì từng thuộc về các dự án đổi mới hiện được đưa vào chi phí vận hành cơ bản của ngân hàng. Điều đó bao gồm các công cụ AI nội bộ hỗ trợ nghiên cứu, soạn thảo tài liệu, đánh giá nội bộ và các nhiệm vụ định kỳ khác trong tổ chức.
Sự thay đổi trong ngôn ngữ phản ánh một sự thay đổi sâu sắc hơn trong cách ngân hàng nhìn nhận rủi ro. AI được coi là một phần của các hệ thống cần thiết để theo kịp các đối thủ cạnh tranh đang tự động hóa công việc nội bộ.
Thay vì khuyến khích nhân viên dựa vào các hệ thống AI công cộng, JPMorgan đã tập trung vào việc xây dựng và quản trị các nền tảng nội bộ của riêng mình. Quyết định đó phản ánh những lo ngại lâu nay trong ngành ngân hàng về lộ dữ liệu, tính bảo mật của khách hàng và giám sát quản lý.
Các ngân hàng hoạt động trong một môi trường mà sai lầm đi kèm với cái giá rất cao. Bất kỳ hệ thống nào tiếp xúc với dữ liệu nhạy cảm hoặc ảnh hưởng đến các lựa chọn đều phải có khả năng kiểm chứng và giải thích được. Các công cụ AI công cộng, được đào tạo trên các tập dữ liệu và cập nhật thường xuyên, khiến điều đó trở nên khó khăn. Các hệ thống nội bộ mang lại cho JPMorgan nhiều sự kiểm soát hơn, ngay cả khi chúng mất nhiều thời gian hơn để triển khai.
Cách tiếp cận này cũng làm giảm khả năng xảy ra "shadow AI" (AI bóng tối) không kiểm soát, trong đó nhân viên sử dụng các công cụ không được phê duyệt để tăng tốc công việc. Mặc dù các công cụ như vậy có thể cải thiện năng suất, chúng tạo ra những lỗ hổng trong giám sát mà các cơ quan quản lý thường nhận thấy nhanh chóng.
JPMorgan đã cẩn trọng trong cách nói về tác động của AI đối với việc làm. Ngân hàng đã tránh các tuyên bố rằng AI sẽ cắt giảm đáng kể số lượng nhân viên. Thay vào đó, họ trình bày AI như một cách để giảm bớt công việc thủ công và cải thiện tính nhất quán.
Các nhiệm vụ từng đòi hỏi nhiều chu kỳ xem xét hiện có thể được hoàn thành nhanh hơn, trong đó nhân viên vẫn chịu trách nhiệm cho phán quyết cuối cùng. Cách định khung này coi AI là sự hỗ trợ chứ không phải sự thay thế, điều này quan trọng trong một lĩnh vực nhạy cảm với các phản ứng chính trị và pháp lý.
Quy mô của tổ chức làm cho cách tiếp cận này trở nên thực tế. JPMorgan thuê hàng trăm nghìn người trên toàn thế giới. Ngay cả những cải thiện hiệu quả nhỏ nhất, khi được áp dụng rộng rãi, cũng có thể chuyển thành các khoản tiết kiệm chi phí có ý nghĩa theo thời gian.
Khoản đầu tư trả trước cần thiết để xây dựng và duy trì các hệ thống AI nội bộ là rất lớn. Dimon thừa nhận rằng chi tiêu công nghệ có thể ảnh hưởng đến hiệu suất ngắn hạn, đặc biệt là khi điều kiện thị trường không chắc chắn.
Phản hồi của ông là việc cắt giảm công nghệ ngay bây giờ có thể cải thiện tỷ suất lợi nhuận trong ngắn hạn, nhưng nó có nguy cơ làm yếu đi vị thế của ngân hàng sau này. Theo nghĩa đó, chi tiêu cho AI được coi là một hình thức bảo hiểm chống lại việc bị tụt hậu.
Lập trường của JPMorgan phản ánh áp lực trong lĩnh vực ngân hàng. Các đối thủ cạnh tranh đang đầu tư vào AI để tăng tốc phát hiện gian lận, hợp lý hóa công việc tuân thủ và cải thiện báo cáo nội bộ. Khi các công cụ này trở nên phổ biến hơn, sự kỳ vọng sẽ tăng lên.
Các cơ quan quản lý có thể mặc định rằng các ngân hàng có quyền truy cập vào các hệ thống giám sát tiên tiến. Khách hàng có thể mong đợi phản hồi nhanh hơn và ít lỗi hơn. Trong môi trường đó, việc chậm trễ về AI có thể không giống như sự thận trọng mà giống như sự quản lý yếu kém.
JPMorgan không gợi ý rằng AI sẽ giải quyết các thách thức mang tính cấu trúc hoặc loại bỏ rủi ro. Nhiều dự án AI gặp khó khăn trong việc mở rộng ra ngoài các mục đích sử dụng hẹp, và việc tích hợp chúng vào các hệ thống phức tạp vẫn còn khó khăn.
Công việc khó khăn hơn nằm ở quản trị. Việc quyết định nhóm nào có thể sử dụng AI, trong điều kiện nào và với sự giám sát nào đòi hỏi các quy tắc rõ ràng. Các lỗi cần có lộ trình báo cáo cụ thể. Trách nhiệm phải được quy định khi hệ thống tạo ra kết quả sai lệch.
Trong các doanh nghiệp lớn, việc áp dụng AI không bị giới hạn bởi quyền truy cập vào các mô hình hay sức mạnh tính toán, mà bị hạn chế bởi quy trình, chính sách và sự tin tưởng.
Đối với các công ty là người dùng cuối khác, cách tiếp cận của JPMorgan cung cấp một điểm tham chiếu hữu ích. AI được coi là một phần của bộ máy giúp tổ chức vận hành.
Điều đó không đảm bảo thành công. Lợi nhuận có thể mất nhiều năm mới xuất hiện, và một số khoản đầu tư sẽ không mang lại kết quả. Nhưng quan điểm của ngân hàng là rủi ro lớn hơn nằm ở việc thực hiện quá ít, chứ không phải quá nhiều.
