К декабрю 2025 года внедрение искусственного интеллекта на Уолл-стрит перешло от экспериментов внутри крупных банков США к повседневным операциям. Выступая на конференции Goldman Sachs по финансовым услугам в Нью-Йорке 9 декабря, руководители банков описали искусственный интеллект — особенно генеративный искусственный интеллект — как операционную модернизацию, которая уже повышает производительность инженерных разработок, операций и обслуживания клиентов.
Фото выше сгенерировано в сервисе KolerskyAI
В ходе того же обсуждения также была выявлена более жесткая реальность. Если банки смогут производить больше с теми же командами, некоторые роли могут больше не потребоваться на текущих уровнях, как только спрос стабилизируется.
Как банки с Уолл-стрит говорят, что искусственный интеллект сегодня приносит результаты
JPMorgan: операционная прибыль начинает расти
Марианна Лейк, исполнительный директор отдела потребительских и общественных банковских услуг JPMorgan, заявила, что производительность в областях, использующих искусственный интеллект, выросла примерно до 6% по сравнению примерно с 3% до внедрения. Она добавила, что операционные подразделения в конечном итоге могут обеспечить рост производительности на 40-50%, поскольку искусственный интеллект станет частью рутинной работы.
Эти достижения основаны на осознанном выборе, а не на широких экспериментах. JPMorgan сосредоточился на безопасном внутреннем доступе к большим языковым моделям, целенаправленных изменениях рабочих процессов и жестком контроле за использованием данных. Банк описал свой внутренний “пакет LLM Suite” как контролируемую среду, где сотрудники могут составлять проекты и обобщать контент, используя большие языковые модели.
Wells Fargo: объем производства растет в преддверии кадровых изменений
Генеральный директор Wells Fargo Чарли Шарф заявил, что банк пока не сокращал численность персонала из-за искусственного интеллекта, но отметил, что “делается гораздо больше”. Он сказал, что руководство ожидает найти области, где требуется меньше людей по мере повышения производительности.
В комментариях, опубликованных в тот же день, Шарф сказал, что внутренние бюджеты банка уже указывают на сокращение рабочей силы к 2026 году, даже до того, как будет полностью учтено влияние искусственного интеллекта. Он также отметил более высокие расходы на выходные пособия, предполагая, что подготовка к будущим корректировкам идет полным ходом.
PNC: искусственный интеллект ускоряет длительные изменения
Генеральный директор PNC Билл Демчак позиционировал искусственный интеллект как ускоритель, а не новое направление. Он сказал, что численность персонала банка оставалась практически неизменной около десяти лет, даже несмотря на расширение бизнеса. Эта стабильность, по его словам, обеспечена автоматизацией и оптимизацией филиалов, а искусственный интеллект, вероятно, продвинет тенденцию дальше.
Citigroup: успехи в программном обеспечении и поддержке клиентов
Новый финансовый директор Citi Гонсало Лучетти заявил, что банк зафиксировал повышение производительности в разработке программного обеспечения на 9%. Это отражает более широкую картину, когда крупные фирмы используют вторых пилотов с искусственным интеллектом для поддержки работы по программированию.
Он также указал на две области обслуживания клиентов, в которых помогает ИИ: улучшение самообслуживания, чтобы меньше звонков доходило до агентов, и поддержка агентов в режиме реального времени, когда клиентам действительно нужно поговорить с человеком.
Goldman Sachs: изменения в рабочем процессе в сочетании с ограничениями при приеме на работу
По данным Reuters, внутренняя программа Goldman Sachs “OneGS 3.0" сосредоточена на использовании искусственного интеллекта для улучшения процессов продаж и адаптации клиентов. Он также нацелен на функции с большим объемом процессов, такие как процессы кредитования, нормативная отчетность и управление поставщиками.
Эти изменения происходят одновременно с сокращением рабочих мест и замедлением темпов найма, что напрямую связывает перестройку рабочего процесса с кадровыми решениями.
Где банки Уолл-стрит видят самый ранний рост производительности искусственного интеллекта
В разных банках наибольшие выгоды проявляются в работе, которая в значительной степени опирается на документы, выполняет повторяющиеся шаги и действует в рамках определенных правил. Генеративный ИИ может сократить время, необходимое для поиска информации, обобщения материала, составления проекта контента и прохождения работы по цепочкам утверждений, особенно в сочетании со структурированными процессами и проверками людьми.
Общие области, которые рано или поздно окажут влияние, включают:
- Операции: более быстрое составление ответов, обобщение обращений и устранение исключений
- Разработка программного обеспечения: генерация кода, написание тестов, рефакторинг и подготовка документации
- Обслуживание клиентов: более эффективное самообслуживание в сочетании с поддержкой агентов в режиме реального времени
- Поддержка продаж и адаптация: извлечение данных из документов, заполнение форм и ускорение настройки клиента
- Нормативная отчетность: быстрее собирать описания и доказательства под строгим контролем
Почему управление влияет на темпы внедрения
Для банков энтузиазм - не главное ограничение. Главное - контроль. Регулирующие органы США давно требуют строгого надзора за моделями, и эти ожидания распространяются на системы искусственного интеллекта. Рекомендации, такие как Федеральная резервная система и SR 11-7 OCC, устанавливают стандарты для разработки моделей, валидации и постоянного пересмотра. В отчете Управления подотчетности правительства США за 2025 год отмечается, что принципы управления рисками существующей модели уже применяются к ИИ, включая тестирование и независимый надзор.
На практике это подталкивает банки к проектам, которые можно изучать и отслеживать. Использование ИИ часто ограничено тем, насколько независимо он может действовать. Запросы и выходные данные регистрируются, производительность отслеживается на предмет отклонений, и люди остаются ответственными за решения с высокой отдачей, такие как кредитование, рассмотрение споров и официальная отчетность.
Производительность растет, но проблемы с трудоустройством остаются
Комментарии руководителей банков указывают на поэтапный сдвиг. Первый этап выглядит как стабильная численность персонала в сочетании с более высокой производительностью по мере распространения инструментов искусственного интеллекта среди команд. Вторая фаза начинается, как только эти достижения становятся достаточно постоянными, чтобы повлиять на кадровые планы посредством сокращения персонала, смены ролей или целевых сокращений.
Сигналы Wells Fargo о планировании численности персонала примерно в 2026 году и расходах на выходные пособия предполагают, что некоторые банки приближаются ко второму этапу.
На более широком уровне такие учреждения, как Международный валютный фонд, предупреждают, что искусственный интеллект может повлиять на значительную долю рабочих мест по всему миру с различным сочетанием автоматизации и расширения в зависимости от роли и региона. В отчете Всемирного экономического форума о будущем рабочих мест на 2025 год также прогнозируется значительное перемещение рабочих мест по мере того, как компании внедряют искусственный интеллект и корректируют потребности в навыках.
Что означает искусственный интеллект для банковской стратегии Уолл-стрит на период после 2025 года
Банки, которые больше всего выигрывают от искусственного интеллекта, скорее всего, сосредоточатся сразу на трех областях: перепроектировании рабочих процессов, а не на многоуровневых инструментах общения, создании прочной базы данных и внедрении системы управления, которая поддерживает скорость без подрыва доверия.
Исследовательские фирмы утверждают, что финансовые ставки высоки. По оценкам McKinsey, генеративный ИИ может приносить банковскому сектору от 200 до 340 миллиардов долларов в год, в основном за счет повышения производительности.
Открытым вопросом больше не является, может ли искусственный интеллект обеспечивать результаты в банковской сфере. Вопрос в том, насколько быстро банки смогут сделать эти достижения рутинными, сохраняя при этом протоколы аудита, безопасность и гарантии для клиентов, и как они управляют последующими кадровыми изменениями.