麦肯锡警告:AI代理支出可能侵蚀银行自动化利润
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麦肯锡在最新《全球银行年度回顾》中警告,随着AI代理在银行业更广泛应用,代币消耗和人工监督成本可能吞噬机构原本预期的自动化节省;与此同时,AI金融助手也可能推动客户更频繁地转移存款,冲击银行传统利润模式。
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要点

  • AI代理的代币支出可能达到工资总额的20%
  • 人工监督会为银行自动化增加可观成本
  • 自主金融助手可能威胁传统银行利润率

随着人工智能代理的运行成本变得更高,全球银行正面临一项意外的财务挑战,这可能会吞噬机构原本希望通过自动化客户服务、合规和行政工作而节省下来的成本。

麦肯锡警告称,用于通过语言模型处理信息的单位——AI代币——的支出,可能达到银行总劳动力成本的20%。这一警告来自该公司新发布的《全球银行年度回顾》。麦肯锡称,2025年全球银行业利润已达到创纪录的1.3万亿美元。

AI代理成本可能达到银行劳动力支出的20%

银行最初采用AI助手,是为了加快处理日常工作,包括回答客户问题、审阅文件以及协助合规团队。

不过,自主代理会带来不同的成本结构,因为它们可以执行多步骤工作流,反复调用语言模型,并与其他代理通信。

麦肯锡高级合伙人Vik Sohoni解释说,当代理持续交互时,传统成本控制的效果会减弱,代币消耗会迅速累积。

一些机构已经成立了AI FinOps团队,用于监控计算支出,并将工作负载导向更经济的模型。

但代币支出只是问题的一部分。麦肯锡此前研究发现,在某些银行客户服务工作流中,人工监督约占可变成本的70%至75%,而代币仅占20%至25%。

这也解释了为什么银行业AI监管越来越强调人工责任和交易级控制。

银行面临的自动化节省未必会转化为利润

当员工生产率提高,但实际运营支出并未下降时,经济效益就会变得更加复杂。

麦肯锡的研究发现,在金融和专业服务公司的7个生产系统中,AI代理将任务完成时间平均缩短了约60%。

然而,更短的任务时间并不一定会自动转化为更小的团队或更低的工资支出。

随着银行在技术投资的同时推进组织重组,这一区别变得愈发重要。

一家银行可能通过自动化为每名员工节省两小时,但仍需支付相同薪资,外加额外的AI订阅、基础设施和监督成本。

AI代理也可能威胁银行收入

财务风险不仅限于运营成本。

麦肯锡调查了约4.6万名零售银行客户,发现其中23%已经在使用生成式AI处理金融任务。

在使用AI的客户中,72%表示愿意将至少一项金融任务委托给代理,尽管授权限制仍是一个重大担忧。

这一变化可能加速自主金融交易,使客户能够比较储蓄利率,并将存款转移到利率更高的机构。

对银行而言,这威胁到一项传统收入来源:低成本客户存款,这些存款被用于发放计息贷款和投资。

这一发展还带来了新的支付责任风险,尤其是在软件未经个人人工批准就执行交易时。

与此同时,能力越来越强的AI投资代理可能会把自动化金融决策扩展到普通银行业务之外。

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