Dintlha tsa Botlhokwa

• AI 代理的代幣支出可能達到工資總額的20%
• 人工監督將為銀行自動化增加可觀的成本
• 自主金融助手可能威脅傳統銀行的利潤率

隨著人工智能代理的運行成本變得更高，全球銀行正面臨一項意外的財務挑戰，這可能會吞噬機構原本希望透過自動化客戶服務、合規和行政工作而節省下的成本。

麥肯錫警告稱，用於通過語言模型處理信息的單位——AI代幣——的支出，可能達到銀行總勞動力成本的20%。這一警告來自該公司新發布的《全球銀行年度回顧》。麥肯錫稱，2025年全球銀行業利潤已達到創紀錄的1.3萬億美元。

AI 代理成本可能達到銀行勞動力支出的20%

銀行最初採用 AI 助手，是為了加快處理日常工作的速度，包括回答客戶問題、審閱文件以及協助合規團隊。

不過，自主代理會帶來不同的成本結構，因為它們可以執行多步工作流，反複調用語言模型，並與其他代理進行通信。

麥肯錫高級合夥人 Vik Sohoni 解釋說，當代理人持續交互時，傳統的成本控制效果會減弱，代幣消耗會迅速累積。

一些機構已經成立了 AI FinOps 團隊，用於監控計算支出，並將工作負載導向更經濟的模型。

但代幣支出只是問題的一部分。麥肯錫此前的研究發現，在某些銀行客戶服務工作流中，人工監督約佔可變成本的70%至75%，而代幣僅佔20%至25%。

這也解釋了為何銀行業監管越來越強調人工責任和交易級控制。

銀行面臨的自動化節省未必會轉化為利潤

當員工生產力提高，但實際運營支出並未下降時，經濟效益就會變得更加複雜。

麥肯錫的研究發現，在金融和專業服務公司的7個生產系統中，AI代理將任務完成時間平均縮短了約60%。

然而，更短的任务時間並不必然會自動轉化為更小的團隊或更低的工資支出。

隨著銀行在技術投資的同時推進組織重組，這一差異變得愈發重要。

一家銀行可能透過自動化為每位員工節省兩小時時間，但仍需支付相同的薪資，再加上額外的 AI 訂閱費、基礎設施及監督成本。

AI 代理也可能威脅銀行收入

財務風險不僅限於營運成本。

麥肯錫調查了約4.6萬名零售銀行客戶，發現其中23%已經在使用生成式技術處理金融任務。

在使用 AI 的客戶中，72% 表示願意將至少一項金融任務委託給代理人，儘管授權限制仍是一個重大擔憂。

這一變化可能加速自主金融交易，使客戶能夠比較儲蓄利率，並將存款轉移到利率更高的機構。

對於銀行而言，這威脅到了一項傳統的收入來源：低成本的客戶存款，這些存款被用於發放計息貸款和投資。

這一發展還帶來了新的支付責任風險，尤其是在軟件在未經個人人工批准的情況下執行交易時。

与此同时，能力越來越強的 AI 投資代理可能會將自動化金融決策擴展到普通銀行業務之外。