摩根大通加大人工智慧支出，科技預算逼近 200 億美元

人工智慧正從大型企業的實驗性試點計畫，逐步轉型為核心業務系統。摩根大通便是此趨勢的明證，該行日益增加的人工智慧投資，預計將使該行的科技預算在 2026 年前提升至約 198 億美元。

這項預算計畫凸顯了大型企業正經歷更廣泛的轉型。人工智慧不再被視為次要的研究計畫；相反地，企業正將其整合至風險分析、詐欺偵測及客戶服務營運中。

對於關注人工智慧採用如何重塑企業技術策略的商業領袖而言，摩根大通的数据凸顯了一項重要趨勢：人工智慧正逐漸融入驅動大型組織運作的日常系統之中。

摩根大通的技术预算与日益增长的人工智能投资

多年來，銀行業的科技支出一直穩步增長。摩根大通的預算因其龐大規模而格外引人注目。

根據《Business Insider》援引公司簡報及投資者討論的報導，摩根大通預期 2026 年的科技支出將達到約 198 億美元，延續一貫的上升趨勢。這筆支出涵蓋雲端基礎設施、網路安全、資料系統及 AI 工具。

預算增加的部分包含約12億美元的額外科技投資，其中部分資金將分配給與人工智慧相關的計畫。

大型銀行通常將科技支出視為長期投資，而非短期開銷。許多系統需要數年時間開發，特別是當它們依賴廣泛的數據平台和安全的運算基礎設施時。

由於人工智慧系統需要可靠的資料管道和運算能力，許多企業發現，採用人工智慧往往會觸發整個技術堆疊的全面升級。

機器學習已開始展現成效

高層主管表示，人工智慧已對該銀行的業務表現產生影響。在與投資者的討論中，摩根大通財務長傑瑞米·巴納姆（Jeremy Barnum）指出，機器學習分析正推動公司各領域的營收與營運改善。

路透社對摩根大通財務簡報的報導強調，該銀行運用數據模型與機器學習系統，以強化多個業務領域的分析與決策能力。

這些模型能處理海量財務數據，並識別人類難以察覺的模式。在銀行業等每日需處理龐大數據流的領域，此類改進可影響交易、貸款及客戶營運的成果。

當預測模型的微小改進應用於數百萬筆交易或市場訊號時，便足以影響財務表現。

人工智慧在銀行內的應用

機器學習工具現已支援摩根大通各業務部門的多元活動。

在金融市場中，模型會分析交易數據並識別價格波動的規律。這些洞察有助交易員在瞬息萬變的市場中評估風險並發掘機會。

貸款是人工智慧系統發揮作用的另一個領域。機器學習模型會審查財務歷史、市場趨勢及客戶資料，以協助評估信用風險。它們透過突顯資料中的模式，為分析師提供協助。

詐騙偵測仍是銀行業最普遍的人工智慧應用之一。支付網路每日處理龐大的交易量，使得人工監控變得不切實際。機器學習系統能近乎即時地掃描交易，並標記可能暗示詐騙的異常行為。

內部營運同樣運用人工智慧。相關工具可審閱合約、彙整研究報告，或協助員工搜尋龐大的內部資料系統。生成式人工智慧系統已開始協助起草報告及準備內部文件。

這些系統鮮少直接與客戶互動，但它們是幕後許多決策的基礎。

銀行為何成為 AI 的早期採用者

金融機構具備若干特質，使其成為機器學習的理想應用場景。

首先，銀行會產生大量結構化資料集。交易紀錄、市場資料及支付數據，皆為機器學習模型提供了豐富的分析素材。

其次，許多銀行業務依賴預測。信用評分、詐欺偵測和市場分析，都涉及根據歷史數據來估算結果。

在以預測為核心的環境中，機器學習表現尤為出色。

第三，模型精準度的提升能帶來可量化的財務回報。一個僅能微幅提升詐騙偵測或放貸決策精準度的模型，便足以影響龐大的交易量。

這些因素解釋了為何在近期生成式人工智慧熱潮興起之前，銀行業早已在數據科學與分析領域投入巨資。

摩根大通的人工智慧投資反映了更廣泛的企業轉型趨勢

摩根大通的支出計畫也說明了，AI 投資正如何融入更龐大的企業技術預算之中。

在許多組織中，AI 系統仰賴現代化數據平台、安全的雲端環境以及龐大的運算資源。隨著企業奠定這些基礎，AI 便更容易在各部門間部署。

對許多企業而言，AI 的採用始於針對性任務，例如詐欺偵測、文件分析或客戶支援自動化。一旦系統展現出價值，企業便會將其擴展至組織的其他領域。

這個過程可能需要數年時間，這也是為何企業在人工智慧方面的支出，往往會伴隨著對數據基礎設施的更廣泛投資。

企業領導者的啟示

摩根大通的案例顯示，最成功的 AI 專案往往始於明確界定的商業問題，而非廣泛的實驗。

銀行業常將機器學習應用於預測與數據分析已佔核心地位的領域。詐騙偵測與信用模型建構是常見的切入點，因為其效益更易量化。

另一項啟示是，人工智慧的採用需要持續投入。建立可靠的模型取決於強大的數據治理、運算資源以及具備專業技能的團隊。

對大型組織而言，這項工作正逐漸成為例行技術規劃的一部分，而非獨立的創新專案。

隨著企業持續擴展其人工智慧能力，像摩根大通這樣的技術預算，或許能讓我們窺見未來幾年企業支出可能的發展趨勢。

另請參閱：摩根大通視 AI 支出為核心基礎設施

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