JP摩根銀行是怎麼玩AI的

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今天是2025年11月12號,星期三。受到鳳凰颱風及其外圍環流影響,今天花蓮、台東及屏東的山區有局部大雨或豪雨,基隆北海岸、宜蘭、高雄、屏東、花蓮、台東、澎湖地區及台北山區有局部大雨發生的機率。山區的朋友要請嚴防坍方、落石、土石流及山洪暴發,低窪地區的朋友,要請慎防淹水。等一下,我怎麼變成氣象主播了。

趕快拉回來啦,楊老師,醒醒啊!哈哈,來喔

大家知道摩根大通集團嗎?大家叫他「小摩」,在全世界有5,100家分行,是美國最大的金融服務機構,也是全世界第五大的銀行,前四名都是中國的銀行,換言之,他是除了中國以外,世界最大的銀行。今天我們要透過麥肯錫10月29號的報告,來看看小摩,也就是JP摩根是怎麼玩AI的。

我分三個部分跟大家說明喔

第一,JP摩根的AI普及化策略

我可以這樣說,JP摩根做到,讓 AI 像病毒一樣快速擴散。他們靠的不是強制命令,而是「自願加入」的社群魅力。

他們為了讓 AI 像 Excel 或 PowerPoint 一樣,成為每個員工的日常工具。就整合許多第三方 LLM,推出了一個專屬的生成式 AI 平台,形成一個安全又全面的 AI 生態系統,叫做 LLM Suite,已經讓大約25萬個員工有權限可以使用。

他們使用 LLM Suite 的方式有上萬個情境,例如:

在日常工作事務上,軟體工程師用它來寫程式、改Bug;業務人員利用它,在成千上萬份的文件中,整理出關於某個金融商品的最新合規需求;內勤人員也利用它,將複雜的 Excel 試算表,自動整理成易於理解的報告,再將手上的數據資料,變成漂亮的簡報草稿。

在複雜和策略性的任務上,在防詐反詐上,他們用來分析數百萬筆交易模式,快速找出異常的、還沒被發現的詐欺行為,並預測新的詐欺趨勢。他也幫助行銷部門分析客戶數據集,找出特定客戶群組對哪些金融產品(例如新的信用卡或貸款方案)最感興趣,以更精準地投放廣告或推銷訊息。還有最厲害的,在後台營運流程中,AI 被用來進行複雜的分析,找出如何減少作業延遲或提高效率。例如,找出造成瓶頸的環節,並提出解決方案。我們可以說「營運優化」是 JPMC 期待獲得最大整體價值的重大策略喔。

就像,JP摩根的首席分析長說,我們公司大規模地用LLM Suite ,就像一個文化轉型,有25萬人在用這一套系統,更厲害的是,公司有接近一半的人,是已經每天都在使用了。

他們發現,當你讓員工自己選擇,而且看到隔壁同事用 AI 在整理合約、準備會議資料,速度比以前快了十倍時,自然就會產生一種「錯失恐懼症」,就是楊老師常說的FOMO,促使每個人去主動學習要怎麼善用它。這就是一種健康的內部競爭。

第二點,我們來談一下現實一點的「錢」

因為,AI 對銀行業來說,是幾千億美元的生意。根據麥肯錫的預估,那些積極採用 AI 的銀行,有機會獲得大約 7,000 億美元的成本節省潛力! 哇,這數字比兩年前的估計高出好多!但這裡有個陷阱! 麥肯錫的專家說,這 7,000 億美元大部分可能會被競爭掉,最終便宜了客戶。楊老師請你稍微想一想,如果AI 可以讓客戶更容易找到最好的信用卡優惠或存款利率。這對銀行業來說,可能影響高達 30% 的利潤池份額。也就是說,這會改變銀行業中 30% 的獲利來源結構。

所以,這不是「大家一起賺」的遊戲,而是 The Winner Take The All「贏家通吃」!那些 AI 走比較快的銀行,有機會看到他們的投資回報率增加高達四個百分點;而那些動作慢的銀行,就可能面臨 ROTE 下滑,甚至跌破資金成本線。

這是不是超級可怕的呢?這告訴我們:如果你以為 AI 是錦上添花,那你就錯了,他決定了你的生死存亡!

然後,我們就此來到第三點,也就是最後一點,這一點值得所有老闆們借鏡喔。

JP摩根可以持續獲利,是因為他們做到雙管齊下,不但顧好「大魚」同時也抓「長尾」

他會先由上而下 Top-down 的,專注在那些能帶來最大變革價值的「大魚」,例如:詐欺、信貸案件審批、或金融產品行銷。這些項目需要高層帶領,進行端到端的流程改造,也就是讓某些作業從頭到尾的整體流程大幅減少。JP摩根甚至定下一些目標,希望將某些流程的 Response Time (響應時間) 減少80%,這樣子超難的指標。

除此之外,他也要做由下而上Bottom-up的佈局。這是生成式 AI 最酷的地方!JP摩根提供給員工一些自助工具,讓員工自行去解決那些「長尾」問題。雖然單獨來看,某個員工省了一小時的寫報告時間不算什麼,但全公司加起來,就是巨大的生產力提升。

聽了這個案例,你有沒有一些收穫呢,我最後整理一些東西,讓大家 Takeaway 喔

JP摩根已經建立了一個「AI-first 的銀行文化」,意思就是以下三點

  1. 每個業務流程都會先評估AI能怎麼介入(例如風險評估、客戶建議、自動報告)。
  2. 讓員工懂得與AI協作,而不只是「使用工具」。
  3. 決策導向資料與模型,用AI驅動創新、效率與洞察。

這很值得所有經營者參考學習喔!


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楊老師AI365 | 生成式AI職場應用
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