JPMorgan Chase는 배포 시작했으며, 복잡한 작업을 관리할 수 있는 인공지능 에이전트를 운영 전반에 걸쳐 도입했습니다. 은행의 최고 분석 책임자가 전 세계 최초로 완전히 AI와 연결된 금융 기관을 만들기 위한 "근본적인 재배선"이라고 부르는 것의 일환이며, 이는 이미 250,000명의 직원이 대형 언어 모델에 접근할 수 있게 합니다. 이는 프로세스를 자동화하고 특정 부문의 인력을 감소시키며 경쟁업체와의 경쟁 속에서 AI 구동 은행을 지배하기 위한 더 높은 이윤 마진을 목표로 합니다.
알아야 할 사항:
- JPMorgan의 LLM Suite 플랫폼은 이제 투자 은행 프레젠테이션을 30초 만에 생성하며, 이전에는 분석가 팀이 밤을 새어 작업해야 했습니다.
- 은행은 모든 직원에게 맞춤형 AI 비서를 제공하고, 모든 백오피스 프로세스를 자동화하며, 고객 상호 작용에 AI 컨시어지를 배치할 계획입니다.
- 소비자 은행 운영 직원들은 계좌 설정, 사기 탐지 및 거래 체결에서 인간을 대체하는 AI 시스템으로 인해 5년 동안 최소한 10% 감소할 것입니다.
플랫폼 개발의 급속한 진전
은행은 주요 비즈니스 라인의 데이터베이스 및 소프트웨어 응용 프로그램에서 데이터를 불러와, 8주마다 LLM Suite 플랫폼을 업데이트합니다. 이 결단은 현재 OpenAI 및 Anthropic의 모델을 사용하고 있다고 CNBC에 밝혔습니다. 플랫폼 접근 권한이 있는 250,000명 중 절반은 이를 매일 사용하고 있지만, 지점 및 콜센터 직원은 제외되어 있습니다.
결단은 Nvidia의 CEO 및 CFO를 위해 5페이지의 프레젠테이션을 작성하도록 기술을 시연했습니다. 시스템은 약 30초 만에 현재 뉴스, 수익 데이터 및 비교 자료를 포함한 파워포인트 자료를 생성했습니다.
은행은 수백 페이지에 달하는 기밀 인수 합병 메모를 작성하는 AI도 훈련 중입니다.
이 시연은 JPMorgan이 외부에 AI 플랫폼을 처음 공개한 사례였습니다. 결단은 이 플랫폼이 이른바 "책임 있는 AI"의 초기 단계이며, 인간의 감독 없이 다단계 프로세스를 처리하는 시스템이라고 언급되었습니다.
시장 지배를 목표로 하는 전략적 비전
CEO Jamie Dimon은 7월에 테네시주 내슈빌 근처에서 열린 4일간의 경영진 리트리트에서 AI를 중요한 주제로 삼았으며, 익명을 요구한 회의에 정통한 사람에 따르면 회의 참석자들은 인력 채택 문제와 투자 은행의 도제 모델의 잠재적 변화에 대해 논의했습니다.
JPMorgan의 연간 180억 달러 규모의 기술 예산은 변화를 지원하지만, 결단은 AI의 역량과 기업 구현 간의 "가치 격차"를 인정했습니다. 수천 개의 응용 프로그램을 통합 AI 생태계로 연결하는 과정은 몇 년이 걸릴 것입니다.
AI를 경쟁업체보다 먼저 성공적으로 배포한 은행은 업계가 따라잡기 전에 일시적으로 더 높은 이윤률을 누릴 것입니다.
이러한 이점은 JPMorgan이 글로벌 금융 시장에서 목표 시장을 확장하고, 투자 은행 서비스를 위한 중견 시장 기업을 더 많이 목표로 삼을 수 있게 했습니다.
이 은행은 Dimon이 CEO로 취임한 2005년 이후, 지난 10년 중 7년 동안 기록적인 이익을 냈습니다. 주식을 통한 성공은 이미 미국 역사상 가장 수익성 있는 은행임에도 불구하고 기관을 새로운 고지로 이끌 수 있습니다.
결단은 최종 상태를 설명했습니다: 각 직원에게 맞춤형 AI 비서를 제공하고, 각 프로세스를 AI 에이전트로 강력하게 운영하며, 각 고객 경험을 AI 컨시어지를 통해 관리합니다. JPMorgan은 사실상 이메일 작성 및 문서 요약을 위한 회사용 ChatGPT를 생성하며, LLM Suite를 통해 OpenAI 모형에 직원들이 접근할 수 있게 만든 2023년에 이를 위한 비전을 시작했습니다.
인력 변화가 제기하는 질문
이 기술은 부유한 투자자를 관리하는 사모 은행가, 헤지 펀드를 제공하는 거래자 및 Fortune 500 임원과 연결된 투자 은행가와 같은, 고객과 직접 관계를 유지하는 직원을 선호합니다. 일상적인 프로세스를 처리하는 직원들은 대체의 위협을 받고 있습니다.
소비자 은행 경영진은 5월에 투자자들에게, AI 배포를 통해 운영 직원이 5년 동안 최소한 10% 감소할 것이라고 밝혔습니다. 위험 영역에는 계좌 설정, 사기 탐지 및 거래 체결을 관리하는 직원이 포함됩니다. 결단은 직원들이 보고서 작성 및 소프트웨어 업데이트에서 그 작업을 수행하는 AI 에이전트를 관리하는 방향으로 전환될 것이라고 말했습니다.
한 주요 투자 은행은 초기 은행 비율을 상위 관리자에 비해 6대 1에서 4대 1로 줄이는 것을 논의하고 있습니다. 제안에 따르면, 이들 초기 은행의 절반은 뉴욕에서 클러스터링하는 대신 벵갈루루 또는 부에노스아이레스와 같은 인건비가 더 낮은 도시에서 근무할 것입니다. AI가 시작된 팀은 시간대별로 교대 근무를 진행하고, 한 지역에서 다음 지역으로 작업을 넘길 수 있습니다.
Wall Street의 여러 고위 관리자가 내부 논의를 위해 익명을 요구한 바와 같이, 비용 구조의 변화는 이윤 마진을 강화할 것입니다.
인건비가 낮은 도시에서 근무를 하며 직원 수를 줄이면, AI가 구동하는 팀이 더 많은 거래를 처리하고 추가 회사를 소개한다 하더라도 비용 절감의 가능성을 의미합니다.
기업이 대체된 직원을 재교육할지 아니면 단순히 인건비를 줄일지는 아직 불확실합니다. 결단은 AI가 분명히 인력 구조를 변화시킬 것이지만, 정확한 성격은 아직 불분명하다고 언급했습니다.
JPMorgan은 곧 정보 추출과 같은 제한된 애플리케이션부터 시작하여, 고객과 직접 상호 작용하기 위해 생성형 AI를 허용할 예정입니다. 이전의 자동화 물결과 달리, LLM Suite는 모든 무역 거래자에서 자산 관리자부터 위험 관리자에 이르는 모든 역할을 서비스할 수 있습니다.
산업 컨텍스트 및 구현 과제
2022년 말에 OpenAI가 ChatGPT를 출시한 이래로 생성형 AI에 대한 낙관론이 시장을 끌어올리며, 기술 대기업과 해당 부문에 가장 가까운 칩 제조업체를 혜택으로 얻었습니다. 성장 가능성은 AI 배포로 생산성을 높이거나 인건비 절감에 의한 기업 고객 기반의 기대감에 달려 있습니다.
MIT의 7월 보고서에 따르면, 대부분의 기업들은 AI 프로젝트에 300억 달러 이상의 집단 투자를 했음에도 불구하고 실질적인 성과를 보이지 않았습니다. 이는 1990년대 인터넷 시대의 동적과 유사하여, 단기적 기대가 현실을 초과한 패턴을 연상시킵니다.
기업 고객은 이제 AI 채택을 지연시키면 뒤처질 위험을 더 많이 우려하고, 관련된 버블 위험보다도 결과를 우려합니다. 이는 회사의 AI 문제에 대해 조언하는 Debevoise & Plimpton의 파트너인 Avi Gesser에 따르면, 고객들이 워크플로 구현 및 적절한 보호책을 갖춘 도구의 성과를 인식하고 있기 때문입니다.
주요 금융 기술 용어 이해
대규모 언어 모델은 방대한 데이터 세트의 패턴을 분석하여 인간처럼 텍스트를 처리하고 생성합니다. 이러한 모델은 챗봇, 콘텐츠 생성 도구 및 분석 시스템에 의해 구동됩니다. 책임 있는 AI는 인간의 최소한의 감독 하에 복잡하고 다단계의 작업을 완료하며, 특정 목표를 달성하기 위해 결정을 내리고 조치를 수행합니다.
투자 은행 덱은 은행가가 서비스를 선전하고, 잠재적 거래를 분석하거나 고객에게 시장 분석을 제공하기 위해 작성하는 프레젠테이션 자료입니다. 이러한 문서는 통상적으로 광범위한 연구, 금융 모델링 및 포맷팅을 요구합니다. 기밀 정보 메모는 합병 및 인수를 통해 잠재적 구매자에게 제공할 자세한 회사 정보를 설명하며, 종종 재무제표, 시장 분석 및 전략적 평가를 포함한 수백 페이지에 이를 수 있습니다.
마무리 생각들
JPMorgan Chase는 첫 번째로 완전히 AI와 연결된 금융 기관이 되기 위한 이니셔티브의 일환으로 317,000명에 이르는 인력을 활용하여 AI 에이전트를 배포하고 있으며, 5년 동안 최소한 10%의 운영 인력을 줄일 계획입니다. 은행의 LLM Suite 플랫폼은 주요 비즈니스 라인으로부터 추가 데이터를 업데이트하여 이미 250,000명의 직원에게 AI 도구 접근 권한을 제공하며, 이전에는 수시간에 걸쳐 인적 작업이 필요한 작업을 초 단위로 완료합니다. 변혁은 더 높은 마진과 시장 확장을 약속하지만, 대체된 직원들이 재교육되거나 AI 시스템이 일상 프로세스에서 인간 역할을 대체함에 따라 해고될지 여부에 대한 의문이 남아 있습니다.