收益会被「竞争掉」，投入却是实打实的

穆迪的判断并非全盘看空。报告认为，金融行业把 AI 融入日常运营的努力，最终会在伦敦金融城和华尔街两端同时压低成本、提升营收。

但前提是「大规模投入」。而且当众多竞争对手都朝同一个目标狂奔时，其中很大一部分收益最终会被「竞争掉」——行业整体砸下巨额资金之后，相对优势可能所剩无几，省下来的成本会通过价格竞争让渡给客户。

除此之外，穆迪列出的风险清单还包括数据隐私、网络安全、欺诈，以及所谓的「存款外流」，再加上对少数科技公司的过度依赖。

这份清单对金融行业管理层来说并不轻松。根据英国财政部特别委员会今年 1 月发布的报告，伦敦金融城超过 75% 的公司已经在使用 AI，保险公司和国际性银行属于采用力度最大的一类。它们主要将其用于行政事务自动化，有些甚至已经进入核心业务环节，包括处理保险理赔和评估客户信用状况。

系统性依赖：一家供应商宕机，风险会横向扩散

穆迪报告中最直接的一句警告是：「多数金融机构依赖于数量相对有限的一批基础 AI 模型和云计算供应商，这有形成系统性依赖的风险。」

理由是传导路径太短。报告写道：「某一家主要供应商的模型服务中断，有可能迅速蔓延至其客户和多个行业。随着 AI 应用的深化，监管机构可能会加强对运营韧性、以及 AI 模型栈中第三方集中度的关注。」

这条判断的现实含义是，金融系统的风险敞口正在从传统的信贷风险和市场风险，向基础设施依赖风险偏移。一次模型服务故障影响的不再是单家机构，而是所有接入同一供应商的机构。

供应商定价权：亏损的 AI 公司迟早要交答卷

穆迪同时点出了「供应商依赖风险」，意思是「一批占据主导地位的 AI 模型与基础设施供应商，可能随着时间推移掌握 AI 服务的定价权」。

报告认为这个问题很可能会浮现，原因在于生成式 AI 公司目前仍处于亏损状态——ChatGPT 的开发方 OpenAI 和 Claude 的母公司 Anthropic 都在其列——它们迟早要面对投资人对盈利的要求，而压力最终会传导到定价上。

不过穆迪也给出了缓冲判断：「虽然这可能对金融机构构成信用风险，但它们仍然掌握着关键资产，其中包括专有数据。」许多大型银行和保险公司在压低技术合同价格方面有长期经验，也可能通过采用开源 AI 模型、缔结关键合作关系等方式，来对冲依赖风险。

130 亿英镑的赌注与 20 亿英镑的成本削减

具体到个案，劳埃德银行集团首席执行官查理·纳恩（Charlie Nunn）近期加码了 AI 投资计划，规模达到 130 亿英镑，目标是借这项技术吸引新业务、提升效率并增加股东回报。

这套方案包含 20 亿英镑的成本削减，纳恩承认会波及员工。他表示，这会影响到岗位，要求公司持续对员工进行再培训和招聘，但过去三十多年在金融服务业的经历让他对此早有预期。

穆迪也承认部分员工可能受到冲击，会因为新技术而被视为可替代。报告给出的量化判断是：到 2030 年，AI 有 20% 的概率能够胜任一名「稳健的中层员工」的工作。

存款外流：AI 让换银行变得太容易

对银行而言，还有一项风险来自客户侧。AI 可能让储户更容易找到并切换至利率更高的账户，这意味着大额资金可能在极短时间内被转走。

「在这种情况下，储户对机构的信任、以及存款资金的韧性和稳定性至关重要。」穆迪在报告中写道。

这一条与前述系统性依赖形成对照：一边是银行在供应端被少数科技公司锁定，另一边是需求端的客户因为工具变聪明而更容易流失。两头挤压之下，AI 对金融业究竟更接近成本项还是收益项，短期内恐怕难有定论。

来源：卫报（The Guardian）