Những điểm chính:
Goldman Sachs đang đặt cược vào trí tuệ nhân tạo để xây dựng một “sàn nhà máy kỹ thuật số”, nhằm tự động hóa các hoạt động ngân hàng cốt lõi của mình mà không cần đến việc sa thải hàng loạt.
Chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành Goldman Sachs, John Waldron, đã công bố kế hoạch của ngân hàng nhằm tạo ra một "sàn nhà máy kỹ thuật số" sử dụng trí tuệ nhân tạo, một động thái nhằm thúc đẩy hiệu quả ước tính khoảng 15% trong ba năm tới. Sáng kiến này sẽ tập trung vào việc tự động hóa các quy trình làm việc nội bộ, mà Waldron mô tả là một "dây chuyền lắp ráp con người", để đẩy nhanh quá trình chuyển đổi đã làm thay đổi ngành sản xuất.
"Nếu bạn nghĩ về những gì đã xảy ra trong ngành sản xuất, nó đã trở nên giống rô-bốt hơn nhiều, nó đã trở nên tự động hóa hơn nhiều," Waldron nói trong một cuộc phỏng vấn với CNBC vào thứ Ba. "Các ngân hàng thực sự chưa tham gia vào hành trình đó ở cùng một mức độ."
Thông báo này đặt Goldman Sachs vào vị trí hàng đầu trong nỗ lực rộng lớn hơn trên khắp Phố Wall nhằm tích hợp AI, với chi tiêu vốn dự kiến cho cơ sở hạ tầng AI dự kiến sẽ đạt 755 tỷ đô la vào năm 2026, theo một báo cáo nghiên cứu gần đây của Goldman Sachs. Cơn sốt chi tiêu này phản ánh sự công nhận ngày càng tăng rằng AI có thể giải phóng những lợi ích năng suất đáng kể trong một ngành truyền thống dựa vào các quy trình thủ công.
Sự thay đổi chiến lược này có thể nâng cao khả năng sinh lời dài hạn và vị thế dẫn đầu về công nghệ của Goldman Sachs, có khả năng thúc đẩy các đối thủ cạnh tranh như JPMorgan Chase và Morgan Stanley đẩy nhanh các khoản đầu tư AI của riêng họ. Đối với các nhà đầu tư, động thái này báo hiệu một cam kết rõ ràng trong việc khai thác công nghệ để kiểm soát chi phí và cải thiện biên lợi nhuận, một trọng tâm chính cho lĩnh vực ngân hàng.
Khoản đầu tư AI theo kế hoạch của ngành tài chính là một phần của xu hướng toàn cầu to lớn. Chi tiêu vốn liên quan đến AI dự kiến đạt 755 tỷ đô la vào năm 2026 làm nổi bật quy mô của sự thay đổi công nghệ đang diễn ra. Khoản chi tiêu này không chỉ dành cho phần mềm mà còn cho toàn bộ hệ sinh thái phần cứng, trung tâm dữ liệu và tài năng chuyên môn cần thiết để xây dựng và duy trì các hệ thống AI phức tạp.
Đối với các ngân hàng như Goldman Sachs, khoản đầu tư này nhằm tự động hóa các vai trò hỗ trợ và các nhiệm vụ lặp đi lặp lại khác, giải phóng nhân viên cho các công việc có giá trị cao hơn. Đây là "sàn nhà máy kỹ thuật số" mà Waldron hình dung, nơi máy móc xử lý việc xử lý thông thường và con người tập trung vào các mối quan hệ khách hàng và giải quyết các vấn đề phức tạp. Mục tiêu là tăng hiệu quả và giảm sai sót, cuối cùng dẫn đến một hoạt động hợp lý và có lợi nhuận hơn.
Trong khi triển vọng tự động hóa làm dấy lên những lo ngại về việc mất việc làm, Goldman Sachs đã thề sẽ tránh sa thải hàng loạt. Lời hứa này sẽ được thử thách khi quá trình tích hợp AI ngày càng sâu sắc. Kinh nghiệm của các quốc gia khác đưa ra một lộ trình tiềm năng. Ví dụ, tại Trung Quốc, việc triển khai nhanh chóng các phương tiện tự hành và máy bay không người lái giao hàng đã được đáp ứng bằng cách tiếp cận tự động hóa "ưu tiên con người".
Meituan, một siêu ứng dụng giao hàng, đang đào tạo các tài xế giao hàng của mình để vận hành và giám sát đội tàu bay không người lái của mình. Chiến lược đào tạo lại và tái triển khai lực lượng lao động hiện có này có thể là hình mẫu cho các tổ chức tài chính như Goldman Sachs. Bằng cách đầu tư vào việc nâng cao kỹ năng cho nhân viên, ngân hàng có thể chuyển đổi "dây chuyền lắp ráp con người" của mình thành một đội ngũ gồm các nhà vận hành và nhà phân tích lành nghề giám sát "sàn nhà máy kỹ thuật số" mới. Sự thành công của quá trình chuyển đổi này sẽ được toàn bộ ngành tài chính theo dõi chặt chẽ, khi nó điều hướng mối quan hệ phức tạp giữa AI, hiệu quả và việc làm.
Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
