纽约梅隆银行严控AI词元成本 让不同模型各尽其用

　　纽约梅隆银行首席财务官Dermot McDonogh表示，该行正加大对人工智能成本的监控力度，以避免支出失控。

　　McDonogh接受采访时表示，该行已经开发相关工具，用于追踪成本，并将任务分配给最合适的模型。

　　“我们在这方面已经相当自律，并开发了一些精细的监测工具，以便追踪资金如何使用，以及词元（token）如何消耗，”他说。McDonogh表示，随着成本逐渐成为考量因素，针对不同任务选用适当模型也将变得越来越重要。“我们不会用昂贵模型处理简单查询，”他说。

　　随着大规模部署AI模型的成本飙升，全球最大银行如何使用AI正受到密切关注。尽管AI被视为能够改善流程和提高效率，但这项技术将在多大程度上影响岗位和就业，也一直令人担忧。

　　纽约梅隆银行首席执行官今年5月表示，过去两年，该行一直在招聘更多分析师和实习生，因为他们掌握的人工智能技能有助于银行进一步提高生产力。

　　McDonogh表示，该行内部AI系统使用超大规模云服务商提供的模型，对任何一家供应商均不偏不倚。他说，AI支出只占该行每年40亿美元科技支出的一部分，目前该行拥有约400个AI智能体。

　　“我们会针对适当的项目或具体举措，选用适当的模型，”他说。“我们不会绑定任何一个特定模型。”

　　不过，纽约梅隆银行并不希望过于僵化地关注AI成本，以致阻碍这项技术的应用。

　　“未来，AI将真正推动我们的许多举措，”McDonogh表示。“我们不会把它与提高效率或裁员联系起来。我们谈论的是提升员工技能，以及努力把事情做得更好。”