前言： 日前，《点滴科技资讯》刘斌老师及团队完整翻译并发布了《2023摩根大通CEO致股东信》。现年67岁的摩根大通CEO杰米·戴蒙（Jamie Dimon）连续18年掌管着摩根大通，也是2008年金融危机后唯一仍在掌权的大银行CEO。他的年度股东信已成为华尔街最广泛阅读的信件之一。在今年的股东信中，他不仅谈到AI、大数据和云计算，也融合了他对银行及金融趋势的判断（他曾于今年5月表示，未来一年内会退休）。《商业科技观察》综编如下：
数字化收购战略
相比国内银行业，摩根大通在IT建设方面的起步较早。最近几年，随着数字经济、互联网金融和移动支付的兴起，作为全球传统银行的典型代表，摩根大通积极投资数字技术，开启了新兴金融科技变革；不仅加大IT投资，还展开了一系列以金融技术和消费者为重点的收购和投资，多达十几起。这与中国平安在互联网领域的收购战略有些类似，但更显激进。
摩根大通CEO杰米·戴蒙
已有300多个人工智能应用案例
今天，摩根大通已经有300多个人工智能用例用于风险、勘探、营销、客户体验和欺诈预防，人工智能贯穿于摩根大通全球的支付处理和资金流动系统。人工智能已经为公司增加了重要价值。例如，在过去几年中，人工智能帮助摩根大通显著降低了零售业务的风险（通过减少欺诈和非法活动）并改进了交易优化和投资组合构建（包括提供最佳执行策略、自动化预测和分析，并改善客户智能）。
公开报道显示，摩根大通基于Open AI的GPT模型，从美联储17位官员的公开讲话中揣摩情绪变化，并汇总编成一套“鹰鸽指数”，帮助股市和债券交易员判断美联储利率政策的变化节奏，押注合适仓位。目前这套“鹰鸽指数”已用于预测美联储、欧洲央行和英国央行的利率政策，预计未来会把适用范围扩大到全球30多家央行。
今年5月，据CNBC报道，摩根大通为一款名为IndexGPT(类似ChatGpt)的产品申请商标。IndexGPT将连接利用人工智能(AI)技术的云计算软件，旨在根据客户需求，量身分析和选择证券标的。
目前摩根大通有1000多名数据管理人员、900多名数据科学家（创建新模型的 AI 和机器学习（ ML )专家）和600名 ML 工程师（编写代码以将模型投入生产）。该小组专注于自然语言处理、时间序列分析和强化学习等领域的 AI 和 ML 。摩根大通正在设想新的方法，通过以人为本的协作工具和工作流程，利用大型语言模型（包括 ChatGPT )等工具，利用 AI 增强和赋能员工。
摩根大通还有一个200人的一流 AI 研究小组，研究金融领域最棘手的问题和新领域。最近摩根大通在Evident研究公司发布的首个人工智能（AI）成熟度指数（具体介绍见文末）榜单中排名第一，该指数首次对北美和欧洲23家最大的银行的人工智能总体准备水平进行“综合”评估。
摩根大通非常重视以负责任的方式使用 AI ，并拥有一个跨学科的伦理学家团队，帮助摩根大通防止意外滥用、预测监管并促进与客户和社区的信任。人工智能和数据使用很复杂；必须遵守当地法律。但绝对有必要这样做，既是为了上面描述的好处，也是为了保护公司和金融系统——因为不法分子也会利用它。
摩根大通的所有技术团队都在创新的飞轮中共同努力，并提供最领先的改进。尤其令人感到自豪的是，AI 团队贡献了高质量的新颖研究和引人注目的解决方案，这些解决方案每天都在改变越来越多的业务案例。
戴蒙表示，人工智能与云计算（无论是公有云还是私有云）以及金融数字化紧密相连。摩根大通需要云计算来实现其按需应用的计算能力，以保证金融业务的灵活性、可扩展性和响应速度。云计算可以让金融企业更快、以更优成本与最新的 AI 技术保持一致，可以使金融企业能够轻松访问不断发展的开发工具。
摩根大通已花费超过20亿美元构建新的基于云的数据中心，并致力于对大部分应用程序（及其相关数据库）进行现代化改造，以在公共云和私有云环境中运行。迄今为止，已将大约38%的应用程序迁移到云端，这意味着超过50%的应用程序组合（包括第三方、基于云的应用程序）正在现代环境中运行。
云之旅是艰苦的工作，但也是必要的。释放云和近550 PB 数据的全部潜力将需要重新构建平台（将数据置于符合云条件的格式）和重构（即重写）大约4,000个应用程序。这项工作不仅涉及摩根大通所拥有的57,000名技术人员，还涉及全公司管理团队和员工。
抢占数字货币先机
外媒 6 月份报道，摩根大通将引入基于区块链技术的支付系统 JPM Coin，为企业客户提供以欧元计价的支付服务。摩根的 JPM Coin 已经完成了欧元与美元的交易。同月，tJPM Coin 完成了第一笔以欧元的交易，其第一次测试的企业是德国巨头西门子。此次测试是一次数字货币的跨区域支付项目测试，企业用户可以在摩根大通账户之间即时进行欧元流通，这表明了欧美之间可以进行全天候无缝交易。
早在 2019 年摩根大通就涉足加密行业，计划发行摩根币（JPM Coin）。2020 年摩根推出了区块链平台 Onyx Coin 系统，摩根币作为支付手段成了系统的一部分。截至 2023 年 4 月，摩根大通已通过 Onyx 处理了约 7000 亿美元的短期贷款交易。
摩根大通也正准备向部分客户开放由自己主动管理的比特币基金。相对之前发行的比特币基金具有明显突破。此前，Pantera Capital和Galaxy Digital等公司提供的被动管理基金，仅仅是允许富裕客户通过它购买和持有比特币，并不进行主动管理。
未来金融趋势
关于戴蒙提到的未来银行发展趋势，《商业科技观察》总结了以下四点：
一、戴蒙在报告中毫不避讳地表示，银行在全球金融体系中发挥的作用在减弱（下图显示了美国银行相对于全球经济的作用和规模在下降），而影子银行的作用和规模正在增长。这种趋势将延续下去。
银行之间以及影子银行、金融科技公司和大型科技公司之间的竞争日益激烈，这显然导致银行和金融机构的作用减弱。美国和全球金融体系的上市公司变化的速度和竞争的规模是非同寻常的，而且竞争正在加速。
例如，沃尔玛（每周有超过2亿店内顾客）可以使用新的数字技术有效地为他们的顾客提供银行类服务。Apple 已经凭借 Apple Pay 和 Apple Card 在银行类服务领域占据重要地位，并正在积极进军其他类似服务，例如支付处理、信用风险评估、个人对个人支付系统、商户收单和立即购买、稍后付款优惠。已经100％数字化的大型科技公司也拥有数亿客户，以及巨大的数据和专有系统资源，所有这些资源都赋予了他们非凡的竞争优势。
但银行将继续是金融体系的守护者。接受适当监管的银行旨在保护和加强金融体系。摩根大通正在采取一些行动，以便让自己在当前和未来的环境中取得成功。包括尽量减少客户的非经营性现金存款，重新定价某些业务、关闭某些无利可图的产品、改变客户的业务组合，增加低资本要求或无需资本的收入流，例如在消费银行、财富管理和支付服务业务等方面的交易、旅游和其他相关产品中提供有价值的数据和分析。
二、上市公司在美国金融体系中的作用正在减弱。
1996年上市公司在美国金融体系中的数量达到顶峰，即7,300家，现在总计4,600家。相反，在过去二十年里，私募股权公司支持的美国私营公司数量从1,900家增加到11,200家。这还不包括越来越多的主权财富基金和家族办公室拥有的公司。这种迁移是严重的，值得批判性研究，并且随着更多监管和诉讼的到来，这种迁移很可能会增加。业界需要考虑：这是金融业想要的结果吗？
如此健康的私人市场不仅有充分的理由，也有一些好结果。原因则很复杂，包括公开市场因素，例如繁重的报告要求、更高的诉讼费用、昂贵的监管、千篇一律的董事会治理、薪酬灵活性降低、公众监督加强以及季度收益的无情压力等。尤其是随着公开报告的加强，投资者对环境、社会和治理信息需求的不断增长等，传统金融机构的公司治理原则越来越模板化、公式化，这是一种消极趋势。
三、当前已经从储蓄过剩转变为资本稀缺，可能会导致比过去更高的通货膨胀率和更高的利率。
今年初美国硅谷银行( SVB )和欧洲瑞士信贷银行的倒闭，以及银行体系的相关压力，让业界意识到，风险无处不在。戴蒙认为，当前经济相当不错，但乌云密布。在硅谷银行倒闭之前，经济表现良好，无论是在美国，还是在欧洲，都比任何人预期的要好得多。"市场"普遍预测要么是软着陆，要么是温和衰退，利率最高为5%，然后缓慢下降。
更高的财政支出、更高的债务与国内生产总值（ GDP ）的比重、更高的总体投资支出（包括气候支出）、更高的能源成本以及贸易调整的通胀效应都预示着，当前已经从储蓄过剩转变为资本稀缺，可能会导致比过去更高的通货膨胀率和更高的利率。
戴蒙表示，这可能是千载难逢的巨变，具有重大影响。当然，不确定性总是存在的。摩根大通需要为一个新的、不确定的未来做好准备。新的风险（除了正常的风险，如经济衰退）是更高的通胀持续时间更长、 QT 的市场效应和不断增长的政治风险。摩根大通已经为潜在的更高利率做好了准备，而且我们可能会在更长时间内承受更高的通货膨胀率。
四、通货膨胀和利率并不是戴蒙最担心的事情。他最担心的是大型地缘政治事件、网络攻击、核扩散、功能失调的大型市场（部分原因是监管不力：例如，英国金边债券和美国国债市场）以及其他关键基础设施的故障。
因此摩根大通建立了一个新的安全论坛。该论坛定期举行会议，使管理层能够持续评估持续威胁对公司、客户和全球国家／地区的影响。这些风险包括市场风险、信用风险、网络风险和运营风险等。
展望未来，具有更多积极因素。很可能20年后，美国 GDP 将是今天的两倍多，全球数亿人将摆脱贫困。
声明：上述内容主要引自点滴科技资讯，《摩根大通 CEO 致股东信﹣2023年（全文）》微信号：DDKJZX
关于人工智能成熟度指数
该指数基于数百万个公共数据点进行综合评估。该指数的专有编写方法是在50多位领先人工智能和银行专家的投入下开发出来的。每家银行根据143个单项指标进行排名和评估，以评估四个关键能力（人才、创新、领导力和透明度），其分配的权重分别为（40%、30%、15%和15%）。
1.人才：衡量在每家银行工作的人工智能和数据员工的数量和经验，以及招聘、留住和培养领先人工智能人才的可见举措。
2.创新：衡量银行为推动全行创新而采取的措施，包括学术研究和专利、对技术和人工智能优先公司的投资，以及对开源生态系统的更广泛参与。
3.领导力：衡量公司和集团层面领导力的公共沟通，包括集团层面投资者材料、新闻稿和媒体中是否存在公共人工智能叙事。
4.透明度：衡量银行在多大程度上公开传达了一系列负责任的人工智能活动，并展示了它们为创建人工智能特定控制所做的努力。
该指数为每家银行的人工智能成熟度提供了一个相对客观、公正和独立的评估，不带有自我报告的偏见。
摩根大通（JPMorgan Chase&Co.）在首届“人工智能成熟度指数”（Evident AI Index）中排列第一。该行与加拿大皇家银行、花旗、瑞银和富国银行并列前五。
北美银行在人工智能能力建设方面通常领先于欧洲同行，在该指数前十名中占据7位。三家欧洲银行跻身前十，瑞银、ING和法国巴黎银行表现强劲。