AI 改变了银行业——但我学到的教训没有变

不久前，我在为商学院学生做客座讲座时，话题转向了人工智能融资。他们问，市场容量是否足够支持所需的巨额资金？回报是否能证明投资的合理性？

这是泡沫吗？它将如何结束？

我尽力提供一个深思熟虑且有见地的观点，同时也在思考是什么让我有资格这么做。这就是强化版的冒名顶替综合症。我差不多五年前离开了投资银行，那时还没有现在的人工智能时代，我典型的聊天机器人提示更像是：“最初的史酷比漫画、庆祝或批评1960年代反主流文化？“然而学生们似乎认为我有有用的话要说。

离开银行业后，我接到无数年轻专业人士关于职业、人工智能和金融市场的建议请求。就在上周，一位本科生冷邮件问我银行是否还会招聘初级员工。

（我说肯定会，但这份工作可能会有我们无法预测的不同。）

我觉得这些方法既令人受宠若惊又带有悖论意味。借用苏茜·埃迪·伊扎德对乔治·克鲁尼和布拉德·皮特角色的贬低十三罗汉我是数字世界中的模拟播放器。

自从我离开银行业以来，发生了太多变化。我们认为可实现或建议的许多事情被推翻了。用于资助人工智能的资金远远超过以往任何规模。

而我也从和其他人一样的二手渠道了解这项新技术。

一位前同事最近向我展示了Rogo，一个用于金融的人工智能平台，但他不让我长时间盯着他的屏幕看。他说投资银行里每个人都在用它，我只能相信他的话。

当需要讨论最新的数据中心大型融资时，我会急着查阅Hyperion建设的结构，或者向在派对上遇到的毫无防备的律师请教。这就像临考一样，只不过我据说是这方面的专家。

离开金融工作的一个特殊之处是，你离职越远，你的经验越被重视，尽管你的知识会变得越来越不及时。人们记得你做过的事，并认为你能被带到今天。

但退休的金融家真的有什么可提供的吗？毕竟，我最具市场价值的技能——比如Lotus 1-2-3和WordPerfect——早已过时。

不过，经验确实很重要，至少在某些方面是这样。前银行家在人工智能或其融资领域没有特别的专长。我们无法告诉你回报是否能证明投资是否值得，或者音乐什么时候会停止。

但金融职业会教会你很多关于激励机制、制度政治、人类行为和群体心态的知识——这些现在依然同样重要。

如果你经历过以往的繁荣，你一定见过：市场飙升催生了一批新的公众布道者;泡沫比任何人想象的都更大、持续时间更长;复杂的资产负债表外结构掩盖了真正的风险所在。

你还记得之前的循环融资安排，供应商既是客户，也是同一公司的贷款人。

你意识到即使大家“知道”定价是虚幻的，参与的压力依然难以抗拒。这些都不能保护你免于愚蠢或不幸。但它们能帮助你提出更好的问题，挑战假设，并在极端不确定的世界中保留一定的自主权。

还有一个实际的理由，不能轻视经验。我已经没有在金融城拥有的信息资源了。但搜索引擎、人工智能聊天机器人和几位关系良好的朋友让我比以往更快地上手。

关键在于判断还需要学习的东西——并诚实面对那些无法掌握的。

离开一家机构意味着独立。你可以畅所欲言，挑战传统智慧，而这些观念有时充满传统而缺乏智慧。在银行，你被鼓励遵循某种党派路线，或者告诉客户他们想听的话。

但现在，借用已故美国剧作家莉莲·赫尔曼的说法，你不必为了迎合今年的潮流而删减你的观点。

我们谁也不知道人工智能热潮是否会结束，也不知道会如何结束。我们可以研究融资机制，咨询更懂行的人，并与我们以前见过的其他结构进行类比。

过去的经验并不代表当前的专业知识，但能带来一种独特且正交的视角。在数字世界中，成为模拟玩家并不意味着要退出游戏。