全美最大、盈利最佳的摩根大通銀行首席執行官傑米·戴蒙（Jamie Dimon）也急了。
9月20日戴蒙來到底特律，為紀念摩根大通通過其前身公司（第一共和銀行）進入該市 90 周年，以及該公司在該市重新開展業務 10 周年。
在底特律經濟俱樂部活動上，戴蒙對美聯儲的加息表示了不滿：「央行在開始加息方面『晚了一天，少了一美元』，過去18個月的快速加息只是『迎頭趕上』。」
戴蒙進一步表示，美聯儲可能不得不在未來幾個月繼續提高基準利率，以對抗持續的通脹。
美聯儲主席傑羅姆·鮑威爾成了大美最後的裱糊匠，忙得焦頭爛額：一手要保美股美債，一手要保通脹，手段就是加息。
鮑威爾按下了葫蘆（利息）又起了瓢（通脹）。
想要維持在2%的通脹率卻恐又被這場居然是在拜登總統支持下的15萬汽車工人大罷工、要求漲薪40%的呼喊聲中泡湯了。
烏雲正在美國金融業的上空盤旋
近兩年，在新冠、俄烏戰爭的雙重影響下，居然都沒能把美股打趴下，反而越漲越高一片繁榮景象。
現在，一股無形的力量正向美股壓來。美股正遇到疫情之後最大規模的做空。VIX恐慌指數顯示，最近一個月上升了614個基點，達到了疫情前2020年1月相似的水平。
據高盛的統計，當前，美國股市多頭/空頭比率為1.57，今年8月初時這一比率為1.60。當前的比率已經接近5年來的低點。對沖基金已連續三周，過去六周中有五周淨做空美股。
美債如落水的鳳凰，淪落到無人問津的地步。就在9月11日，美聯儲發售3年期國債，賣出率也創下了57.7%的歷史新低。原來的「香餑餑」在全球的央行及投資者面前卻成了「燙手的山芋」。美聯儲為避免流拍也向日本學習玩起了「左手倒右手」的把戲，聯邦政府買下了22.1%，一級交易商分攤了20.2%。
高漲的收益率也讓美債的價值暴跌。還是在這一天，美國國債被全線拋售，特別是短期國債表現更不佳：兩年期美債收益率由0.42%上升至5.005%；10年期美債收益率上升0.94%，達到4.296%。美債收益率與價格成反比，收益率上行時，投資者會拋售美債以減少損失。這也正符合戴蒙的判斷：隨著利率上升速度快於大多數人的預期，國債的價值會下降。
銀行更是屋漏偏逢連夜雨。據美聯儲在9月10日公布的數據顯示，經季節性調整後，美國銀行業遭遇美國矽谷銀行危機以來最大的存款外流，大型銀行存款流出超過500億美元（自7月以來最大），小型銀行存款流出超過150億美元（自3月以來最大），這使得大型銀行存款 （SA） 處於 2021年4月以來的最低水平，小型銀行存款也處於7月以來的最低水平。銀行原本賺利差的生意，卻被迫必須把錢存到美聯儲賺那百分之五點幾的利息。
把未來壓在人工智慧上
鮑威爾把通脹控制在2%的目標怕是保不住了。
「我說的是四個月後，六個月後 ——通貨膨脹率將達到4%，並且不會因為一系列原因而下降。「戴蒙這樣預測。
戴蒙為何說得如此地斬釘截鐵？
是因為戴蒙擔任摩根大通CEO以來亮眼的業績麼？
2022年摩根大通發布的財報顯示，摩根大通與第一銀行合併以來（2004/7/1-2022/12/31)摩根大通股票複合年收益達到9.9%，相比於其他銀行，按標普金融指數的4.4%算，可謂是遙遙領先。並且2022年給他的股東們帶來了18% 的有形股本回報率 (ROTCE)。
還是因為摩根大通滿足並通過了美聯儲的綜合資本分析和審查（CCAR）的壓力測試？
正如戴蒙2022年年報中十分有信心地告訴他的客戶和股東的那樣：「摩根大通現在擁有足夠的總損失吸收能力，可以承受 CCAR 峰值損失（使用美聯儲的數據）八倍以上。」
顯然這些都不是，戴蒙表示：「人工智慧以及為其提供數據的原材料對於我們公司未來的成功至關重要——實施新技術的重要性怎麼強調都不為過。」
就在不久前的四月，摩根大通公司公布了一種人工智慧驅動的模型，旨在破譯央行的資訊傳遞並發現潛在的交易信號。
根據美聯儲的聲明和25年來的央行行長講話，包括約瑟夫·盧普頓（Joseph Lupton）在內的該公司經濟學家採用了基於ChatGPT的語言模型來檢測政策信號的基調，有效地對它們進行了評級，從容易到限制，摩根大通稱之為鷹鴿評分。
經濟學家將指數與一系列資產表現進行對比，發現人工智慧工具可用於預測政策變化，並發出可交易的信號。例如，他們發現，當模型顯示美聯儲發言人在會議間隙的鷹派情緒上升時，下一個政策聲明變得更加鷹派，一年期政府債券的收益率上升。
盧普頓和他的同事對此的評價是：「初步成果令人鼓舞。」
基於摩根大通模型，儘管近幾個月美聯儲聲明的讀數有所波動，美聯儲發表講話的讀數呈下降趨勢，但兩者都仍徘徊在二十年來的最高水平附近，這是持續鷹派的明顯跡象。
根據經濟學家在彭博調查中預測的中值，預計美聯儲下周將基準利率再上調25個基點至5.25%。
投資者一直關注美聯儲的政策路徑，此前美聯儲為對抗通脹而採取的積極緊縮行動，導致股市和債券去年陷入罕見的一致拋售。雖然資產價格已經回升，但債券交易員一直押注今年晚些時候降息，無視美聯儲主席傑羅姆鮑威爾關於2023年降息不在他腦海中的警告。
按照摩根大通的模型，美聯儲鷹鴿派評分每上升10個百分點，現在就意味著美聯儲下一次政策會議上加息25個基點的可能性增加了大約10個百分點，反之亦然。
為了讓這類成果更加深入並取得更廣泛的應用。摩根大通以及其他銀行如第一資本、BBVA 和 ING 等知名企業與大學的合作和國際合作來戰略性地培育生態系統，採用開源合作來推動智慧財產權發展。
研究者認為：政策制定者和主要國際機構通過融合不同模型、經濟理論和務實觀點的投入來制定預測。由此產生的共識為政策決策提供資訊。這就是人工智慧可以發揮更大作用的地方。
通過處理大量數據集、檢測模式並整合多個變量，人工智慧可以完善經濟和貨幣預測。中央銀行和政府將從對通脹、國內生產總值增長和失業率等指標的更準確預測中受益。這些增強的模型可以為政策選擇提供資訊，改善利率、流動性管理和宏觀審慎措施的決策。
為了讓這些偉大的構想一步步成為現實，摩根大通最近任命了在該公司已工作三十多年的 Teresa Heitsenrether 領導一個新成立的數據和分析部門 ，該部門將管理該公司在技術方面的工作。
戴蒙表示：如今，我們已經有 300 多個人工智慧用例投入生產，用於風險、勘探、營銷、客戶體驗和欺詐預防，並且人工智慧貫穿我們在全球的支付處理和資金流動系統。人工智慧已經為我們公司增加了巨大的價值。
人工智慧幫助我們顯著降低了零售業務的風險（通過減少欺詐和非法活動）並改善交易優化和投資組合構建（通過提供最佳執行策略、自動化預測和分析）。
目前，摩根大通有1000 多名數據管理人員、900 多名數據科學家（創建新模型的 AI 和機器學習 (ML) 專家）和 600 名 ML 工程師（編寫將模型投入生產的代碼）。他們專注於自然語言處理、時間序列分析和強化學習等方面的人工智慧和機器學習。
戴蒙進一步表示：「我們正在設想新的方法，通過以人為本的協作工具和工作流程，利用大型語言模型（包括 ChatGPT）等工具，通過人工智慧來增強和增強員工的能力。同時，還有一個由 200 人組成的頂尖人工智慧研究小組，致力於研究金融領域最困難的問題和新領域。」
但對於外部的人工智慧工具在內部的使用上戴蒙是保守和謹慎的。摩根大通不但沒有鼓勵員工使用ChatGPT還暫時禁止員工使用 ChatGPT等類似的工具 。
戴蒙認為：人工智慧和數據使用很複雜，必須遵守當地法律。但我們這樣做絕對有必要，既是為了之前描述的好處，也是為了保護公司和金融體系——因為你可以確定壞人也會使用它。
銀行的對手並不是另一家銀行，數字化才是真正的「敵人」
銀行業的競爭變得更加激烈，然而真正的競爭對手可能並不是來自於銀行業內部。
戴蒙敏銳地發現:沃爾瑪（每周擁有超過 2 億店內顧客）可以使用新的數字技術有效地為客戶提供銀行類型的服務。
蘋果公司已經通過Apple Pay和Apple Card在銀行類服務領域占據了強大的地位，並且正在積極進軍其他類似服務，如支付處理、信用風險評估、個人對個人支付系統、商戶收單和立即購買。稍後付款優惠。
大型科技公司已經 100% 數字化，擁有數億客戶，以及數據和專有系統方面的巨大資源，所有這些都賦予它們非凡的競爭優勢。
為了應對這些潛在競爭對手，戴蒙也只有拿起同樣的武器——數字化來應對。
戴蒙指出：「我們已花費超過 20 億美元建設新的基於雲的數據中心，並正在努力對我們的大部分應用程序（及其相關資料庫）進行現代化改造，以便在我們的公共和私有雲環境中運行。迄今為止，我們已將大約 38% 的應用程序遷移到雲端，這意味著我們超過 50% 的應用程序組合（包括第三方基於雲的應用程序）正在現代環境中運行。」
同時利用好人工智慧與基於雲的系統（無論是公共的還是私有的）以及數字功能的高度融合。「我們需要雲的按需計算能力、靈活性、可擴展性和速度。基於本地雲的方法最終將更快、更便宜，並與最新的人工智慧技術保持一致，它們將使我們能夠輕鬆訪問不斷發展的開發人員工具。」
戴蒙也認識到通往雲的旅程是艱苦的，同時也是必要的。「要釋放雲和近 550 PB 數據的全部潛力，需要對大約 4000 個應用程序進行平台重組和重構（即重寫）。這項工作不僅需要我們 57000 名技術員工，還需要全公司管理團隊投入時間來幫助完成這一過程。」
人工智慧是「下一個新事物」，該技術將「部署在公司的每個部門。」 戴蒙對此深信不疑。
