摩根大通 198 億美元 AI 豪賭：全球最大銀行的 AI 優先轉型

當摩根大通悄悄將 AI 預算從「創新」項目移至與資料中心、支付系統和核心風險控管並列的類別，它向金融業傳遞了一個未來幾年都將持續發酵的訊號：AI 對於這家全球最大的銀行而言，已不再是實驗，而是仰賴。

這次重新分類伴隨著一個數字：2026 年科技總支出 198 億美元，其中約 12 億美元明確用於 AI，較前一年增加 40%。執行長 Jamie Dimon 公開表示，這筆支出不可刪減。它的預算方式和核心基礎設施一樣：是規模化運營不可妥協的成本。

內部部署的規模

摩根大通 AI 故事中最震撼的數字，不是預算規模，而是滲透率。這家銀行的專屬 LLM Suite——建立在內部與外部模型的組合之上——目前在全球 31.9 萬名員工中，每日有超過 23 萬人使用，日活率約達 72%。

對照來看，大多數企業軟體部署——即便是 Salesforce 或 Workday 這類關鍵任務系統——能持續維持 40 至 50% 的日活率已屬難得。摩根大通的數字意味著，這家銀行在很大程度上解決了長期困擾企業 AI 部署的採用問題。

LLM Suite 透過專業代理整合內部客戶資料、業務流程和外部資訊來源。實際上，一位準備投資備忘錄的分析師可以指示 AI 代理調出相關 SEC 申報文件、比對內部交易記錄、彙整可比公司分析，並草擬初始備忘錄架構——全程在單一工作流程中完成，無需切換工具。

Dimon 披露，這套部署已為 15 萬名員工創造了 20 億美元的運營節省，在工程、運營和詐騙偵測領域帶來 10 至 11% 的生產力提升。對一家科技支出 198 億美元的銀行而言，20 億美元的效率回報，等於在單一年度內實現了總科技投資 10% 的投資報酬率。

Project Glasswing：以 AI 對抗 AI

摩根大通 AI 戰略中較少公開討論的面向，是 Project Glasswing——與 Anthropic 合作，部署其尚未公開發布的 Claude Mythos 模型用於 AI 優先的網路安全運營。

這項合作的意義在幾個層面上都值得關注。首先，它表明摩根大通選擇以 Anthropic 的安全優先模型架構來處理最敏感的應用——儘管該銀行同時與 OpenAI 和 Google 在其他 AI 工作負載上合作，這是一個值得注意的差異化選擇。其次，這標誌著 Claude Mythos 在金融服務領域的首次確認部署，早於任何公開上市。

Dimon 公開談論資安邏輯時，一如既往地直接：他坦承 AI 的快速普及正在讓銀行的資安挑戰整體上「更加惡化」，因為銀行內部使用的相同工具，對手也能取得並用於加速攻擊開發、自動化偵察，以及大規模發現新漏洞。Google 威脅情報小組在五月確認了這項擔憂的現實——他們偵測到首個已知的犯罪組織利用 AI 開發零日漏洞的案例。

Project Glasswing 對此的應對策略是「以 AI 對抗 AI」：部署 Mythos 即時監控銀行系統、分析異常交易模式，並以比人類資安分析師快得多的速度生成威脅假設。據報導，這套系統每天處理數百萬筆內部事件，從中篩選出優先清單供人工審查，而非嘗試完全自動化威脅響應。

三大支柱，一個戰略

在內部，摩根大通圍繞三個業務支柱組織其 AI 投資：

生產力代理——處理全行結構化知識工作的 AI 系統，涵蓋交易文件、合規報告、人資入職和採購流程。這些代理的設計初衷是增強現有員工能力，而非取代他們，與 Dimon 把 AI 視為基礎設施投資、而非裁員工具的公開立場一致。

網路安全 AI——Project Glasswing 及其周邊監控基礎設施，現已 24 小時全天候運行，應對 Dimon 形容為「有史以來最動態、最具對抗性」的威脅環境。

個人化零售銀行——跨越 Chase 7,500 萬零售客戶的 AI 客戶體驗，包括個人化財務指引、智慧詐騙警報和情境化產品推薦。這個零售 AI 層對涉及隱私的決策使用端側推理，複雜的個人化則走雲端推理。

與矽谷路線的對比

摩根大通的 AI 採用策略，與 Cloudflare、BILL 等公司的重組路線形成刻意的對比。後者趁 AI 提升人均產出之際削減職位，摩根大通則基本維持員工規模，將生產力紅利導向新產品開發。

Dimon 解釋這是根植於銀行運營環境的哲學選擇：一家顯眼地動搖員工隊伍穩定性的金融機構，可能同時失去人才和客戶信任，且難以挽回。銀行能夠在裁員重組上走得更穩更慢，部分原因在於 AI 投資本質上是自給自足的——20 億美元的節省很大程度上覆蓋了 12 億美元的 AI 專項支出，還有餘裕。

話雖如此，摩根大通並非對結構性轉變免疫。銀行現有 2,000 人的 AI 開發專屬團隊，過去 12 個月的職缺發布明顯偏向 AI 相關職類。職位消滅的速度只是比科技業基礎設施和 SaaS 公司的激進重組更慢、更低調。

金融業正在觀察什麼

摩根大通的部署正受到競爭者的密切研究。高盛公開承諾投入規模相近的 AI 計畫。花旗集團正處於 LLM 部署初期，架構與摩根大通相近但規模較小。摩根士丹利自 2023 年起便在財富管理業務使用 AI 客戶顧問工具，目前正將這項能力從財富管理延伸至機構銷售。

整個銀行業最關注摩根大通部署中的兩個關鍵指標：AI 生成工作成果的合規性與稽核軌跡品質（美國、歐盟和英國的監管機構正積極審視這一點），以及 AI 輔助詐騙偵測在新型攻擊向量下的可靠性。如果摩根大通能在規模上對這兩個問題給出有說服力的答案，它將加速在歷來以最為謹慎著稱的產業中推動 AI 普及。

這樣的示範效果，對企業級 AI 採用的影響，很可能超越任何科技公司在開發者大會上的所有公告。