他說：“除非銀行能解決人工智能將考驗超大型數據庫的性能這一矛盾，否則這些銀行將無法通過消除頭寸來獲得利潤，并將這些其用于新服務和新產品上，以保持競爭力。”密集的硬件升級常常被認為是解決問題的答案，但阿雷佐說，這種成本開支非常昂貴的。他用東京科技大學全球科學與計算中心最近發表了一份聲明作為例子進行了說明。
該中心正在開發一臺超級計算機，以滿足人工智能和大數據應用的需求。但他說，現有的超級計算機往往耗資5000萬到幾億美元，這就抵消了人工智能技術的成本削減優勢。
但撇開技術問題不談，資深銀行業高管越來越認同人工智能服務的必然性——以及他們將帶來的就業損失。去年，德意志銀行(Deutsche Bank)首席執行官約翰·克蘭恩(John Cryan)在德國法蘭克福對聽眾發表講話時預測，隨著自動化的推進，很多銀行業崗位將出現消失。
他說：“在我們的銀行里，人們的工作就像機器人一樣。未來，我們將讓機器人像人一樣行動。我們作為銀行是否會參與這些變革并不重要，變化必將發生。”
克蘭恩說，隨著處理能力的提高，云存儲和其他技術進步將使得很多被認為過于復雜而無法自動化的任務成為可能。
阿雷佐的公司致力于改善現有的軟件性能，他說，金融行業正被“數據海嘯”淹沒，包括對客戶隱私的新的合規要求，以及不斷變化的銀行監管規定。阿雷佐說：“這是數據爆炸式增長的時代，而另一方面，我們擁有人工智能，它增加了信息負荷。這對金融行業處理所有這些數據的能力造成了很大的壓力。對于在IT技術上的支出，這一行業比其他任何行業都要多，包括醫療保健和制造業。”
阿雷佐說，許多工作將不可避免地消失，“在人工智能的服務方面，你可以立即為想要了解存款的憤怒的客戶提供服務，但如果情況變得更加復雜，你還得讓一個人參與進來。但我們會把最高為10%到20%的機械式問題剃掉。”
人工智能技術的潛在用途包括：自動客戶支持、欺詐檢測、索賠管理、保險管理、自動虛擬財務助理、金融服務的預測分析以及對低凈值客戶的財富管理服務。
阿雷佐說：“這就像其他事情一樣——預測結果可能有點夸張。當我們還是孩子的時候，我們以為我們現在都在駕駛飛車。人工智能在金融行業的應用將很快出現，但可能要過整整十年，我們才會看到銀行業的一些重大變化。加州大學洛杉磯分校安德森商學院的金融學和經濟學教授巴格萬·喬杜里(Bhagwan Chowdhry)表示，未來可能不會像有些人認為的那樣黯淡。科技將會減少一些重復性的工作，減少人類的判斷。但我認為，取而代之的是另外一些人們更為擅長的工作。任何需要判斷的事情都是人類會繼續做的事情。我們不擅長16位數的乘法運算，但我們擅長判斷人，判斷一個人是否在說真話。”
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