纽约梅隆银行首席财务官 Dermot McDonogh 表示，该行正加大对人工智能成本的监控力度，以避免支出失控。

McDonogh 接受采访时表示，该行已经开发相关工具，用于追踪成本，并将任务分配给最合适的模型。

" 我们在这方面已经相当自律，并开发了一些精细的监测工具，以便追踪资金如何使用，以及词元（token）如何消耗，" 他说。McDonogh 表示，随着成本逐渐成为考量因素，针对不同任务选用适当模型也将变得越来越重要。" 我们不会用昂贵模型处理简单查询，" 他说。

随着大规模部署 AI 模型的成本飙升，全球最大银行如何使用 AI 正受到密切关注。尽管 AI 被视为能够改善流程和提高效率，但这项技术将在多大程度上影响岗位和就业，也一直令人担忧。

纽约梅隆银行首席执行官今年 5 月表示，过去两年，该行一直在招聘更多分析师和实习生，因为他们掌握的人工智能技能有助于银行进一步提高生产力。

McDonogh 表示，该行内部 AI 系统使用超大规模云服务商提供的模型，对任何一家供应商均不偏不倚。他说，AI 支出只占该行每年 40 亿美元科技支出的一部分，目前该行拥有约 400 个 AI 智能体。

" 我们会针对适当的项目或具体举措，选用适当的模型，" 他说。" 我们不会绑定任何一个特定模型。"

不过，纽约梅隆银行并不希望过于僵化地关注 AI 成本，以致阻碍这项技术的应用。

" 未来，AI 将真正推动我们的许多举措，"McDonogh 表示。" 我们不会把它与提高效率或裁员联系起来。我们谈论的是提升员工技能，以及努力把事情做得更好。"