全球数字化转型 | 人工智能与分布式账本技术变革将通过5个渠道影响信用指标
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发布时间：2023年9月13日
分析师：Vincent Gusdorf，Peter McNally，Claire Li，Charleyne Biondi，Atsi Sheth，Fabian Astic人工智能(AI)1和区块链等分布式账本技术(DLT)2并非新事物，但近期的相关创新已提高了其变革潜力，使之达到转折点。未来的变革将带来流程效率和新产品，但也会放大现有风险并引发新风险。风险与机遇的交织将通过5大渠道渗透至债务发行人的信用质量，但其影响因行业和发行人战略而异。
随着AI与DLT应用的落地，发行人在行业和国家/地区内外的相关信用风险可能会受到影响。无论是工业革命抑或互联网，以往的变革经验表明，新技术可显著改变商业模式、吸引新的市场参与者，并扩大最佳与最差企业之间的差距。AI的上述影响可能会波及所有行业，而DLT则主要影响金融业。两者对经济和金融的整体影响可能是正面的，但会因国家、地区、公司、工种不同而大相径庭，其中部分甚至会面临技术带来的颠覆。
技术变革将通过5大渠道渗透至信用风险。技术变革的信用影响正面与否将取决于各债务发行人如何管控下列5大渗透渠道：新产品种类/收入机遇、提升效率/降低运营成本、投资战略与融资、监管及政策变化、网络安全。如果发行人利用AI和DLT来提升产品与效率的能力优于竞争对手，同时可管理财务、监管和网络安全风险，则其信用状况有望得到改善。
AI和DLT带来的新挑战与机遇将体现在现有的信用风险衡量指标中。为了评估债务发行人如何管理技术变革对信用状况的渗透影响，我们将关注下列4大类别指标的变化情况：业务战略和实施、财务业绩、治理与风险管理、行业与经济层面的变化。
我们已甄别出AI和DLT影响信用质量的5个渠道，各个渠道的影响并不一致，并将取决于发行人如何应对这样的变革。
改善或创造产品、服务和基础设施的技术应用。公共和私营部门债务发行人可能会利用AI及DLT来扩大及个性化其产品和服务的种类、增加新元素、加快迭代速度，并缩短上市时间。成功将取决于发行人能否在这些方面超越竞争对手或显著提升对客户及利益相关方的价值。
大幅提高生产力或降低成本的能力。AI和DLT可将多种目前的人力工作自动化，进而显著改进现有流程及降低成本。各类工作和行业对上述技术的应用将有所不同，而实现效益的能力则会取决于实施情况。
管理技术支出与投资。在运营中整合AI和DLT将增加IT成本，因为公司需要投资于硬件、软件和人才，同时对旧系统进行现代化改造。此外，向技术供应商支付的费用可能也会增加。如何为这些成本募集资金并进行管理将直接影响信用指标。
适应新监管规定与政策。不同司法管辖区的AI和DLT监管规定是趋同抑或分散将影响技术采纳的速度及其效益的分布，包括在各个国家间的分布。此外，随着当局修改法律框架以应对新出现的风险与行为，企业需要适应新的法律与监管风险。
网络安全形势变化。AI和DLT均会扩大网络安全问题的潜在隐患。但是，网络安全工作人员也可以利用AI加强其网络防御系统。
图表1显示了个人、企业、政府及社会的反应将如何通过5个渠道体现在信用指标中。技术变革可能会产生正面的整体经济与金融影响，包括其引发的政策与战略调整。然而，技术进步的成本与效益在个人、企业和国家之间如何分配将存在很大的差别。对于债务发行人，其信用质量受到的影响将取决于4大类信用指标：战略与实施能力、将管理层决策转化为财务业绩提升的能力、风险管理能力的有效性，以及AI和DLT将对行业和经济的宏观影响。我们在下文对此进行详细阐述。
战略的设计和实施将决定信用影响
为了充分发挥AI和DLT的潜力，企业需要制定转型路线图并成功实施。因此，这些技术不仅能提高效率，还会扩大最佳与最差企业之间的差距(图表2)。
AI和DLT可逐步提高运营效率
AI包含一系列广泛的技术，可将目前由人类执行的多项任务自动化。虽然近年来由于实施问题进展缓慢3，但现成的生成式AI(GenAI)4解决方案现在能够在几秒钟内生成文本和图像，创建即时摘要，并进行多语言翻译。随着时间的推移，发行人将能够利用非GenAI模型来预测未来事件、个性化客户体验并改进资源分配和定价决策。
DLT是一组能够在多个地点同时记录交易的系统。与AI的广泛影响不同，DLT最初将主要影响金融行业。在该行业，它有可能在流程长、多次交接、数据重复和身份验证等方面节省大量成本和时间。其中，安全的发行和交易是最有前景的一些应用场景之一。DLT技术有助于创建单一可信记录，取代参与者目前维护的重复数据库，从而消除将信息从一方转移到另一方、多次执行相同验证的需要5。
新入行企业将对各行业造成冲击，领先与落后企业之间的差距可能会扩大
AI非常适合新入行企业通过销售自动化和更便宜的产品来超越现有企业。许多AI初创企业已经为中小型企业提供了以前价格昂贵而难以承受的服务，如文本编辑、视频制作或网站设计。然而，这些新参与者能否在其专业领域之外扩展业务并改进产品以与现有企业竞争，还需要进一步观察。
与此相反，一些成熟的公司可能会利用DLT进入新市场。大型金融机构受益于较高的规模经济效应，并具有在受监管环境下运营和设计强大技术解决方案的经验。此外，它们还拥有雄厚的资产负债表，有助于建立客户信任。
在现有行业中，新技术可能会加剧领先与落后企业之间的差距。将AI和DLT技术成功整合到运营中需要卓越的执行能力、财务灵活性和创新思维，这些通常是领先企业具备的特质。为了发挥这些新技术的全部潜力，许多发行人需要将其与旧有的系统和流程进行整合，这可能在技术和财务上都具有挑战性。那些仅仅将现成解决方案简单套用在产品上的公司，将无法从竞争中脱颖而出，也不能获得显著效益。
公司的财务业绩将反映成本管理和实现新收入流的能力
AI可以通过自动化人工任务降低运营成本，而DLT则可逐步降低融资成本，尤其是对规模较小的发行人而言。但将这些技术融入业务模式可能会增加IT成本，造成对供应商的依赖，并需要大量投资(图表3)。
随着时间的推移，一些发行人的收入可能会增加
AI不太可能为多数发行人创造全新收入来源，但可以提高现有产品和服务的销售。GenAI模型可以帮助产生同一创意的变体，并加速产品设计的过程。它还能帮助创造公司可以盈利的新模式，如自动生成营销材料6或使用虚拟助理作为教练或同伴7公司如果能将以前被低价值任务所束缚的员工重新分配到业务扩展领域，也可能会增加收入。
DLT可以让一些企业抓住尚未开发的收入机会。资产代币化8是一个极具前景的领域，它将为有形和无形资产的交易和货币化开辟新的途径。对房地产或艺术品等私人资产来说，资产代币化也具有潜力9。但要实现DLT的潜力，需要多个基础要素，包括速度更快的公共区块链、成熟的监管框架以及链上数字货币的可用性。
IT支出的增加可能部分抵消运营和融资成本的降低
自动化带来的效率提升可节省大量成本。企业利用AI可减少员工在文本生成、数据分析和客户服务等日常工作上花费的时间。AI还能优化生产成本。例如，预测性维护可以预测机器故障，确保及时维修并避免出现代价更高的故障。
DLT在未来5年内可以帮助发行人降低融资成本，尤其是规模较小的发行人。在DLT上发行和管理的数字债券可能会降低交易费用，使得资本市场的进入更便捷10。从理论上讲，数字债券可以使公司绕过银行等中介机构，从而增加二级市场的流动性。通过减少这些障碍，市场参与者可以更快、更频繁地进行债务融资，从而增强其流动性。这一领域尚未成熟11，但最近几个季度的发行量已有所上升12。
然而，将AI和DLT整合到运营中需要在硬件、软件、数据和人才方面进行投资，且无法保证获得正收益。新技术会增加IT成本，导致对供应商的依赖，尤其是在AI领域，只有少数供应商拥有性能最佳的模型。这种依赖会缩小企业的运营空间，并提高服务中断的风险。虽然入门级服务的单价相对较低13，但如果经常使用成本会很高，而且最新模型的价格更高。尽管迄今为止开源模型的可用性限制了GenAI供应商的商业运作空间，但任何行业整合都可能进一步推高价格。
随着技术、网络、数据和声誉风险的上升，治理将至关重要
要全面获得AI和DLT带来的效益，发行人需要成功管控多项风险，包括一些新风险(图表4)。
技术和网络风险可能成为不熟悉AI和DLT的公司面临的挑战
当公司使用具有较短历史记录的解决方案来实现任务自动化，或员工缺乏正确实施这些解决方案的经验时，就会产生技术风险。例如，如果发行人过于依赖资源而未设置备份解决方案，或者未能正确执行影响关键系统的转型项目，那么运营就很容易受到IT故障的影响。例如，2022年澳大利亚证券交易因担心复杂性和可扩展性而放弃了一个基于DLT的现代化项目，并为此支付了2.45-2.55亿澳元(1.64-1.71亿美元)的费用14。
利用新技术实现人工任务自动化也会增加网络风险，尤其是在用户尚未完全熟悉新系统的初期。例如，用户可能无法正确配置软件，或依赖网络防御薄弱的供应商。
AI还可能使网络攻击变得更加频繁和危险。恶意行为者已经创建了一些GenAI模型，用于生成恶意软件代码或钓鱼邮件。在积极的方面，AI可以自动检测威胁并对事件做出响应，缩短反应时间，减少攻击的不利影响。
推出AI解决方案的公司需要收集数据，以便根据自身需求进行个性化定制。但数据收集可能会遇到各种困难，包括技术挑战和道德问题等，而发行人可能缺乏相关经验。鉴于AI模型依赖于用于校准模型的数据质量，数据质量不足会降低模型的输出效果。同样，反映种族、性别或社会经济歧视的数据偏差会导致AI模型延续和扩大其影响。由于AI系统经常处理敏感信息，数据隐私是一个令人担忧的问题。
社会、声誉和法律风险可能增加
强大的新技术会引起公众的不安，而实施中的失误可能引起媒体的广泛关注，损害公司的声誉。AI尤其如此，它引发了人们对歧视或人为监管不足的担忧。
一些公司还可能面临更高的法律风险，尤其是训练大型GenAI模型的科技公司。今年早些时候，艺术家们指控GenAI公司未经许可使用其作品来训练AI模型，侵犯了版权15。在瑞士等一些司法管辖区，DLT的监管框架比AI更成熟16，但仍面临法律挑战，尤其是在美国。17
AI和DLT将逐渐改变市场与经济
AI和DLT的影响范围将远远超出企业资产负债表。这些变革性技术可能会重塑行业整体格局，在导致现有行业萎缩甚至消失的同时也会创造全新的市场(图表5)。
AI和DLT可能会重塑行业整体格局
历史表明变革性技术会缩小一些现有行业的规模，甚至令其彻底消失，视频租赁公司百视达(Blockbuster Inc.)和即时成像专业公司宝丽来(Polaroid Corporation)的破产证明了这一点。变革性技术也能创造新市场。例如，互联网为流媒体服务、云计算和数字广告奠定了基础。类似地，AI将推动新行业的兴起，可能在内容生成、移动、教育或医疗保健领域。DLT已经催生出加密货币和去中心化金融18，尽管这些领域在过去18个月的发展并不均衡19。
可能推动GDP增长加速
AI通过任务自动化、流程优化和增强决策可以提高生产率，从而促进经济增长。这有望部分抵消很多国家老龄化和人口减少的影响。尽管DLT和其他数字金融技术的影响更温和，但其潜力巨大。这些技术有望改善金融市场效率、实现支付系统现代化，并促进金融包容性。
但是，AI和DLT对经济增长的全面推动作用可能要到下一个十年才能实现。以往的技术变革表明，新技术带来的效益通常需要一定时间才能扩散至整体经济领域。但是，鉴于通过即插即用的云服务可获得某些解决方案，DLT以及(尤其是)AI带来的效益可能更快扩散。
AI和DLT可能颠覆就业市场并加剧不平等状况
随着企业采用新技术，如果能以更少的员工实现相同产出，它们可能会削减员工人数。在增长前景有限的行业，公司可能更倾向于采取此类策略，因为其重新调整现有员工的机会有限。先前的技术变革大多影响蓝领工人，GenAI可能主要影响知识工作者，即通过处理和生产信息创造价值的专业人士。但是，AI能力和可及性的改善将影响更多岗位类别。
尽管AI和DLT也有望创造新的就业机会，但这一转变可能并不会一帆风顺。由于这些技术变革推动经济调整，政府可能会面临一段时期内失业率上升的情况。虽然AI有助于改善劳动条件，但同时也会造成员工监控升级并带来伦理问题，使得对现有监管框架的调整势在必行。
如果对高技能员工的需求上升而中等技能员工的需求减少，就业不平等现象可能会加剧。该趋势将扩大收入和财富差距，并加剧政府面临的社会经济挑战。此外，AI技术集中在有限地区的少数公司，这可能会加剧财富不平等现象。但是，透明公平的AI决策能够降低决策过程中的歧视和偏见。AI还能在教育等领域提供个性化支持，为边缘化群体提供新机遇。
可能存在政治及地缘政治风险
和印刷媒体、广播或电视等以前的技术发明一样，AI也会传播错误信息。当前，Midjourney或DALL·E等在线图像生成工具使所有人都能制作深度赝品20。但迄今为止，其对社会凝聚的影响有限。
DLT会为逃税、洗钱或恐怖融资提供便利，从而给主权政府带来挑战。但是，政府在最近几个季度已成功关闭了多个加密货币混合器(掩盖加密货币来源的工具)，尽管很多仍在运营21。
从地缘政治角度来看，AI霸主之争加剧了美中两国之间的紧张局势。2023年8月8日，美国总统拜登签署了一项行政命令，限制美国在敏感领域对中国进行投资，尤其是AI领域22。同时，在数字金融领域，一些国家正在考虑使用央行数字货币作为扩大其全球影响力的手段，并降低对美元的依赖23。尽管AI和DLT将加剧多个风险，但我们预计其对信用质量的总体影响大致上是积极的。
1.AI包括多种技术，旨在复制人类智慧，并进行传统上需要人工参与的工作。
2.DLT包括可在多个地点同时记录交易的系统。
3.根据麦肯锡的一项年度研究，在过去几年中，使用AI的企业比例一直稳定在50%-60%之间，可参阅McKinsey - The state of AI in 2022—and a half decade in review， 2022年12月6日。
4.GenAI是AI的一个子集，专注于生成与人类创建的内容(如图像、文本或声音)相似的新内容。GenAI模型通常采用深度学习算法。
5.参阅Moody’s - Banks' productivity gains from blockchain innovation will take time to materialize，2022年11月3日。
6.例如，Logopony使用GenAI创建徽标。同样，SlidesAI打算自动创建幻灯片。
7.character.ai等初创公司已经提出了此类服务。
8.代币化涉及将传统资产转化为代币，使其可储存并利用DLT技术进行转让。这增加了流动性，提供了新的投资机会，并使投资者能够全天候地通过更少的中介机构进行交易。
9.参阅Moody's -Blockchain-enabled tokenization will boost growth in private assets，2022年12月12日。
10.由于生态系统不够成熟，现有的数字债券成本尚未低于传统债券。
11.一些初创公司已经提供债务代币化服务，如Tokeny。
12.参阅Moody’s - Digital bonds' features could transform debt markets over time，2023年7月6日。
13.截至撰稿时，OpenAI提供的GPT 3.5 API收费如下：输入1k代币为0.0015美元，输出1k代币为0.002美元(基于4k代币的对话长度)(参见OpenAI - pricing)。1k 代币大约对应750个单词。
14.参阅Reuters — Australian stock exchange's blockchain failure burns market trust，2022年12月20日
15.参阅Reuters - US judge finds flaws in artists' lawsuit against AI companies，2023年7月19日
16.参阅Moody’s - Swiss digital bonds benefit from favorable existing and adapted federal laws，2023年8月10日.
17.参阅Moody’s - Congress works toward digital assets rules, but bills lack bipartisan support，2023年6月20日和Moody’s - SEC's lawsuits against Coinbase and Binance have adverse implications for business models, cash flows，2023年6月9日
18.去中心化金融 (DeFi) 是加密资产行业的一部分，通过去中心化实体提供金融服务。
19.参阅Moody’s - Global: 2023 outlook: Crypto firms’ credit quality weaker, but key technologies to advance，2023年1月25日
20.深度赝品是指使用深度学习模型的工具生成的虚假视频、图像或声音。
21.政府在2023年3月关闭了ChipMixer，并且在1月份逮捕了Bitzlato的创办人。请参阅2023年3月15日发表的报告Cyberscoop - Police shut down cryptocurrency mixer linked to laundering more than $3 billion in criminal funds。2022年8月8日，美国财政部外国资产控制办公室宣布禁用Tornado Cash，美国公民、居民和公司通过该项服务收款或汇款被视为非法。
22.参阅The Guardian - Biden’s China investment ban: who’s targeted and what does it mean for the 2024 US election?，2023年8月10日
23.参阅Moody’s - Dollar dominance will persist for decades despite new challenges，2023年5月25日
此报告是于2023年09月06日发表的穆迪报告Digital Transformation – Global:AI and DLT transformation will shape credit metrics through five channels的中文翻译本。(中文为翻译稿，如有出入，以英文为准)
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