एंथ्रोपिक के मिथोस द्वारा उजागर सॉफ्टवेयर खामियों को दूर करने के लिए बैंक ऑफ अमेरिका ने 1,000 ठेकेदारों को काम पर रखा

“'एकमुश्त' सुधार से स्थायी साइबर सुरक्षा की सूजन में बदलाव एक संरचनात्मक मार्जिन हेडविंड का प्रतिनिधित्व करता है जिसे BofA के AI-उत्पादकता लक्ष्य संभवतः कम आंकते हैं।”

मोयनिहान का 'अस्थायी' उपचारात्मक लागतों का आख्यान संभवतः आशावादी है। वास्तविकता यह है कि हम स्थायी AI-संचालित साइबर सुरक्षा युद्ध के युग में प्रवेश कर चुके हैं। यदि एंथ्रोपिक का मिथोस बड़े पैमाने पर पुरानी कमजोरियों की पहचान कर सकता है, तो BofA केवल एक बैकलॉग को पैच नहीं कर रहा है; वे अपने 'व्यवसाय करने की लागत' में संरचनात्मक वृद्धि का सामना कर रहे हैं। तिमाही में $200M+ उपचारात्मक पर खर्च करना एक प्रणालीगत तकनीकी ऋण समस्या का सुझाव देता है जो मार्जिन को कम कर सकती है यदि AI-सहायता प्राप्त शोषण विकास मानव पैचिंग क्षमता से आगे निकल जाता है। जबकि प्रबंधन 2027 तक AI-संचालित बचत में $700M का बखान करता है, ये विकसित AI खतरे के परिदृश्य के खिलाफ बचाव के लिए एक विशाल, स्थायी ठेकेदार बल को बनाए रखने के तत्काल, मूर्त नकद निकासी की तुलना में सट्टा ऑफसेट हैं।

“BofA के सुधार खर्च और ठेकेदारों की भीड़ से पता चलता है कि AI-संचालित भेद्यता खोज एक संरचनात्मक लागत हेडविंड बना रही है जिसे प्रबंधन का 'अस्थायी' ढांचा संभवतः कम आंकता है।”

BofA का खुलासा AI की छिपी हुई लागत संरचना में एक दुर्लभ अंतर्दृष्टि है। अकेले Q3 में पैचिंग के लिए $200M से अधिक, 3,000 मौजूदा कर्मचारियों के अलावा 1,000 ठेकेदार, यह बताता है कि सुधार उनकी सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग क्षमता का 25-30% उपभोग कर रहा है। बैंक इसे अस्थायी बता रहा है, लेकिन 'फ्रंटियर मॉडल' धीमे नहीं हो रहे हैं—Anthropic, OpenAI, और अन्य नई कमजोरियां ढूंढते रहेंगे। असली जोखिम: यदि यह चक्रीय के बजाय संरचनात्मक हो जाता है, तो यह मार्जिन और हेडकाउंट योजनाओं पर स्थायी बोझ है। 2027 तक $700M AI बचत का अनुमान आशावादी लगता है यदि रक्षात्मक खर्च बढ़ता रहता है। यह भी ध्यान दें: 'लोग हमें सेवाएं बेचने की कोशिश कर रहे हैं' के बारे में मोयनिहान की टिप्पणी एक विश्वास समस्या का संकेत देती है जिसे अभी तक मूल्य में शामिल नहीं किया गया है।

“एआई फ्रंटियर-प्रेरित सुरक्षा खर्च एक निकट-अवधि की बाधा है जो बनी रह सकती है, जिससे एआई-संचालित उत्पादकता में वृद्धि होने से पहले लागत संरचना बदल जाएगी।”

यह संकेत देता है कि AI फ्रंटियर मॉडल बैंकों के लिए एक वास्तविक, निकट-अवधि की सुरक्षा लागत को मजबूर कर रहे हैं। BofA के 1,000 ठेकेदार और 3,000 आंतरिक कर्मचारी एक महत्वपूर्ण, संभवतः चल रहे सुधार व्यय को रेखांकित करते हैं, न कि एक बार के खर्च को। Q3 में 'कुछ सौ मिलियन से अधिक' और यह विचार कि सुधार लागत समय के साथ ही कम होगी, एक दो-चरणीय गतिशीलता का अर्थ है: एक भारी अग्रिम पैचिंग चक्र के बाद AI अपनाने के जारी रहने पर मार्जिन पर धीरे-धीरे दबाव पड़ेगा। फिर भी, ऊपरी क्षमता बनी हुई है: 130 आंतरिक AI परियोजनाएं और 2027 तक वार्षिक बचत में $700m का मार्ग एक लंबी अवधि की उत्पादकता प्रक्षेपवक्र का सुझाव देता है। स्टॉक की प्रतिक्रिया इस बात पर निर्भर करेगी कि लागत का पूंछ अस्थायी साबित होता है या नहीं।

“बैंकों जैसे BofA में AI-संचालित सुधार (remediation) एक आवर्ती लागत केंद्र (cost center) होने की संभावना है जो लेख के अस्थायी-खर्च (temporary-spend) के नैरेटिव से अधिक निकट-अवधि की कमाई (near-term earnings) पर दबाव डालेगा।”

बैंक ऑफ अमेरिका द्वारा AI-एक्सपोज्ड कोड को पैच करने के लिए 1,000 ठेकेदारों और 3,000 आंतरिक कर्मचारियों की तैनाती, जिसकी लागत Q3 में कुछ सौ मिलियन डॉलर थी, साथ ही AML फिक्स भी, एंथ्रोपिक के मिथोस जैसे फ्रंटियर मॉडल तत्काल रक्षात्मक खर्च पैदा कर रहे हैं, जिसने 8% शेयर गिरावट में योगदान दिया। जबकि मोयनिहान इसे अस्थायी कहते हैं और 2027 तक AI-संचालित बचत को $300 मिलियन से बढ़ाकर $700 मिलियन करने का अनुमान लगाते हैं, दशकों पुरानी खामियों के साथ-साथ विक्रेता कोड जोखिमों का खुलासा नए मॉडल द्वारा सुधार की तुलना में तेजी से मुद्दों को सामने लाने पर संभावित चल रहे खर्चों की ओर इशारा करता है। हेडकाउंट पहले ही 3,400 कम हो गया है, फिर भी वित्तीय क्षेत्र में आपूर्ति-श्रृंखला की कमजोरियों को देखते हुए शुद्ध मार्जिन पर प्रभाव स्पष्ट नहीं है।