人工智能如何改变金融服务业——以及为什么没有回头路

人工智能在金融服务领域的应用已基本普及，而那些仍然将其视为试验品的机构如今反而成了例外。 Finastra发布的《2026年美国金融服务业现状报告》调查显示 遍布11个市场的1509名高级管理人员， 仅有的 全球2%的金融机构 报告称未使用任何人工智能技术。

📊 争论结束了。现在的问题是接下来会发生什么。

对于首席信息官和技术领导者而言，这些发现描绘了一幅机遇与压力并存的图景。 十分之六的机构 过去一年，他们的AI能力得到了提升， 43% 的人认为人工智能是他们最重要的创新杠杆。。

从欺诈检测和文档智能到合规自动化和客户互动，人工智能已悄然融入整个金融价值链。但近乎普遍的采用也意味着： 单凭部署方式已不再是差异化因素。。

🔄 从飞行员到压力

该报告指出，机构对人工智能的看法发生了明显转变。早期讨论的重点——是否采用、尝试哪些用例、投资多少——已被更为复杂的运营问题所取代。机构现在关注的是 负责任地扩展人工智能有效管理，并使其在企业范围内可靠地运行，而不是在孤立的领域中运行。

这 前四大用例 那些正在运行人工智能项目或试点人工智能的机构，其成熟度就体现出来了：

• 🛡️ 风险管理和欺诈检测 — 71%
• 📈 数据分析与报告 — 71%
• 💬 客户服务和支持助理 — 69%
• 📄 文档智能管理 — 69%

这些并非次要功能，而是金融机构运营和竞争的核心所在。展望未来， 三个优先事项 下一阶段的主要特征是：

• ✨ 人工智能驱动的个性化
• 🤖 用于工作流程自动化的智能体人工智能
• 🔍 人工智能模型治理和可解释性

⚠️ 最后一个问题值得关注。 随着人工智能决策变得越来越重要，也越来越受到审查，解释、审核和支持这些决策的能力正迅速变得至关重要。 监管和声誉方面的必然要求不仅仅是技术上的细节。

🏗️基础设施问题

高普及率可能会掩盖一个令人不快的真相： 人工智能的能力取决于其底层系统的能力。 Finastra 的数据明确地表明了这种联系。几乎 十分之九的机构（87%） 未来12个月，公司计划加大现代化投资，其根本动力在于有效扩展人工智能规模。云采用、数据平台现代化和核心银行系统升级都在加速推进——这些并非独立举措，而是决定人工智能发展速度和范围的基础层。

然而，这些障碍仍然顽固地源于人为因素：

• 🧠 人才短缺 被引用 43% 制度问题是主要障碍——这一点在以下方面尤为突出： 新加坡（54%）， 阿联酋（51%）， 和 日本和美国（均为50%）
• 💰 预算限制 紧随其后

领先的机构正越来越多地转向 金融科技合作关系 ——现在默认的现代化战略是 54%的受访者 — 弥补这些差距，而无需承担内部建设的全部成本。

🌏 区域概况

亚太地区的数据反映了不同的优先事项：

• 🇻🇳 越南 引领人工智能的积极部署 74%其驱动力源于普惠金融的紧迫性以及对更快支付和贷款处理的需求。
• 🇸🇬 新加坡 正在积极扩大对云计算和个性化方面的投资，并计划增加支出。 同比增长超过 50%。
• 🇯🇵 日本 仍然是受访市场中最谨慎的市场，仅有 39% 报告显示人工智能正在积极部署——这反映了传统技术的局限性以及人们更倾向于渐进式变革而非快速变革的文化偏好。

⚖️治理是下一个前沿领域

和 63%的机构 已经有人在运行或试行智能体人工智能程序，这项技术的发展轨迹很清晰。但它带来的挑战也同样清晰。智能体人工智能——能够……的系统 自主决策和多步骤任务执行 — 大大提高了问责制、透明度和控制等方面的风险。

💬 Finastra首席执行官克里斯·沃尔特斯： “随着监管审查力度加大，客户要求每次都能获得可靠、安全且个性化的金融服务，各机构既要迅速行动，也要负责任地行事。”

对于企业领导者而言，来年与其说是…… 无论 投资人工智能及更多相关内容 如何以一种监管机构、客户和董事会都能信任的方式来做到这一点。

临界点已经到来。各机构将如何利用这股势头，以及它们如何谨慎地驾驭它，都至关重要。 这将决定未来十年剩余时间的竞争格局。

📸 照片由 美通社

🔗 参见： 金融机构如何将人工智能决策融入决策过程

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