AI 在银行业中的应用

为了紧跟金融科技趋势、提升竞争优势，并提供有价值的服务和更优质的客户体验，银行和其他金融服务公司纷纷投身于数字化转型。

随着人工智能技术的出现，数字化转型 变得空前重要，并正在重塑整个行业。AI 已不再是一种选择，而是势在必行。那些投资于 AI 平台的金融机构，更有可能在竞争中脱颖而出，实现蓬勃发展。

一直以来，传统的金融服务提供商在创新方面一直举步维艰。麦肯锡的一项研究发现，大型银行的效率比数字原生银行低 40%^。1许多新兴银行初创企业正在开创人工智能用例，因此传统银行迎头赶上并进行自我创新就显得尤为重要。

银行家们早已开始使用自然语言处理  (NLP) 来解析他们内部拥有的或从第三方来源获取的海量数据。他们利用数据分析工具来发掘洞察分析和趋势，并围绕关键投资和财富管理做出更明智的决策。

银行业尤其越来越依赖人工智能技术的优势来保持竞争力。客户希望获得无缝的数字银行体验：能够预测其需求的应用程序，并能够根据问题的复杂性与真人或虚拟助理进行互动。公司需要改善用户体验，让客户满意。采用并部署生成式 AI 解决方案，并辅以有效的数据管理，是实现这一目标的关键一步。

虽然 AI 本身功能强大，但将其与自动化相结合，能够释放出更大的潜力。人工智能驱动的自动化将 AI 的智能与自动化的可靠性相结合。Robotic Process Automation (RPA) 等传统工具在简化重复性任务方面已展现出其重要价值，但银行现在开始引入智能体式 AI 系统来处理更复杂的工作流程。

AI 智能体能够自主决策，例如，能够引导一宗贷款申请头到尾的全过程。它能够与客户互动、核验文件、对照内外部数据库检查信用状况，并标记出合规风险点。它能根据变化的信息实时调整并做出决策，而不仅仅是遵循预设规则，所有这一切都只需要最少的人工干预。

银行和金融服务机构出于各种原因采用 AI 技术，包括风险管理、增强客户体验以及简化前台、中台和后台流程。

人工智能可帮助客户提高财务决策能力。他们更愿意留在使用尖端 AI 技术帮助他们更好地管理资金的银行。

但是，考虑到广泛的行业法规，银行和其他金融服务组织需要制定全面的战略来对待 AI。使用 AI 需要 AI 战略和实施框架，以最大化商业价值，同时降低风险。

IBM 商业价值研究院 (IBV) 在其 2025 年全球银行业展望 报告中，为那些希望将 AI 工具和实践融入其运营的银行提供了一份指导。²其中一些关键行动包括：

调整商业模式，充分利用金融服务数字化的优势。通过转变服务客户的方式来调整您的业务战略。扩展供嵌入式金融服务的能力，让客户能够随时随地办理银行业务。借助 AI 增强咨询建议，在个人金融、企业金融以及投资银行等专业领域，开拓新的服务收入来源。重新审视支付业务，将其作为获取新数据的支柱，以加强整个生态系统的人工智能驱动的风险管理。

利用 AI 驱动运营效率。专注于高影响力的工作负载，对其进行简化和提升，使其能无缝地适应数字化环境。积极拥抱 AI，重构端到端业务流程，以推动效率与创新。以混合云为目标进行设计，以优化成本、简化运营。

更新您的风险管理文化 - 让每个银行家都成为 AI 风险管理者。利用 AI 加速软件开发，切勿忽视其带来的复杂性风险 - 应投资建立清晰的平台治理体系，从而在创新规模化的同时，有效管理安全性、合规性与系统韧性。将数据治理置于优先地位，以保障机密性、完整性与可用性，从而确保AI 模型建立在稳健的框架上，以降低数据泄露、法律不确定性和模型偏差等风险。

实施与技术进步同步的智慧教育项目。我们认为，AI 既是一种自动化优势，也是增强能力的机会，使银行家能够重新构想他们在数字化转型行业中的贡献。 这种方法对业务领域和技术部门同样适用。银行可能难以找到具备合适技能的人才，因此，对那些常常被困于常规任务、跟不上快速创新步伐的员进行再培训，已是刻不容缓。

要么用 AI 引领，要么被时代抛弃。在 AI 时代，银行必须明确阐明其业务战略，以在竞争中脱颖而出 - 仅仅依靠技术创新远远不够。要从“用 AI 来创新”转变为“基于 AI 去创新”，需要一种“AI 优先”的思维，即将 AI 平台作为所有业务与运营战略的核心。

采用和部署 AI 的银行可以获得几大好处。

增强的 API：银行业务越来越依赖于应用程序编程接口 (API) 的使用，后者能够帮助客户通过各种应用程序跟踪其资金流向。例如，银行必须向第三方预算应用程序提供 API 许可，以便客户监控多个银行账户。AI 通过采取更多安全措施和自动执行重复任务来增强 API 的使用，使其功能更加强大。

更智能的客户工具：由深度学习驱动的生成式 AI 和 智能体式 AI 的兴起意味着投资与银行业能够部署更先进的工具来简化客户服务。人工智能驱动的聊天机器人 和虚拟助理可以加强客户支持，帮助客户自行解决小问题。人工智能还可以为预算应用程序提供支持，帮助客户更好地管理财务，节省更多资金。

更智能的信用评分：确定信用度是一项重要的银行服务活动。银行需要处理大量客户数据，以做出重要的信贷决策，例如是否接受信用卡申请或批准增加信贷。AI 算法和机器学习技术可以帮助金融机构快速批准或拒绝信用卡、信用增加和其他客户请求。

增强网络安全和欺诈检测： 网络攻击者越来越多地利用 AI 创造出更复杂的欺诈金融机构的方法。他们可以利用 AI 创建的音频³ 来模仿客户，让客服感到困惑。他们可以利用 AI 让网络钓鱼邮件看起来越来越合法。因此，这些金融机构可以利用 AI 算法实时保护员工免受网络安全 威胁，同时创建工具来帮助客户避免同样的伎俩。金融机构和政府机构还可以利用 AI 系统阻止洗钱或冒名顶替等其他金融犯罪。

嵌入式银行： 指将银行业务引入非传统体验中，例如 星巴克推出自己的支付应用。⁴嵌入式银行 预计将作为一种服务而增长。AI 在这一增长中扮演着重要角色，它帮助零售商和其他公司收集和分析关于潜在市场机会的数据，预测信用状况，并更好地为客户提供个性化服务。

新市场与新机遇：AI 驱动的预测性分析和预测工具，能够识别新的增长领域、改进承保流程，并更准确地估算哪些客户具有流失风险。例如，银行可以分析客户的习惯，并将其与其他数据点进行比较，判断个别客户是否可能即将注销账户。

在银行业引入 AI 并非没有风险和复杂问题。IBM 商业价值研究院 (IBV) 2025 年的一项研究发现，55% 的商业和金融市场 CEO 表示，自动化带来的潜在生产力收益如此巨大，以至于他们必须接受巨大风险才能保持竞争力。⁵其中一些风险包括：

网络安全：生成式 AI 技术可用于欺诈预防和合规管理，但也会产生风险。将开放式 AI 工具和技术嵌入银行 IT 系统会带来一些安全挑战，因为 AI 模型对于恶意行为者来说是特别有价值的目标。这就是为什么银行需要一种全面的人工智能治理方法，以有效平衡创新和风险管理。

与运营相关的法律不确定性：生成式 AI 模型需要在现有数据集上进行训练才能生效。然而，对于分析新闻报道、解说视频等公开数据是否构成侵犯版权，目前仍存在一些悬而未决的问题。⁶77% 的 BFM CEO 表示，不一致的标准和法规限制了其业务的增长。²避免这一问题的方法之一是使用根据银行自有数据（如客户服务互动数据或银行自身的专有研究数据）训练的 AI 模型。

难以控制结果的准确性：目前，AI 模型无法推理或“理解”其输出结果。相反，AI 模型检测给定的数据中的模式并生成结果。因此，该模型无法告知人工员工数据是否存在错误或不准确。这些情况使得可解释性变得至关重要，尤其是在银行业这样受监管的行业中，理解模型如何得出决策至关重要。

模型偏差造成的偏见：银行越来越多地投资于环境、社会和治理 (ESG) 计划，以此来展示其行为的透明度和责任感。由于 AI 模型基于人类创建的数据而训练，它们可能会继承一些影响人类的偏见。银行需要消除在营销产品和确定信誉等因素时的偏见，因为这些因素历来对某些人群产生了负面影响。

银行机构面临着越来越大的数字化转型压力。客户希望获得具有自助服务功能的自动化体验，同时也希望在交互过程中感到个性化和人性化。

银行继续优先考虑 AI 投资，以在竞争中保持领先地位，并为客户提供越来越先进的工具来管理他们的资金和投资。客户继续优先考虑能够提供个性化 AI 应用程序的银行，这些应用程序可帮助他们了解自己的财务机会。

未来，银行业的 AI 可能会出现机构宣传其对 AI 的使用，以及如何比竞争对手更快地部署。AI 将帮助银行转型到全新运营模式、简化工作流程、融入数字化和智能自动化，并在全新的商业和零售银行时代，实现持续盈利。

使用多样且具代表性的数据集，并持续进行算法偏差测试，检测在受保护群体中是否存在差异性影响。将控制措施嵌入正式的模型风险管理 (MRM) 框架中，用于验证、监控和记录模型。确保遵守公平信贷法律和《平等信贷机会法》(ECOA)，这两者共同禁止歧视性信贷决策，并要求具备可解释性。

采用 API 优先的方法，将AI服务叠加到现有核心银行系统之上，而非直接替换。使用中间件和微服务将新的 AI 功能与原有架构解耦，对数据管道进行现代化改造以实现实时访问，并分阶段部署，管理运营和监管风险。

为支持超个性化，AI 利用基于交易历史、行为信号和生活事件数据训练的机器学习模型，提供个性化的优惠、定价和财务建议。随后，AI 智能体能够通过主动与客户互动或调整建议，实时基于这些洞察采取行动。预测性分析能够预见客户需求（例如再融资机会），并辅以严格的数据隐私保护。

定义与业务价值相关的明确用例关键绩效指标，例如收入增长、成本节约、欺诈减少、信贷损失改善或客户留存率，并比较基准表现与 AI 赋能后的表现。投资回报率还应考虑风险调整后的回报，包括资本效率提升以及因更优决策带来的运营损失减少。

可以通过将 AI 既视为战略能力又视为需管理的风险，并辅以清晰的 AI 治理结构来界定责任、监督和道德标准，从而维系客户信任。将 模型风险管理、网络安全控制和数据治理整合到企业风险流程中，同时辅以透明的报告和绩效监控，有助于确保 AI 系统安全可靠，并与客户期望保持一致。