生成式AI：金融业的“必选项”

在指数级技术跃迁与极端不确定性交织的时代，全球金融机构的董事会与管理层正面临一个核心命题：如何规模化部署生成式人工智能（AI），并驾驭其带来的颠覆性浪潮。

“指数级技术跃迁或将持续，也可能骤然停滞。未来技术发展走向尚未可知，但置身事外绝非选项。”

2025年10月，全球主要金融机构的董事与高管在伦敦和纽约的闭门会议，揭示了行业共识：AI部署已非“是否”的问题，而是“如何”才能跟上时代步伐。这背后是双重压力：

内部需求：在高度竞争、成本敏感的环境中，利用AI提升生产力、优化客户体验、强化风控。

外部冲击：地缘政治与市场波动加剧，要求机构具备快速适应与持续创新的能力。

现状：生产力红利初显，全面转型尚远

当前，金融机构的AI应用主要聚焦于提升生产力与效率，并已取得显著回报，但真正的业务模式重塑仍处在早期阶段。

1. 显著的效率提升与成本节约

成熟用例：部分机构已部署约90个成熟的生成式AI生产用例，重心从“试点”转向“投资回报率（ROI）”。

软件开发：为数千名开发人员带来约30%的即时效率提升，在人力成本巨大的大型机构中，潜力可达数十亿美元级别。

普遍应用：几乎所有受访机构都在推进与生产力相关的AI实践。

2. 巨大的潜力与低利用率并存

功能利用不足：多数机构仅使用了其现有AI基础功能的约10%。

应用层次浅：即便AI工具已推广，约半数员工仅将其用于撰写邮件等基础任务，远未触及核心业务流程重构。

3. 前沿探索：代理式AI方兴未艾

银行：仅10%–20%在代理式AI（能自主决策和执行的AI系统）方面有实质性涉猎。

保险：进展较快，约27%的保险公司已将代理式AI选择性地整合到业务流程中，多用于风险筛查、理赔初筛等后台运营环节。

4. 共识：仍处于“山麓攀登期”

规模化部署AI在监管严格、架构复杂的金融机构中，面临着高昂的时间、精力与资金成本。行业普遍认为，真正的转型影响尚未到来，目前仍处于起步阶段。

 挑战：跨越技术与组织的高山

要将AI从“试点工具”升级为“转型引擎”，金融机构必须系统性地解决技术、数据、人才与文化等多重挑战。

1. 技术瓶颈：遗留系统与数据孤岛

核心问题：数十年形成的老旧IT系统与碎片化数据架构，导致“数据丰富，但洞察匮乏”。AI基于数据推理，数据质量直接决定AI成效。

解决方案：云迁移被视为关键路径，但出于安全、监管等因素，全面上云并非易事，混合云架构将是长期现实。同时，数据清理与治理是持续性的基础工程。

2. 组织与文化：从“IT项目”到“全员工程”

领导力认知：AI领先机构普遍拥有深度参与AI项目的领导者。然而，调查显示，全球大型金融机构中，真正理解AI的高管不足半数。董事会需推动高管层提升认知，并亲自参与用例设计与评审。

全员AI素养：AI素养正成为关键职场技能。有效使用AI需要高质量的“提示词工程”，这本身就是一种创造性工作。有机构耗时数月为数千名员工提供系统培训，并强调“每名员工都必须接受充分培训”。

人才与组织重构：AI将重塑岗位价值，创造力、批判性思维和协作能力变得愈发重要。机构需建立持续学习的在职体系，并正视员工对岗位被替代的担忧，通过“人机协同”模式重塑工作。

路径：业务主导与董事会远见

成功的AI转型需要业务线的深度参与和董事会的战略引导，确保技术投资能转化为可持续的竞争优势。

1. 业务主导：AI嵌入核心价值链

核心理念：AI应由各业务线主导，而非IT部门的独角戏。业务领导者必须懂AI，才能将技术与业务目标深度绑定。

实践模式：许多机构正设立由集团AI负责人领导的“核心AI团队”，扮演赋能者角色，为业务线提供工具、培训和支持。长远目标是将该团队能力“下沉”至各业务线，使AI团队负责人岗位本身趋于“消失”。

2. 董事会：从“成本视角”到“机遇视角”

角色转变：董事会需推动讨论从“如何应用AI”转向“用AI解决什么问题”，并聚焦于能创造新收入、新模式的战略机遇。

治理与投入：董事会应协助管理层界定问题、评估可行性，并建立机制以规模化推广成功试点。部分董事会已将技术预算翻倍，但强调投资必须服务于清晰的商业战略。

 展望：量子计算与“后量子时代”的安全

在AI之外，量子计算被视为下一轮颠覆性技术，其影响已进入金融机构的前瞻视野。

1. 颠覆性潜力

量子计算的并行处理能力，有望在多个金融场景中实现指数级突破：

欺诈检测：模拟实验显示，可将欺诈识别率提升25%–30%。

风险管理：在复杂衍生品定价、极端情景模拟等方面潜力巨大。

个性化保险：实现保险产品的超个性化定价与动态配置。

2. 安全与治理

量子计算带来的最大挑战是对现有加密体系的威胁。一旦恶意行为者掌握量子能力，传统加密数据将面临风险。因此，金融机构必须前瞻性地布局“后量子密码学”（PQC），并将其纳入基础设施投资。

 中国实践：AI驱动的金融强国之路

在全球AI浪潮中，中国金融机构正通过顶层设计和国家战略，积极布局，将“人工智能+”作为发展新质生产力的重要引擎。

大型银行：工、农、中、建、交等国有大行正大规模投入，构建金融大模型，应用于授信审批、智能客服、风险管理等核心场景，显著提升了效率。

股份制与城商行：浦发银行、兴业银行等通过发布行动计划、构建智算网络、打造“AI原生银行”等方式，系统性推进AI工程化应用，重塑服务模式。

这些实践与全球趋势高度一致，但在国家战略引领、统一数据底座建设、场景深度等方面形成了鲜明的中国特色，为在全球金融格局中提升竞争力奠定了基础。

 结语：攀登AI“珠峰”之路

生成式AI的规模化部署，对全球金融机构而言，是一场技术与组织能力的“珠峰式攀登”。当前，行业已站在“山麓”，看到了初步风景，但真正的“顶峰”远在云端。

成功登顶的关键，不在于拥有最先进的算法，而在于能否构建坚实的数据与云底座，重塑组织与文化，并以业务价值为导向，将AI深植于战略与日常运营之中。

对于中国金融业而言，这既是挑战，更是实现“金融强国”战略的历史性机遇。谁能率先完成这场深刻的AI转型，谁就将在未来的全球金融格局中占据主动。