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?21世纪经济报道记者 唐婧
3月17日 ，普华永道发布《AI助推金融服务业焕新升级》调研报告并召开媒体发布会 。这份于2026年1月完成的调研覆盖了201家银行 、保险及资管机构 ，并对20位行业高管进行了深度访谈 。?
报告明确了当前金融机构应用AI的核心场景，覆盖客户服务优化 、欺诈风险侦测、预测性分析等多个领域 。在银行 、保险 、资管三大行业中 ，绝大多数受访者均将AI定位为战略转型的核心引擎 ，而非单纯的效率提升工具。
战略定位全面升级，投入力度亟待匹配?
报告指出 ，高达76%的金融机构计划利用AI实现业务战略转型并开辟全新的收入来源 。其中 ，41%的机构将AI定位为战略转型引擎，另有35%视其为全新价值创造体系的基石 ，仅有15%的机构仍将AI仅仅视为降本增效工具 。
普华永道中国管理咨询合伙人王建平在发布会上介绍 ，受访金融机构对AI赋能业务的前景抱有极高期望。在他们看来 ，AI的价值远不止于提升运营效率 ，更是重塑面向AI原生的经营模式、重构服务体验和创新业务模式的关键机遇 ，不容错失 。
例如 ，一位香港本地银行高管在访谈中直言：“我们不只是追求通过AI提升效率 ，更希望AI帮助我们开创市场尚未出现的新价值主张与商业模式 。 ”
然而 ，战略的高度重视并未完全转化为资金的同步匹配。报告指出 ，61%的金融机构的AI相关预算不到其整体科技预算的10%，这意味着各机构的科技支出在AI投入方面存在30%至40%的缺口 。
王建平指出 ，受访机构已通过AI投资获得初步10%至15%的回报 ，主要体现在降低风险损失 、提升合规效能 、增收和降本等多个方面 。受访机构在关注短期收益的同时，也更加看重AI对提升市场地位 、拓展战略发展空间 、发现新增长机会的长期价值 ，但目前的核心问题在于AI的投入力度是否充足 。
核心场景多点开花 ，人机协同成主流
尽管投入尚存差距，但聚焦核心业务场景已开始带来可量化的回报 ，并在企业级AI应用中快速成为重点开发领域 。调研显示 ，客户服务与聊天机器人部署以31%的占比成为最普遍的AI应用方向；投资与资产管理紧随其后 ，占比达到28%；欺诈检测 、预测分析与建模以及后台流程自动化也分别占据了24% 、23%和19%的重要地位 。
值得注意的是 ，人机协同已成为目前AI应用的主流趋势 。57%的金融机构表示将通过AI提升员工的现有职能和新职能 ，AI的应用更倾向于补强人类能力而非取代员工 。
普华永道中国内地资产及财富管理行业主管合伙人倪清介绍 ，不同行业对AI的部署应用各有侧重 。银行业集中于风险管控 、反洗钱与合规任务 ，保险业则重点关注代理人能级提升 、客户服务和理赔 。在资产与财富管理行业 ，AI被应用于投资与组合管理 、数据与市场分析。
与此同时 ，在风险可控的前提下应用AI已是行业共识 。发布会期间，针对21世纪经济报道记者提出的“应用AI如何平衡效率与安全 ”的有关提问 ，普华永道风险与监管业务管理咨询合伙人陈彦表示 ，除了要关注投入和产出，金融机构还必须高度重视AI治理 。AI治理就像整个体系的“刹车 ” ，如果刹车不到位 ，金融机构就不敢全速前进，必须有制衡来确保AI这辆“赛车 ”既能平顺过弯 ，也能在直道冲刺。?
具体而言 ，金融机构需要建立相应的AI治理委员会 ，以确保在治理层面有充分共识 。该委员会需做好AI的全面盘点 ，跨部门了解员工正在使用的AI工具 ，掌握全貌；在激发员工积极性的同时加强风险意识培训 ，确保风险认知跟上技术应用步伐；合理把控AI投入节奏 ，既要决定资源分配 ，也要避免重蹈过去IT建设“烟囱式 ”发展的覆辙；同时建立严格的准入机制 ，对引入的AI技术进行成熟度评估和新技术风险评估 。
人才文化成最大瓶颈，数据治理亟待突破
报告同时指出 ，AI的大规模推广仍面临多重制约因素。其中 ，人才短缺与僵化的组织结构是阻碍企业AI规模化部署的核心障碍，其影响程度远超预算或技术层面的问题 。
普华永道中国管理咨询合伙人李伟斌表示：“受访者普遍反映 ，当前面临的一大挑战是难以招募到‘既懂业务又懂算法’的复合型专业人才 。培训与提升现有员工技能 ，以及制定鼓励将AI作为转型工具的激励机制，对建立AI优先文化至关重要 。但同样重要的是 ，高级管理层需以身作则 ，积极倡导AI应用 。 ”
调研显示 ，仅29%的金融机构表示已成功构建“AI优先 ”的文化氛围 。值得注意的是 ，AI应用的落地不能仅依赖技术能力 ，文化转型同样是必要前提 ，传统流程与职能孤岛正在持续限制AI的推广进程 。
除人才和组织文化外 ，数据也是AI大规模推广的关键制约因素 。受访者指出 ，影响金融机构AI预算分配的前三大因素分别是数据可用性（30%）、监管压力（20%）以及需要优先维护现有核心系统（14%） 。此外 ，数据安全与隐私保护问题被列为数据管理的首要挑战，导致90%的金融机构依赖内部专有数据来支持其AI应用场景 。
对此 ，报告认为 ，建立“合规沙盒+联邦式学习 ”机制，在监管红线内实现跨机构价值交换 ，或将成为破局之道。香港某大学教授在接受采访时也表示 ，能够同监管机构保持沟通对话，并积极探索监管沙盒解决方案的金融机构 ，有望在AI大规模推广中取得先发优势 。
未来五年四大趋势 ，金融机构积极应对
展望未来五年金融行业应用AI的前景 ，受访金融机构预期金融行业的商业模式将会发生根本性的重塑 ，主要体现为四大趋势：
一是从标准化产品转向AI驱动的动态实时服务模式 ，实现超个性化服务 。AI将能够实时分析客户行为 、偏好和需求 ，动态调整产品推荐和服务方案。
二是AI将承担更多决策权 ，成为人类的超级协作者 ，推动高度自动化与优化决策 。越来越多的常规决策将交由AI处理 ，人类员工则聚焦于复杂判断 、创意工作和客户关系维护 。?
三是合规管理将从被动响应转向嵌入式、实时 、事前主动智能合规。未来的AI系统将能够在业务流程中实时监控和预警，将合规要求嵌入每一个交易环节 。
四是风险控制将从传统事后分析报告转向事中干预与前瞻预测 ，实现实时预测性风控 。通过机器学习模型对海量数据进行实时分析 ，金融机构将能够更早识别潜在风险 。
为了实现AI应用的有效落地，调研发现金融机构正在积极推进四项关键工作 。首先是强化根基 ，投资于确保AI就绪的数据基础设施与混合云架构 。高质量的数据是AI应用的基础 ，金融机构需要构建统一的数据平台，打破数据孤岛 ，为AI模型训练和运行提供可靠的数据支持 。
其次是加快人才培养 ，开展大规模员工AI技能提升计划 ，积极招募和培养复合型人才 。金融机构需要既懂金融业务又懂AI技术的复合型人才 ，这既需要从外部引进 ，也需要对现有员工进行系统培训 ，提升全员的AI素养 。
第三是加强生态协作 ，与AI初创企业 、金融科技公司及研究机构广泛合作 ，弥补能力短板 。没有任何一家机构能够独自掌握所有AI能力 ，通过开放合作、构建生态系统，金融机构可以快速获取前沿技术和创新思路 ，加速AI应用落地。
最后是构建风险防护体系 ，建立能有效处理可解释性 、算法偏见 、数据隐私与伦理问题的前瞻性AI治理框架 。随着AI在金融核心业务中扮演越来越重要的角色，如何确保AI决策的公平 、透明 、可解释 ，如何防范算法偏见和伦理风险 ，将成为金融机构必须面对的重要课题 。
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