智慧银行：以人工智能驱动转型并创造价值 2025.pptx

智慧银行

以人工智能驱动转型并创造价值;

22;

为您的人工智能转型保驾护航

引言;

为您的人工智能转型保驾护航

概要;

为您的人工智能转型保驾护航

简介;

安全和数据隐私问题

员工缺乏使用人工智能所需的技能或专业知识难以衡量投资回报

道德风险

数据孤岛各部门之间缺乏沟通和协调 预算限制或投资不足

缺乏领导层的支持和理解

员工抵制变革及不愿使用人工智能工具法律/监管限制数据质量较差

缺乏与领导层的沟通和共识时间和资源限制数据格式不一致;

人工智能的应用可能使银行业面临独特的信任风险，这意味着必须从一开始就实施主动风险管理。银行必须应对数据隐私和安全方面的挑战，以确保遵守金融法规，同时保护敏感客户信息。消除算法偏见并使用透明且可解释的人工智能技术，且这些技术能够让监管机构、客户以及公司内部人员充分信任，这对企业而言至关重要。;

现状

银行业正积极探索和完善人工智能部署策略。在基础设施和人才不足的压力之下，银行业正谨慎地探索人工智能应用创新，采用不同实施策略，并整合互补技术以实现关键业务职能转型。

对于银行业而言，人工智能不再只是一个未来概念，而是已在欺诈检测、个性化和风险管理等关键领域推动着创新实践。当前，全球各地反应迅速的银行正率先利用人工智能改造关键流程并增强客户体验。他们已摸索出数百个人工智能用例，涵盖了从简化运营到提供超个性化的产品和服务的多个目标。然而，我们的研究表明，其他银行正面临着诸多限制因素：

基础设施仍有待完善

银行在为能灵活扩展的人工智能解决方案建设关键基础设施方面存在困难：只有25%的受访银行具备了能为数据驱动的服务提供战略支持的整体云或混合云平台，这使得许多银行难以为有效应用人工智能奠定基础。

管理层和员工刚刚开始了解人工智能的潜力

61%的受访银行已经提供与人工智能相关的道德和护栏培训，以帮助员工负责任地应用此项技术。然而，深度的人工智能培训仍然较少，只有30%的受访银行提供了高级培训课程，以促进对人工??能能力的全面了解。;;

银行管理层采取了观望的态度

由于人工智能技术正快速演变，因此银行管理层对于是否应用举棋不定。71%的受访银行认为，最好等到不断发展的人工智能技术前景更加明朗后，再进行大规模投资，而有57%则对与人工智能相关的巨量信息和炒作感到不知所措。

缺乏人工智能专业知识

缺乏相关专业知识也拖慢了银行的人工智能应用步伐。只有19%的受访银行具备高度专业的人工智能团队为推动整体实施战略提供指导。此外，只有18%的受访银行在多个领域中将人工智能作为产品和服务开发的核心驱动力。

准确性不足

准确性不足是人工智能在银行业规模应用的一大阻碍，因为金融行业必须严格遵守风险和监管要求，几乎没有犯错;

在这一层面，银行应从关注人工智能如何影响银行的战略、商业模式和关键目标入手，统筹银行整体的转型变革。此举旨在对银行整体的运营模式转型、员工发展以及风险和控制进行定义。重点是为人工智能转型计划制定路线图，并通过转型办公室管理资金、跟踪收益并动态调整工作重心，从而实现价值最大化。

职能层面;;;

人工智能

之旅的

各个阶段

在“赋能、融合和演进”三个阶段聚焦成熟度发展，对于持续的价值创造至关重要。这需要同时提升对基础、职能和企业层面的关键人工智能能力的成熟度。

在企业层面，这涉及跨职能的人工智能能力发展，以实现与战略相符的整体创新。若银行无法在上述三个层面保持平衡，则可能难以把握转型机遇。

在职能层面，应将人工智能融入关键价值流，以优化特定流程，提升产出结果，如更具吸引力的产品和服务，以及更卓越的端到端员工和客户体验。

在基础层面，银行应通过技术现代化这一过程，建立新的以人工智能为先的技术栈。基础设施、数据、模型和应用程序都可以针对人工智能的实施进行优化。;

利用人工智能

为员工赋能

赋能阶段主要关注对员工进行赋能并为人工智能应用奠定基础。在企业层面，银行应任命一名高管作为负责人，制定人工智能战略，识别高价值用例，提高人工智能素养，确保遵从相关法规，并建立道德护栏。

在职能层面，银行应在各个领域试行人工智能解决方案，培养员工技能，促进创新，并从最初的试验中学习经验。

在基础层面，银行应利用由战略供应商提供的经少量定制的云平台和预训练人工智能模型。这一阶段的重点是培养对人工智能的认知，开展试验并协调对齐