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【中國金融案例中心 編譯：謝彬彬 胡畔】

金融市場研究與咨詢機構Forrester在2023年6月發布了一份關于銀行業人工智能應用的報告。報告提到，隨著銀行從被動響應轉向主動服務客戶需求，人工智能正在重塑銀行業。通過部分人工流程自動化，人工智能將改善銀行體驗，幫助客戶做出更明智的財務決策并減少其認知障礙。然而，計劃和現實之間還是存在著巨大差距。為了充分利用人工智能帶來的機會，銀行必須鞏固和加強人工智能計劃的基礎，例如正確的所有權、足夠的知識技能、數據治理基礎以及正確的用例選擇。

總結銀行業人工智能技術的使用，可以概括出以下幾個特點：

銀行對人工智能的應用集中在提高運營效率而非提高收入

根據Forrester的調查數據，2022年，72%的銀行管理人員表示其所在組織正在采用人工智能；另有8%的銀行計劃這樣做。但大多數銀行使用人工智能來提高運營效率：34%的受訪者表示，其銀行已采用或者計劃采用人工智能來提高IT運營效率；34%的受訪者對業務運營持有同樣的計劃。32%的受訪者表示，他們的組織希望使用人工智能來提高對客戶的洞察力；32%的受訪者計劃利用人工智能來強化數據、分析或洞察平臺。當被問及使用人工智能技術對其組織的潛在益處時，受訪者認為主要集中在提高內部流程自動化程度（39%）、提升安全性（32%）、優化客戶體驗（32%）、更好的隱私性（32%）、提高面向客戶服務的自動化程度（30%）以及新產品和現有產品服務的創新（27%）等。

銀行與人工智能相關的項目職權歸屬不當

2022年，33%的銀行管理者表示，IT部門對人工智能相關項目負有主要責任；只有11%的受訪者表示項目由業務部門負責。這是一個重要的問題：業務部門的工作人員通常對影響收入增長或客戶體驗的人工流程有更好的掌握，并且可以詳細描述理想的自動化流程。他們應該主要承擔所有的人工智能項目，并與IT合作執行，以確保解決方案在技術上是合理的，并滿足客戶和業務需求。不合適的項目歸屬和缺乏業務參與增加了項目返工的風險，對計劃執行的進度和預算以及員工和客戶體驗產生負面影響。

現階段銀行還僅使用基本的人工智能技術

根據Forrester在2022年的數據，銀行開發人員嚴重依賴基于人工智能的軟件質量來保證技術；大多數人在軟件測試期間至少以一種方式使用人工智能或機器學習技術。調查顯示，銀行管理者最希望其組織使用人工智能基礎設施（38%）和負責任的人工智能解決方案（36%），其次是基于知識的人工智能技術（29%）、自動化機器學習（26%）和認知搜索技術（26%）。

銀行依賴第三方平臺進行人工智能的開發和應用

銀行在構建內部能力的同時，會通過第三方平臺和服務提供商獲取人工智能能力。其中，購買具有嵌入式AI功能的一體化業務應用程序最受銀行決策者青睞（56%），其次為通過第三方機構使用預訓練的人工智能模型（44%），構建內部AI能力則排名第三（43%）。在嵌入式AI功能一體化應用程序方面，銀行最喜歡購買的是項目管理應用程序（43%），而后依次是客戶管理應用程序（35%）、行業專用一體化應用程序（32%）、客戶分析解決方案應用程序（32%）和企業資源計劃應用程序（30%）。

銀行從業人員人工智能知識不足

根據Forrester在2022年的調查數據，銀行業53%的業務技術人員認為自己對人工智能的了解高于平均水平；29%的人認為自己處于平均水平。然而，缺乏人工智能技能是銀行使用人工智能面臨的最大挑戰。當被問及使用人工智能技術過程中最大挑戰時，22%的受訪者表示缺乏實施和操作相關AI系統的技能，22%的受訪者表示了對人工智能和機器學習模型缺乏透明度的擔憂，分別有21%的人表示缺乏開發人工智能解決方案的技能、技術不夠自然和新的安全威脅是其面臨的挑戰。此外，銀行也沒有充分利用合作伙伴的人工智能能力來解決技能差距，只有11%的銀行表示其組織利用第三方合作伙伴來部署人工智能人員，更多的銀行會選擇再培訓現有員工（31%）、招聘新人員（27%），還有部分銀行在人工智能方面的人員配置方面沒有變化（18%），甚至進行了人員裁減（12%）。

銀行未能將數據治理與人工智能管理相聯系

數據治理是人工智能技術最基本、最關鍵的領域。72%的受訪銀行管理者聲稱，其組織在人工智能模型的執行和操作方面做得很好。雖然他們并不經常將低質量或缺失的數據視為采用人工智能的挑戰，但在銀行業中，只有17%的管理者表示其組織將數據治理與人工智能管理聯系起來。銀行應該以確保數據質量的方式提供數據，并在數據治理的最佳框架下提供支持和管理，從而走上數據成熟的道路。

責任編輯：方杰