什么是金融领域的人工智能 (AI)？

与传统软件不同，AI 系统能模仿人类智能和推理能力，并且可以随着时间的推移而不断学习，在处理新信息时持续改进。金融科技的进步助力金融机构提高效率、降低风险并交付更加个性化的服务。它为信用评分、欺诈检测、算法交易、投资组合管理、合规监管及客户服务等应用场景提供支持。

通过识别模式并进行实时预测，AI 可帮助机构简化运营，同时更有效地响应市场和客户需求。

金融行业依赖于数据密集型流程和实时决策。AI 工具可以快速准确地处理大量数据，从而应对挑战。AI 可以重点应用于以下关键领域：

运营效率：人工智能驱动的自动化可减轻人工工作量，简化流程并最大限度地减少错误。

风险管理：AI 模型有助于更准确地评估潜在风险并实时检测欺诈活动。

客户体验：AI 支持个性化交互，例如通过聊天机器人和虚拟助理提供量身定制的财务建议和响应式客户服务。

监管合规：AI 可通过自动执行监控和报告流程简化合规流程，帮助机构应对复杂的法规要求。

竞争优势：应用 AI 的机构可以优化成本、加速创新并提供优质服务，从而在竞争激烈的市场中占据更有利的地位。

随着智能技术的演进，AI 正成为金融领域创新和增长的关键驱动力。这类人工智能技术的进步带来了更智能、更快捷、更可扩展的解决方案，从而重新定义传统的银行业务和投资模式。

AI 正广泛应用于金融生态系统的多个领域。以下是 AI 在金融领域最常见的用例：

AI 驱动式算法已成为当今金融市场的重要组成部分，用于支持高频交易 (HFT) 和复杂的投资战略。这类系统可以执行更复杂的数据分析并分析海量数据集（包括历史市场数据、新闻情绪和实时价格变动），以超越人类能力的速度和规模执行交易。

• 示例：交易平台可运用强化学习技术模拟市场场景，并动态适应不断变化的条件。
• 影响：算法交易可提高盈利能力，并协助交易者和机构进行风险管理。

从自动执行支出管理到简化合规监控，人工智能驱动的工具支持组织处理不断增长的交易量，同时维持准确性和一致性。这些进步可提高生产力，并确保财务运营的可扩展性。

• 示例：IBM® watsonx Orchestrate 可自动执行日记账分录，将周期时间缩短 90% 以上，每年节省 600,000 美元。
• 影响：工作流自动化可降低运营成本，并确保人类员工能够腾出时间开展更高价值的活动。

传统的信用评分方法通常依赖有限的数据集，例如收入和信用记录。AI 通过整合替代数据源（例如公用事业缴费记录、社交媒体活动和地理位置模式）来扩大信贷决策的覆盖范围。对于缺乏传统信用记录的个人，这一方法能够拓宽其获取信贷服务的渠道。

• 示例：据报道，部署某 AI 模型的信用合作社，其女性和有色人种的信贷获批率提升了 40%。¹
• 影响：AI 驱动的信用评分模型或许能够减少偏见、提高贷款获批率并降低违约风险。

人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助理可处理日常客户咨询，提供即时响应，从而让人工客服腾出时间专注解决更复杂的问题。自然语言处理 (NLP) 可支持此类会话式 AI 系统高效理解并响应客户需求。

• 示例：其中一个成功案例是美国银行的 Erica 聊天机器人，它已处理超过 20 亿次客户交互，并协助完成余额查询和账单支付等任务。²
• 影响：聊天机器人可以简化全天候支持服务，同时更快地响应常规咨询。

AI 欺诈检测技术采用深度学习算法和预测性分析实时监控交易模式，以识别可能表明可疑活动的异常情况。机器学习模型可以适应新的欺诈计策，提高检测准确性，同时降低误报率。

• 示例：某信用卡公司采用 AI 来识别异常的消费行为，例如境外突发大额采购，并及时拦截未授权交易。
• 影响：90% 的金融机构正利用 AI 加速欺诈调查并实时检测新的欺诈计策。³

AI 可借助自然语言处理和图像识别等工具分析文档、照片和非结构化数据，自动执行承保和索赔工作流，从而实现保险业务转型。它可以更快地完成风险评估、个性化保单定价并加速理赔结算。

• 示例：人工智能驱动式系统能够在数秒内处理损坏照片和基于文本的理赔表格，以加速常见问题（如挡风玻璃维修）的审批进度。
• 影响：借助人工智能驱动的自动化，保险公司可提升效率、加快结算速度并强化欺诈检测。

AI 工具可用于高级数据分析，以识别市场趋势并优化金融和投资组合。这类系统可以为个人投资者和机构资产管理者提供有效的洞察分析。

• 示例：截至 2025 年，91% 的资产管理者正在或计划将 AI 应用于组合构建和研究，较 2023 年的 55% 大幅提升。⁴
• 影响： AI 可降低复杂投资战略的应用门槛，以便更广泛的投资者实施此类战略。

预测性分析利用 AI 模型识别历史数据模式，并预测未来结果。该功能对于寻求预测风险并发掘新机遇的金融机构极具价值。它还能支持现金流管理等任务，同时应用 AI 预测流动性需求。

• 示例：AI 系统可分析全球经济指标以预测市场趋势，从而支持企业就投资或资源分配主动制定决策。
• 影响：应用预测模型的金融机构可通过洞察分析了解现金流趋势、价格变动和市场动态，以优化战略规划和运营效率。

金融服务行业在严格的监管要求下运作。AI 系统可通过自动监控交易和检测可疑活动，助力合规管理。它们还能帮助机构及时了解不断变化的法规。

• 示例：AI 工具可扫描法律文本并调整内部政策，以确保遵守新的法规。
• 影响：应用 AI 开展反洗钱工作的金融机构或许能够更快响应问题，并持续提高其监控系统的准确性。

AI 为金融机构提供多种优势，包括：

改进风险管理：AI 系统可针对信用风险、欺诈检测和市场波动提供更深入的洞察分析。

提高效率：自动化可减少人工工作量并简化工作流。

个性化体验：AI 可支持金融机构根据个人客户的需求定制产品和服务。

可扩展性：AI 系统可处理不断增长的交易量，而不会影响速度或准确性。

扩大金融普惠：AI 可利用非传统数据源评估信用度，增加金融服务渠道并确保信贷决策的公平性。

尽管 AI 潜力巨大，但金融机构仍需应对其带来的诸多挑战。这些挑战包括：

• 算法偏见：基于存在偏见的数据集训练的 AI 模型可能会引入算法偏见，从而生成歧视性结果，尤其是在信用评分等领域。
• 缺乏可解释性：复杂 AI 系统的运作模式类似于“ 黑匣”，因此难以向监管者和利益相关者解释其决策过程。
• 网络安全风险：AI 系统容易受到网络攻击，包括对抗性攻击和数据泄露。
• 数据隐私问题：管理敏感的财务数据会引发有关安全性和合规性的问题。
• 监管不确定性：缺乏标准化全球法规导致 AI 系统实施复杂化。

为缓解此类风险，机构正采用治理框架，优先推进伦理 AI 实践，并确保 AI 驱动式流程的透明度。

金融领域的 AI 技术由不同的利益相关者实施、运营、监管及应用。这些参与者包括：

金融机构：银行、保险公司和投资企业采用 AI 来强化运营和客户体验。

技术领导力：首席信息官 (CIO) 和首席技术官 (CTO) 就 AI 的实施、使用情况和安全制定关键决策。

高管领导力：高层管理人员和董事会就 AI 计划的实施和运用及其适当管理做出战略决策。

技术提供商：开发 AI 工具、平台和基础设施的企业。

监管者：确保 AI 系统遵守法律且不构成系统性风险的权威机构。

客户：受益于个性化服务和便捷渠道的最终用户。

在金融领域使用 AI 需要进行监控，以确保使用得当并最大限度地降低风险。积极主动的管理可以推动负责任、合乎道德和透明的 AI 使用，这对金融机构处理大量敏感数据至关重要。高效人工智能治理的关键组成部分包括：

道德准则：制定公平性、透明度与问责制的实施准则。

监管框架：各国政府及欧盟 (EU)、经济合作与发展组织 (OECD) 等组织正致力于制定人工智能治理标准。

风险管理：金融机构必须实施强有力的控制措施，以降低 AI 普及相关风险。

可解释的 AI (XAI)：确保 AI 系统具备可解释性和决策合理性。

许多 AI 应用程序已在金融服务领域得到广泛应用。然而，技术进步和新兴科技有望以新的方式重塑金融及金融行业数字化转型的未来。

生成式 AI 因其生成逼真内容的能力而备受关注。展望未来，这一技术在金融领域的应用可能涵盖更复杂的用例，例如风险管理专用场景建模、机器学习模型训练专用合成数据生成以及高级欺诈模拟。此类生成式 AI 功能可以为金融机构提供更深入的潜在挑战和机遇洞察分析，从而增强决策能力。

大语言模型 (LLM) 适用于客户服务和文档分析等任务，但新一代 AI 系统——大推理模型 (LRM)——能够进一步释放其潜力。LRM 旨在执行复杂的分析推理，从而模拟复杂的金融场景、优化投资组合并更精确地评估信用风险。它可以帮助金融机构应对需要深度情境理解和战略规划的挑战。

具备自主管理全工作流能力的 AI 智能体预计将实现更复杂的功能演进。这些智能体可以处理支出管理、合规监控和现金流预测等复杂流程，而无需人工干预。通过整合自然语言处理、决策算法和情境感知能力，自主 AI 智能体能够显著减少运营瓶颈并提升金融组织的效率。

在数据隐私和网络安全问题层出不穷的当下，去中心化 AI 系统或许是一项可行的解决方案。这类系统在本地处理数据，而无需依赖集中式服务器，从而降低数据泄露风险并确保组织遵守更严格的数据保护法规。未来，去中心化 AI 可以支持金融机构就欺诈检测和身份验证等任务实施安全的隐私保护解决方案。

虽然实时欺诈检测已成为 AI 技术的关键应用场景，但其后续发展将聚焦于扩展此类系统，以应对日益复杂的大额交易环境。

分布式 AI 架构和边缘计算的发展可支持欺诈检测系统在更接近数据源的位置处理数据，从而降低延迟并缩短响应时间。此外，这类系统可能会纳入更多样化的数据源，例如生物身份验证和行为分析，以提高准确性。

嵌入式金融——金融服务正加速向非金融平台的整合进程。AI 有望在提升服务体验个性化方面发挥作用。未来的 AI 系统可利用实时用户数据直接在电子商务平台、社交媒体应用程序或其他数字生态系统中提供量身定制的金融产品，例如定制化借贷方案或投资建议。这一趋势可能会影响消费者与金融服务的交互方式。

随着量子计算和量子技术日趋成熟，它们将在组合优化、风险建模和加密安全等领域掀起重大变革。例如，金融机构可以采用量子算法来解决现有算力无法突破的优化难题，从而实现更高效的资源分配并提高预测准确性。

混合云架构对于扩展 AI 解决方案至关重要。通过整合本地和云端系统，金融机构可以提升灵活性和可扩展性。未来，混合云环境可支持跨多种业务职能部署 AI 模型，涵盖合规管理和客户服务等领域。

环境、社会和治理 (ESG) 要素在金融领域越发重要，AI 预计将在推进可持续发展倡议中发挥更大作用。未来的 AI 系统可提供更细致的 ESG 指标分析，从而帮助机构调整其投资与环境目标。此外，AI 还有助于跟踪碳足迹、评估气候相关风险以及发掘绿色融资机遇。

AI 现已用于扩大金融服务在欠发达市场的覆盖范围。未来，人工智能驱动式平台或将引入替代数据源（例如移动设备使用模式或农业产量），针对无银行账户人群建立金融画像。它能确保更多的人员获取信贷、储蓄账户和保险产品，从而提升全球经济包容性。