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【中国金融案例中心   编译：谢彬彬、胡畔】

金融市场研究与咨询机构Forrester在2023年6月发布了一份关于银行业人工智能现状的报告。报告提到，随着银行从被动响应转向主动服务客户需求，人工智能正在重塑银行业。通过部分人工流程自动化，人工智能将改善银行体验，帮助客户做出更明智的财务决策并减少其认知障碍。然而，计划和现实之间还是存在着巨大差距。为了充分利用人工智能带来的机会，银行必须巩固和加强人工智能计划的基础，例如正确的所有权、足够的知识技能、数据治理基础以及正确的用例选择。

总结银行业使用人工智能技术的现状，可以概括出以下几个特点：

银行对人工智能的应用集中在提高运营效率而非提高收入

根据Forrester的调查数据，2022年，72%的银行管理人员表示其所在组织正在采用人工智能；另有8%的银行计划这样做。但大多数银行使用人工智能来提高运营效率：34%的受访者表示，其银行已采用或者计划采用人工智能来提高IT运营效率；34%的受访者对业务运营持有同样的计划。32%的受访者表示，他们的组织希望使用人工智能来提高对客户的洞察力；32%的受访者计划利用人工智能来强化数据、分析或洞察平台。当被问及使用人工智能技术对其组织的潜在益处时，受访者认为主要集中在提高内部流程自动化程度（39%）、提升安全性（32%）、优化客户体验（32%）、更好的隐私性（32%）、提高面向客户服务的自动化程度（30%）以及新产品和现有产品服务的创新（27%）等。

银行与人工智能相关的项目职权归属不当

2022年，33%的银行管理者表示，IT部门对人工智能相关项目负有主要责任；只有11%的受访者表示项目由业务部门负责。这是一个重要的问题：业务部门的工作人员通常对影响收入增长或客户体验的人工流程有更好的掌握，并且可以详细描述理想的自动化流程。他们应该主要承担所有的人工智能项目，并与IT合作执行，以确保解决方案在技术上是合理的，并满足客户和业务需求。不合适的项目归属和缺乏业务参与增加了项目返工的风险，对计划执行的进度和预算以及员工和客户体验产生负面影响。

现阶段银行还仅使用基本的人工智能技术

根据Forrester在2022年的数据，银行开发人员严重依赖基于人工智能的软件质量来保证技术；大多数人在软件测试期间至少以一种方式使用人工智能或机器学习技术。调查显示，银行管理者最希望其组织使用人工智能基础设施（38%）和负责任的人工智能解决方案（36%），其次是基于知识的人工智能技术（29%）、自动化机器学习（26%）和认知搜索技术（26%）。

银行依赖第三方平台进行人工智能的开发和应用

银行在构建内部能力的同时，会通过第三方平台和服务提供商获取人工智能能力。其中，购买具有嵌入式AI功能的一体化业务应用程序最受银行决策者青睐（56%），其次为通过第三方机构使用预训练的人工智能模型（44%），构建内部AI能力则排名第三（43%）。在嵌入式AI功能一体化应用程序方面，银行最喜欢购买的是项目管理应用程序（43%），而后依次是客户管理应用程序（35%）、行业专用一体化应用程序（32%）、客户分析解决方案应用程序（32%）和企业资源计划应用程序（30%）。

银行从业人员人工智能知识不足

根据Forrester在2022年的调查数据，银行业53%的业务技术人员认为自己对人工智能的了解高于平均水平；29%的人认为自己处于平均水平。然而，缺乏人工智能技能是银行使用人工智能面临的最大挑战。当被问及使用人工智能技术过程中最大挑战时，22%的受访者表示缺乏实施和操作相关AI系统的技能，22%的受访者表示了对人工智能和机器学习模型缺乏透明度的担忧，分别有21%的人表示缺乏开发人工智能解决方案的技能、技术不够自然和新的安全威胁是其面临的挑战。此外，银行也没有充分利用合作伙伴的人工智能能力来解决技能差距，只有11%的银行表示其组织利用第三方合作伙伴来部署人工智能人员，更多的银行会选择再培训现有员工（31%）、招聘新人员（27%），还有部分银行在人工智能方面的人员配置方面没有变化（18%），甚至进行了人员裁减（12%）。

银行未能将数据治理与人工智能管理相联系

数据治理是人工智能技术最基本、最关键的领域。72%的受访银行管理者声称，其组织在人工智能模型的执行和操作方面做得很好。虽然他们并不经常将低质量或缺失的数据视为采用人工智能的挑战，但在银行业中，只有17%的管理者表示其组织将数据治理与人工智能管理联系起来。银行应该以确保数据质量的方式提供数据，并在数据治理的最佳框架下提供支持和管理，从而走上数据成熟的道路。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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