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路易斯-兰伯特
12 月 10, 2025 • 10 min read
银行业正处于一个新时代的风口浪尖，其驱动力包括 GenAI的爆炸性潜力 和先进的数据分析技术。这些技术曾经被视为实验或创新实验室的工具，如今正成为银行竞争、发展和维护信任的核心。2025 年，金融业的赢家将是那些能够在采用速度与责任之间取得平衡的企业，他们将人工智能从一个概念转变为价值的实际驱动力。.
这一转变正值监管改革重塑金融格局之际。全球机构面临着越来越大的压力，它们不仅要证明自己的系统是高效的，还要证明自己的系统是道德、透明和安全的。对于银行和金融科技公司来说，面临的挑战在于如何整合人工智能和数据战略，既能满足这些期望，又能推动创新。.
在此背景下，机遇是巨大的。GenAI 能够个性化客户体验，自动化复杂的工作流程，并发现促进增长的洞察力。 它们共同标志着银行业新篇章的开始，在这里，合规性和客户信任不是障碍，而是进步的催化剂，创新成为标准，而不是例外。.
数据是人工智能优化的有力工具。照片由 Artem Podrez 在 Pexels 上拍摄：https://www.pexels.com/es-es/foto/empresario-hombre-de-negocios-persona-mujer-6779716/
全世界的银行都面临着越来越大的压力，它们需要增加收入、加快发展和提高效率。 数字化转型, 与敏捷的金融科技后起之秀竞争。普华永道认为，2025 年将蓬勃发展的机构是那些 大胆采用人工智能驱动的战略 以释放新的价值流并提高运营效率。.
传统的增长杠杆，如分支机构扩张或产品捆绑，产生的回报越来越少。. 相比之下，生成式人工智能和现代数据分析为超个性化服务、实时风险管理和自动合规打开了大门。. 这些技术不仅是促进因素，还是可持续、可扩展增长的催化剂。.
然而，机会之窗正在迅速关闭。随着监管框架不断发展以适应新的人工智能使用案例，银行必须迅速采取行动，负责任地试点、验证和扩展人工智能，否则就有可能落后于客户期望和合规要求。.
GenAI 出乎许多人的意料. .如今，从自动客户支持到风险建模和合成数据生成，各种大型语言模型和机器学习系统都在试用。银行从小规模开始，在特定领域测试 GenAI，学习速度很快，但真正的价值来自于在整个企业推广这些试点项目。.
例如，GenAI 可以自动创建监管报告、汇总复杂文件，甚至建立信用风险或欺诈检测预测模型。当这些工具以负责任的方式整合在一起时，就能减少人工工作量，缩短洞察时间，并释放出以前无法想象的效率。.
挑战在于从孤立的试点到全企业范围的采用。这需要对强大的数据基础设施、明确的管理以及 IT 和业务领导人的支持进行投资。.
没有高质量、管理完善的数据，任何人工智能战略都无法取得成功. .银行必须优先考虑 数据基础设施, 通过云平台、数据湖和安全管道，确保信息的准确性、可访问性和合规性。数据脉络、质量控制和元数据管理对于业务使用和监管报告都至关重要。.
现代数据堆栈使银行能够连接孤立的系统、统一客户档案并实现实时分析。这不仅与技术有关，还与创建一种文化有关，在这种文化中，数据被视为一种战略资产，整个组织都拥有明确的所有权和管理权。.
随着人工智能应用的加速，今天对正确数据基础的投资将带来回报，使推出新产品、提供个性化体验和满足不断变化的合规需求变得更加容易。.
GenAI 将洞察力转化为行动 摄影：Nataliya Vaitkevich，Pexels: https://www.pexels.com/es-es/foto/marketing-empresario-hombre-de-negocios-hombre-7172830/
银行监管机构正在迅速采取行动，应对 GenAI 的风险和机遇。2025 年，新的指导方针强调从贷款决策到反洗钱（AML）监控等人工智能驱动流程的透明度、公平性和问责制。合规不再是打勾，而是需要积极主动的持续管理。.
关键的监管主题包括可解释的人工智能（XAI）、严格的模型验证和稳健的审计跟踪。银行必须能够证明人工智能模型如何做出决策，数据如何在系统中流动，以及如何识别和降低风险。不合规可能导致罚款、声誉受损或限制数字创新。.
保持领先意味着要投资于合规自动化、持续监控以及业务、IT 和法律团队之间的跨职能合作。赢家将是那些将合规准备工作视为增长动力而非障碍的企业。.
在深入探讨挑战和优势之前，必须认识到 GenAI 在银行业的双重性。一方面，该技术为效率、个性化和增长带来了非凡的可能性。另一方面，它也带来了新的复杂性，机构必须谨慎管理。银行正在发现，能够加快决策和改善客户体验的工具也会引发有关治理、公平和问责的问题。.
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正是由于这种双重现实，许多领导者将采用人工智能视为机遇和责任。这项技术不能一蹴而就，它需要规划、投资和文化变革。通过坦诚地看待痛点和优势，金融机构可以更好地了解将潜力转化为绩效所需的条件。下文概述了银行目前面临的最紧迫挑战，以及有效部署生成式人工智能后银行将获得的具体收益。.
在银行业启动 GenAI 需要一种 “负责任的设计 ”思维。从范围有限的试点开始，如内部文件汇总或聊天机器人部署，在这些试点中可以衡量影响和风险。使用多样化、有代表性的数据集，以尽量减少偏见并建立信任。.
建立包括合规、法律和业务领导在内的跨职能人工智能治理委员会。记录从假设到结果的每一个步骤，并对关键决策进行人工监督。透明的报告和可解释性是不容置疑的，尤其是在贷款和合规等高风险领域。.
进行负责任的人工智能试点的银行不仅能降低风险，还能建立起安全、自信地扩大规模所需的组织力量。.
随着人工智能应用的扩大、, 数据基础设施必须与时俱进. .基于云的平台可为结构化和非结构化数据提供可扩展性、安全性和灵活性。银行应投资于实时数据集成、高级 ETL 管道和人工智能就绪数据湖，以便在不影响隐私或控制的情况下进行分析。.
传统系统的现代化是一项长期工作。优先考虑影响较大的领域，如客户 360 视图、交易监控或监管报告，在这些领域，数据质量的提高可以带来立竿见影的效果。确保每项新举措都考虑到互操作性、可审计性和合规性。.
面向未来的数据基础是每一个成功的 GenAI 战略的支柱。.
合规性必须融入人工智能和数据之旅的每个阶段。这意味着将自动控制、持续监控和清晰的文档整合到开发和部署工作流程中。随着对人工智能透明度、道德和数据主权的日益关注，监管要求只会越来越严格。.
银行应更新其风险框架，以反映人工智能的特定威胁，对模型的性能和公平性进行定期审计，并针对数据泄露或模型故障制定健全的事件响应计划。主动与监管机构接触，分享见解，参与行业论坛，并就新出现的挑战寻求指导。.
Proactive compliance isn’t just about avoiding penalties, it’s about building trust with customers, partners, and society.
要捕捉 GenAI 和高级数据分析的真正价值，银行必须超越表面结果，跟踪一套平衡的运营和战略关键绩效指标。衡量是将有关人工智能的豪言壮语转化为实际业务成果的关键，可让领导者清楚地了解进展情况和需要改进的领域。如果没有衡量标准，即使是最先进的系统也有可能被视为试验性的，或与业务重点脱节。适当的跟踪可确保技术投资与收入增长、合规性和客户信任直接挂钩。.
以数据为导向的透明报告不仅仅是一个良好治理的问题，它还是保持领导层一致、监管机构满意以及团队完善战略的持续动力。通过持续监控结果，银行可以展现出责任感，同时还能在问题扩大之前发现早期预警信号。这种衡量文化有助于将人工智能从试验阶段的技术转变为值得信赖的发展合作伙伴。.
仅有技术是不够的。银行必须在 IT、合规、业务和数据团队中培养新的技能和思维方式。投资于人工智能伦理、监管要求和敏捷开发方面的持续培训。跨职能合作是关键，将数据科学家、合规官和产品负责人聚集在一起，从头开始共同设计人工智能计划。.
授权团队在规定范围内进行实验和学习。庆祝早期的成功，分享经验教训，并为人工智能和数据人才创建清晰的职业发展路径。好奇心、责任感和负责任的创新文化是您未来的最佳资产。.
我们帮助金融机构将 GenAI 和先进数据转化为实用、可衡量的业务优势。我们的一种方法是 All-in-One, 这是我们为银行和保险业提供的白标超级应用程序解决方案。通过将实用功能与更丰富的内容和服务相结合，它可以与现有平台集成，提高用户参与度，并增加用户留存率。这种方法使银行更容易提供个性化体验，并收集数据，为更智能的人工智能模型提供动力。.
我们还建设核心金融基础设施，如 给付, GivePayments是专为支付提供商设计的云原生平台。GivePayments 将高速交易处理、实时机器学习欺诈评分和现代 REST API 结合在一起，因此合作伙伴可以更快地加入商户、安全地扩大规模并保护收入，而无需从头开始重建轨道。这种安全规模和数据驱动控制的组合正是 GenAI 和分析能够带来直接价值的地方。.
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这些项目展示了 GenAI 和数据如何将银行业从孤立的试点项目转变为可靠的生产级能力，从更智能的客户旅程转变为更快速的欺诈检测和更清晰的合规报告。如果您想了解具体实例和案例研究，请访问我们的 金融、银行和保险科 了解我们如何将产品设计、安全基础设施和人工智能相结合，帮助机构负责任地发展。.
展望未来，生成式人工智能、高级分析和不断发展的监管的融合不仅会影响银行业的竞争格局，而且会从根本上重塑银行业的竞争格局。未来的变化将重新定义银行设计产品、管理风险和与客户接触的方式，并为数字优先世界中的创新和合规设定新的标准。期待看到
现在就进行投资，同时兼顾创新和管理的银行，不仅能抓住增长机遇，还能塑造行业未来。这些领导者将在下一个金融服务时代定义信任、弹性和盈利能力的含义，成为其他银行在快速发展的市场中效仿的标杆。.
GenAI 和数据分析不再是可有可无的东西，它们已成为推动未来银行业增长、复原力和合规性的引擎。曾经觉得遥不可及的可能性，如今已成为影响日常决策的实用工具，从如何推出产品到如何管理风险。银行如果继续拖延，就会发现自己不仅会被金融科技公司超越，也会被那些更快地将这些技术融入其核心的老牌竞争对手超越。.
成功的关键在于在创新和责任之间取得适当的平衡. .负责任地试行人工智能、实现数据基础设施现代化、将监管准备工作嵌入每个流程，这些不仅是技术上的选择，也是文化上的选择。这些步骤决定了人工智能是真正的信任驱动力，还是新漏洞的源头。对于客户和监管机构来说，透明度和问责制与速度和效率同样重要。.
现在是采取行动的时候了。领先的机构不仅能抓住新的增长点，还能定义 2025 年及以后更智能、更安全、更盈利的金融行业标准。通过把握人工智能带来的机遇和责任，银行可以确定长期发展的方向，证明技术和信任可以携手并进。.
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因为 GenAI 可使银行实现流程自动化、服务个性化并加快创新速度，这是在快速发展的竞争环境中的关键优势。.
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路易斯-兰伯特
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