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研究简报
AI时代的银行业
以AI驭险，更须为AI设防
序言
银行业和金融市场正处于技术革新浪潮驱动的关键拐点。全球贸易摩擦升级，宏观经济风云变幻，金融机构在迷雾中亟需重塑商业与科技战略。
生成式AI与自主智能体AI双轮驱动，人工智能（AI）正高速进化。它们犹如战略杠杆，既能撬动个性化客户体验的竞争优势，又能提升运营效率。推动AI进行创新时，既要锐意突破，又需确保符合严格的监管要求。若想在企业范围内全面释放AI潜力，首先必须反思与优化现有的风险与合规体系。在这个AI融入金融血脉的时代，金融服务行业不仅需要升级技术验证体系，更需要重塑人才能力图谱，让风险管理成为每位银行从业者的肌肉记忆。
本报告深入探讨了AI如何重塑金融业风控核心用例，包括客户身份识别（KYC）、反洗钱（AML）与欺诈检测。其不仅为日益激烈的AI模型验证讨论提供新视角，更精准回应了市场对快速部署AI解决方案的迫切需求。同时，为如何平衡AI风险、调整运营体系并完善治理机制提供了行动指南。我们相信，这套覆盖企业全场景的AI实施路线图，将助力贵组织破解转型困局，开启智能升级的新篇章。
ShankerRamamurthy
全球银行和金融市场执行合伙人IBMConsulting
AI时代的银行业2
AI时代的银行业3
摘要
风险、合规与验证部门的负责人深知，AI能够变革业务流程，创造竞争优势，但唯有先强化现有运营体系，筑牢运营根基，才能实现AI在企业范围内的规模化应用。
AI在欺诈检测、网络安全和KYC领域展现出巨大价值潜力。
61%的高管认为，欺诈风险检测将为业务带来最大价值提升，网络安全以52%的得票率紧随其后。同时，45%的高管预计，AI将彻底革新AML和KYC流程。
在人才与技能方面，验证与风险控制存在关键缺口。
61%的高管将模型验证列为优先强化的人才技能方向，46%则重点关注风控能力的建设。
要让AI在企业内大规模落地，必须优先开展AI模型的压力测试。
63%的高管表示，压力测试模拟至关重要。在企业级部署前，必须解决AI系统可靠性和模型缺陷问题。48%的受访者反馈，下一阶段的优先事项是实时风险控制。
AI时代的银行业4
指数级跃迁的技术革新，
正深刻重塑银行服务与客户关系
金融服务业不断
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