亚太银行领袖：77%强调金融专属AI的不可替代性

一项权威调研揭示，高达77%的亚太地区银行业高层认为，银行必须采用专为金融服务设计的定制化人工智能工具，而非简单地从消费级应用进行改造，这一点至关重要。

剩余23%的受访者也认为，这种专业化程度具有一定的重要性，表明了业界对此的普遍共识。

金融机构面临着消费者科技公司通常无需面对的严格监管审查。因此，银行所需的AI模型必须具备可解释性、可审计性，并且从设计之初就应充分考虑合规要求。通用型消费级AI解决方案显然无法满足这些严苛的标准。

银行业高层指出，相较于技术或成本因素，治理和监管层面的顾虑才是人工智能应用面临的更严峻挑战。

具体而言，数据隐私与安全问题位列首位，获得42%受访者的提及。其次是监管与合规风险，占21%；模型透明度与可解释性也以相同的比例，成为同等重要的考量。

相比之下，仅有16%的受访者将计算成本或基础设施视为主要担忧，这进一步突显了行业关注点的转变。

这表明，银行更侧重于解决信任度、审计能力以及如何向监管机构解释决策依据等核心问题。

展望未来12个月，超过60%的受访者认为，生成式人工智能将在欺诈和诈骗检测领域带来最大的运营改进。

紧随其后的是承保决策，占21%；面向客户的数字银行服务占15%；而监管合规监控则为3%。

分析指出，这种重点关注，源于该地区诈骗案件的普遍性和规模，以及人工智能驱动的行为分析在识别人类分析师可能遗漏模式方面的巨大潜力。

在后台运营方面，64%的受访者认为信贷承保和贷款决策是极有可能从定制化人工智能中受益的领域。

监管合规监控占18%，客户尽职调查占10%，内部政策和业务运营审查则为8%。

约四分之一（26%）的受访者表示，其所在银行已经部署了特定任务的人工智能模型。

另有46%的受访者预计，此类模型将在未来一至两年内应用于欺诈、合规和承保业务；而26%的受访者则预估在三至五年内实现采纳。

业内观察表明，当前行业的关注点正从银行是否应该采纳定制化人工智能，转向如何高效、成功地落地实施。

若要实现更广泛的应用，则需要加大对行业特定模型的投入，优化数据基础设施，加速与现有传统系统的整合，并建立更清晰的治理框架。

值得注意的是，一家领先的金融人工智能解决方案提供商已于2025年9月推出其专为金融服务打造的聚焦基础模型，预示着定制化AI解决方案的趋势已然开启。