思想领袖
2025 年及以后金融服务领域的全面 AI 视野
金融服务行业（FSI）是一个 AI 已经成为现实而非炒作的领域。随着分析和数据科学在欺诈检测、反洗钱（AML）和风险管理等领域的深入应用，该行业即将开启另一波由生成式 AI 技术驱动的能力。该行业正处于一个 AI 革命的前沿，这一革命与互联网的采用或智能手机的引入相似。就像移动设备催生了全新的应用和消费者行为一样，AI，尤其是基于生成式 AI 的系统，将从根本上改变我们工作、与客户互动和管理风险的方式。那些准备好采取行动的组织将在安全、生产力、效率、客户体验和收入生成方面实现转变性的变化。由于大多数数据泄露都是由于用户凭证被泄露，任何值得信赖的 AI 安全策略不仅要关注终端用户教育，还要依靠设备级别的赋权，这得益于新一代 PC 处理器的支持。让我们先看看是什么使得 FSI 成为一个可能的先驱。
AI 领域
FSI 以其保守的声誉而闻名，但它一直在寻找智能的新方法来管理数据，尤其是大量的数据。这部分是出于必要：FSI 中产生的巨大数据量呈现出永久的体积-多样性-速度挑战，而严格的监管环境使得拥抱 AI 成为一个令人信服的理由。
平衡创新与风险
每个行业都会理解在 AI 证明概念项目之后出现的令人沮丧的瘫痪：许多令人兴奋的实验，但哪里有 ROI？实施 AI 带来了一个世界的担忧，包括：
- 知道从哪里开始
- 缺乏战略方法（为了 AI 而 AI）
- 数据的七个 V（体积、真实性、有效性、价值、速度、可变性、波动性）
- 技能缺口和人才短缺
- 管理不断演变的网络安全风险
- 满足不同国家和地区的 AI 和生成式 AI 的不断演变的合规法律
- 难以从多样化的来源（尤其是与传统系统和幻觉）整合简单或复杂的数据
- 确保透明度、可解释性和公平性/无偏见
- 客户对数据隐私和员工抵制的信任
- 客户数据和机密交易策略在公司外泄（例如，某些大机构禁止使用 ChatGPT）
- 低功耗的硬件和设备
- 数据货币
- 治理
- 替代恐惧
- 在本地、混合和公有云之间取得平衡
以安全为基础的 AI
如果该行业有采纳 AI 的意愿，它也对安全，尤其是网络安全和数据保护持有至关重要的担忧。
除了准确性、可解释性和透明度，安全性是 AI 集成到业务流程中的一个基石。这包括遵守来自世界各地的必要且不同的 AI 法规，例如 EU AI 法案、数字运营韧性法案（DORA），以及 GDPR，以及确保数据隐私和信息安全。与传统的 IT 系统不同，AI 解决方案必须建立在强大的治理和健全的安全措施之上，以便成为负责任、道德和值得信赖的解决方案。
然而，随着 AI 在 FSI 的集成，这也带来了新的攻击面，例如网络安全攻击、数据中毒（操纵 AI 模型使用的训练数据，导致不准确或恶意输出）、模型逆转（攻击者从 AI 模型的响应中推断出敏感信息），以及旨在欺骗 AI 模型的恶意输入，导致不正确的预测。
负责任的 AI
负责任的 AI 在开发和实施 AI 工具时至关重要。在利用该技术时，必须确保 AI 是合法的、道德的、公平的、保护隐私的、安全的和可解释的。这对于 FSI 至关重要，因为它优先考虑透明度、公平性和问责制。
组织应遵循的负责任 AI 的六大支柱包括：
- 多样性和包容性 – 确保 AI 尊重多样化的观点并避免偏见。
- 隐私和安全 – 用强大的安全和隐私措施保护用户数据。
- 问责和可靠性 – 对 AI 系统/开发者对结果负责。
- 可解释性 – 使 AI 决策对所有用户可理解和可访问。
- 透明度 – 提供对 AI 流程和决策的清晰洞察。
- 可持续性 – 环境和社会影响，尽量减少 AI 的生态足迹并促进社会良善。
重新思考 IT 的角色
在传统世界中，您会通过增强 IT 系统来应对这些挑战：事务处理、数据管理、后台支持、存储容量等。但是，当 AI 进一步融入您的技术栈时，游戏规则就发生了变化。随着 AI 成为不仅仅是一种软件，它创造了一个全新的运作方式。
因此，您的 IT 团队不仅成为“数据的守护者”，还成为您的员工的数字顾问，通过自动化例行任务、集成 AI 驱动的解决方案，并让数据为他们工作，帮助他们提高自己的生产力和效率，并为他们提供所需的个人处理能力。AI 驱动的解决方案在智能设备上运行，例如运行最新高速度处理器（如英特尔 Xeon 可扩展处理器）的 AI PC，根据行为预测用户需求，同时保持数据私密，除非共享到云端。此外，今天的 AI PC 提供了诸如神经处理单元（NPUs）等新兴处理功能，这些功能进一步加速了 AI 任务并增强了安全保护。
AI 的现状
今天，我们看到了一些令人兴奋的 AI 用例，这些用例将对整个行业产生影响。但首先，公司必须建立一个可扩展、安全和可持续的 AI 架构，这与建立传统的 IT 基础设施非常不同。这需要一个整体的、团队为基础的方法，涉及来自部门领导、基础设施架构、运营、软件开发、数据科学和业务线的利益相关者。用例包括：
- 模拟和建模：预测模拟、深度学习和强化学习，用于个性化推荐、改善供应链和优化决策、预测和风险管理。
- 欺诈检测和安全性：AI 驱动的模式识别算法，用于检测异常、自动化欺诈检测、增强客户身份验证（KYC）合规性检查和加强安全性。
- 智能分支和智能建筑转型：AI 驱动的自动服务终端和边缘分析，用于创建个性化的客户体验（例如多语言翻译）；本地大型语言模型处理，确保完全的隐私，并且智能摄像头提高分支安全性。
- 流程自动化：AI 简化重复性任务和工作流程，例如财务报告、记录对账、贷款处理和客户服务增强，同时确保合规性和安全性。
- 重新构想的流程：AI 提供了重新思考业务流程的机会，超越简单的数字化，创建真正智能的工作流程。
- AI 操作：AI 技术可以自动化基础设施工作流程，以加速配置和问题解决。
- 客户服务：AI 启用组织提供 24/7 支持、即时响应、个性化体验和更高效的问题解决，包括虚拟助手。
- 加速尽职调查：显著加快您的尽职调查流程，无论是合同分析还是并购的一部分，并找出潜在的协同效应以及风险。
- 合规性：自动化监管检查，确保准确性，降低风险，并高效地维护最新记录。
- 财富管理和个人财富顾问：将客户与合适的金融产品匹配，并提供个性化的投资建议，以提高客户满意度和运营效率。
- 节能：AI 优化在数据中心和设备上的 AI，改善电源管理，降低能耗。
- 数字员工：AI 可以实现流程和任务自动化，受员工监督的代理。
规划前进道路
2025 年，AI 的变革力量不仅在于它能做什么，还在于我们如何设计其部署。建立一个可扩展、安全和可持续的 AI 生态系统需要领导、基础设施、运营和开发团队之间的合作。随着各个行业采用 AI，从预测模拟到欺诈检测、流程自动化和个性化客户体验，他们正在重新构想工作流程、增强合规性和推动能源效率。AI 不再是一种工具，而是智能创新和可持续增长的基石。
