思想领袖
2025年及以后金融服务领域的全面AI愿景
金融服务行业（FSI）是一个AI已经成为现实而不是炒作周期幻想的领域。随着数据分析和数据科学在诈骗检测、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个由生成式AI驱动的能力浪潮。
该行业正处于一个AI革命的前沿，这种革命可以与互联网的采用或智能手机的引入相比。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，正准备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经历安全性、生产力、效率、客户体验和收入生成的转型变化。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，还要依赖于设备级别的赋权，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以保守著称，但它一直在寻找管理数据（尤其是大量数据）的智能新方法。这部分是出于必要：FSI产生的海量数据呈现出永久的体积-多样性-速度挑战，而严格的监管环境使得拥抱AI变得非常必要。
平衡创新与风险
每个行业都会理解在AI概念验证项目之后产生的令人沮丧的瘫痪：许多令人兴奋的实验，但哪里有投资回报率？实施AI带来了一个世界的担忧，包括：
- 不知道从哪里开始
- 缺乏战略方法（为了AI而使用AI）
- 数据的七个V（体积、真实性、有效性、价值、速度、变异性、波动性）
- 技能差距和人才短缺
- 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规
- 难以从多样化的来源（尤其是遗留系统和幻觉）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）
- 设备和硬件的处理能力不足
- 数据货币
- 治理
- 被取代的恐惧
- 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，具有至关重要的关注。
除了准确性、可解释性和透明度，安全性是AI在业务流程中集成的基石。这包括遵守来自世界各地的必要且不同的AI法规，例如欧盟AI法案、欧盟的数字运营韧性法案（DORA）、美国的分散模型以及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、合乎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（对AI模型使用的训练数据进行操纵，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
在开发和实施AI工具时，负责任的AI至关重要。在利用该技术时，必须确保AI是合法的、合乎道德的、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。
负责任的AI的六大支柱是组织应该坚持的：
- 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 – 让AI系统/开发者对结果负责。
- 可解释性 – 使AI决策对所有用户来说是可理解和可访问的。
- 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，游戏规则就会改变。随着AI成为不仅仅是一种软件，它创造了一种全新的运营方式。
因此，您的IT团队不仅成为“数据的守护者”，还成为数字顾问，为您的员工提供自动化常规任务、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。像运行在最新高速度处理器（如英特尔Xeon可扩展处理器）上的AI PCs这样的AI驱动解决方案，可以预测用户的需求并在必要时将数据私密地保存在本地，除非共享给云端。此外，今天的AI PCs还提供了诸如神经处理单元（NPUs）等新兴处理功能，可以进一步加速AI任务并加强安全保护。
今日的AI应用
如今，我们看到一些令人兴奋的AI应用案例，这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基础设施大不相同。它需要来自部门领导、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的全面、团队式方法。应用案例包括：
- 模拟和建模：预测性模拟、深度学习和强化学习，以个性化推荐、改善供应链、优化决策、预测和风险管理。
- 欺诈检测和安全：AI驱动的模式识别算法，以检测异常、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驱动的自助服务终端和边缘分析，以创建个性化的客户体验（例如，多语言翻译）；本地LLM处理以确保完全的隐私，并且智能摄像头可以提高分支安全性。
- 流程自动化：AI简化了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的增强，同时确保合规性和安全性。
- 重新构想的流程：AI提供了重新构想业务流程的机会，超越简单的数字化，创造真正的智能工作流程。
- AI运营：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使组织能够提供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，并找出潜在的协同效应和风险。
- 合规性：自动化监管检查，确保准确性，降低风险，并高效地维护最新的记录。
- 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，以增强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高效处理器，改善电源管理，降低能耗。
- 数字员工：AI可以实现流程和任务的自动化，由员工监督的代理人。
规划前进之路
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——它是智能创新和可持续增长的基石。随着各个行业接受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——它是智能创新和可持续增长的基石。
