当前，各类金融机构均在持续探索生成式人工智能（AI）规模化应用的路径。近期，来自全球金融机构的高管齐聚伦敦和纽约，就其自身机构AI部署进展，以及其他新兴技术的潜在影响进行了讨论，主要观点分享如下。

一、当前金融业生成式AI应用主要以提升生产力为核心

与会者普遍认为，金融机构已从生成式AI投资中取得初步回报，但尚未释放其推动行业实现根本性变革的潜能。

金融机构已从生成式AI投资中取得生产力提升与成本节约的初步成果。有与会者分享称，其机构已部署“约90个成熟生产用例”，并已“跨越实验阶段……转而聚焦投资回报率”。其中一个应用场景为软件开发，生成式AI在该领域已为数千名开发人员带来约“30%的即时效率提升”。考虑到大型金融机构的员工规模与人力成本，此类效率提升或有助于节约数十亿美元成本。一位与会高管表示：“无论将节省的资金用于再投资还是直接削减成本，生产力提升效果毋庸置疑。” 然而，多数金融机构尚未在代理式AI领域深入布局。具备自主决策或执行能力的AI系统（通称“代理式AI”），目前仍主要处于实验阶段，对银行来说尤为如此，仅10%至20%的银行有所涉猎。尽管生成式AI应用已带来生产力与运营效率双提升，但金融机构尚未实现全面转型。一位与会董事表示：“我们尚处起步阶段。虽投入大量资金用于技术许可和培训，但仍处于山麓攀登期，任重道远。”

二、金融机构必须持续调整适应以充分释放AI转型潜力

与会者表示，金融机构需全力挖掘AI潜能，应对技术、文化、人才及领导力等多方面挑战。

突破遗留技术及数据瓶颈是关键

大型金融机构多受困于数十年陈旧的遗留系统与碎片化的数据架构，难以从海量信息中提取有价值的洞察。数据清理对任何机构而言均“至关重要”，但清理范围或因企业实际情况及目标用途有所差异，且实施难于规划。与会者普遍认为，云迁移仍是关键路径，但也有部分机构，出于安全、监管及成本等方面的考量，“固守本地部署，拒绝云迁移”。尽管此前有技术专家提出，生成式AI本身或许能够凭借“转换数据语言和格式”等能力快速解决金融机构的数据难题，但迄今为止这一设想尚未完全实现。正如一位与会者所言，金融机构仍需持续“投资数据治理工具及能力建设”。

领导力、文化及变革管理同等重要

金融机构若想充分释放AI潜力，便不能仅局限于技术层面。一位与会高管强调：“AI曾仅是信息技术部门的职责……如今它更是文化及变革管理课题。”金融机构需重点关注以下领域。

首先，领导力是制胜关键。具备洞见且深度参与的领导层对推动AI在机构内广泛部署至关重要。一位安永人士指出，AI领先金融机构“往往具有鲜明特质——领导者亲力亲为，主导技术重构与应用实践，尤其重视奖励积极投身该领域的员工”。另一方面，高管层对AI的认知往往不足。董事会有责任推动高管层深化AI理解、推进技术落地。

其次，全员AI能力建设亟待加强。除数据科学团队外，大多数员工缺乏对AI运作原理及有效应用的理解。一位与会高管表示：“员工必须学习使用工具、编写提示词、与机器对话。”因为AI规模化应用成效直接取决于使用人数、使用频率及使用效果。有高管指出，他所使用的许多生成式AI提示词长达三页或更多，这表明有效使用生成式AI需要深度思考与不断尝试。另一位与会高管表示：“提示词是一种通过与机器反复沟通以获取所需结果的路径，需要创造性思维，方能‘从橙子中榨取所需精华’。”

第三，正视员工顾虑并构建创新文化。部分董事担忧，员工对岗位迁移的忧虑正导致他们对AI技术采纳持保守态度。金融机构管理者须直面员工忧虑，明确传达AI将有助于增强岗位价值而非取代岗位的理念，引导员工积极参与转型进程。金融机构还需培育创新文化，建立对新型工作方式的开放态度。

业务线领导应在核心技术团队支持下主导AI应用

与会者普遍认为，各业务线领导均需将AI视为关乎业务未来发展的战略要务，而非交由IT部门独立推进的辅助性项目。一位与会者表示：“这正是关键所在。最终的竞争失利者一定是那些未强制业务线领导学习AI技术的企业。业务线领导决定企业投资方向，当他们真正理解AI技术时，企业战略重心必将发生转移。”

多家机构正在设立由集团AI负责人领导的核心技术支持团队，协助业务线领导部署AI。核心AI团队应扮演赋能者与顾问角色，提供培训，开发基础设施和工具，并展示该技术潜力。企业应精简核心技术团队规模，将包括负责人在内的团队成员重新部署至业务线。另有与会高管强调，各机构还需“业务端的技术推广者提出用例，培训团队在各业务线内开展推广活动，从而提升AI技术使用率。”

董事会应助推思维定式超越生产力提升与成本节约范畴

部分与会者指出，当前金融机构应拥有更宏大的战略视野，而非仅局限于生产力提升或成本节约。一位与会者指出，AI已催生出新的收入来源和产品形态：“创收机遇正在显现。我们将见证新业务模式、附加产品线以及通过新分销渠道触达新市场的能力。”董事会可助力机构把握这些机遇。

更宏大的视野意味着更多投入。与会者普遍认为，董事会有时需要鼓励管理层采取更加积极进取的投资策略，与此同时，把握平衡同样重要。正确态度应为，“我们的目的并不在于‘应用AI’，而在于解决问题。”董事会应“协助界定问题范畴并评估可行性”，同时确保建立恰当的治理机制，使成功试点项目得以规模化推广。

三、以量子计算为主导的未来图景已悄然临近

当前，人工智能主导着企业的战略议程，但它并非唯一正在崛起的新兴技术。量子计算虽处于起步阶段，但一旦实现商业化应用，将会对金融业产生深远影响。

量子计算能够以指数级的速度解决问题。一位与会者比喻道：“假设你有一串钥匙需要试开一把锁，每试一把钥匙都要耗费时间。经典计算是一次试一把钥匙，而量子计算则是同时试所有钥匙并迅速获得精确答案。”这种能力或将在欺诈检测等领域带来彻底变革。一位高管指出，近期的一次模拟实验显示，量子计算可将欺诈识别率提升25%至30%。此外，量子计算还能推动保险产品的超个性化定制，帮助金融机构以前所未有的速度和精度建模并交付定制化方案。

与此同时，量子技术的安全隐忧亦引发高级管理层的重大关切。与会董事强调，若恶意行为者掌握量子计算能力，传统网络风险管理体系将面临挑战，加密数据亦将陷入风险。

为此，董事会需初步建立量子计算监督机制。与会者建议，金融机构必须“将量子防御方案纳入预算，由首席技术官负责，明确优先级并予以执行”。其他相关准备还包括：在机构内部发掘对量子技术感兴趣的人员，并给予其自主学习空间，可与学术机构或大型科技企业开展合作，以获取技术资源。

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