金融机构的GenAI发展路线图

短短十年间，AI已从前沿研究课题发展为推动新工业革命的核心力量，广泛应用于药物研发、航班调度、供应链优化和医疗影像等多个领域。如今，AI不再是遥不可及的未来概念，而是重塑行业格局的关键驱动力。企业若能以战略眼光积极推进AI应用，将在竞争中赢得显著优势。

金融领域尤为突出。银行及其他金融机构拥有海量、高质量且以客户为中心的数据资源，尤其是细粒度交易数据，能够精准反映客户行为特征、偏好、需求与风险状况，远超其他行业的数据价值（参阅图1）。例如，在零售 banking 中，利用AI分析客户需求与行为模式并定制个性化产品，已成为市场主流做法。

生成式AI（GenAI）的崛起进一步丰富了AI工具体系，加速了金融机构的价值创造进程。其自然语言理解与对话生成能力显著降低了技术使用门槛，使非技术人员也能便捷调用AI资源，推动AI在组织内部全面渗透。

金融机构高管应把握技术变革机遇，深入挖掘AI与GenAI潜力，系统规划实施路径，统筹人才战略与治理机制，构建面向未来的竞争力。前瞻性AI布局已成为金融领导者塑造行业格局的必备能力。

媒体对GenAI常存在过度炒作与认知偏差，导致部分企业高管担忧其是否会颠覆现有AI战略。实则不然——GenAI并非替代，而是与已有AI能力形成互补。

金融行业所称“AI”多指专注于预测与分类的“预测式AI”。过去十年，该技术已在风险监控、定价优化、产品偏好建模等关键环节广泛应用，成效显著（参阅图2）。

预测式AI与GenAI功能强大但应用场景不同，二者并非互斥关系。银行应在AI战略中统筹考虑，按需选用。

可借鉴人类大脑左右半球分工模型理解两者协同关系（参阅图3）：预测式AI如同左脑，擅长逻辑推理、量化分析与数值计算，支撑决策支持系统；GenAI则如右脑，具备创造性思维、内容表达与宏观整合能力，适用于自动生成拟人化回应。

GenAI并非推翻现有AI布局，而是增强其能力边界。领导者应思考如何利用GenAI拓展既有AI体系，开辟新的价值路径。

尽管客服聊天机器人是常见应用，但GenAI在自动化财务分析、AI辅助代码开发等领域同样大有作为。高盛、德意志银行、美国运通、富国银行等机构已将其解决方案投入实际运营。

在整合预测式AI成果、把握GenAI新机遇时，需认识到AI已深度融入从前端客户交互到后台运营的各个环节（参阅图4），成为不可忽视的基础能力。

为释放GenAI潜力，金融机构需优化工作方式，识别在价值创造、客户与员工体验提升、质量保障等方面影响最大的项目，并优先孵化。推进过程中须坚持两大原则：清醒认知AI的能力边界，规范开展实验探索。

AI的应用关键在于场景匹配。预测式AI在处理标准化信用卡申请等任务时优于人工，但在结构复杂、个案差异大的融资交易中仍需专家判断。

GenAI亦如此。BCG亨德森智库联合研究显示，其在创意开发类任务中表现卓越，人为干预反而可能削弱效果；而在解决复杂商业问题等超出其能力的任务中，表现不及人类，甚至拖累整体效率（参阅图5）。

因此，“人机协作”中最优模式是人类作为“协作者”处理AI能力之外的任务，而非作为“优化者”修改AI输出结果。

在创新业务板块开展小规模试点有助于激发组织兴趣、提升认同感，并为技术迭代与能力建设提供平台，支持关键技术路径决策。

然而，过去经验表明，广泛撒网、“适者培养”的策略往往收效甚微。高效AI战略应在受控环境中，以严谨态度对精选项目进行试点，确保实验洞察可用于锁定高价值机会，集中资源重点突破。

面对GenAI快速发展，持续实验不可或缺，同时必须建立规范的实验管理机制。

实践表明，端到端重构全业务流程并深度整合AI的企业收益更大。孤立改造单一环节虽短期见效，但难以持久。若未充分设计人机协同机制，机械嵌入AI还可能导致资源错配与员工抵触。

重大AI突破源于系统性转型升级——即从战略高度重新设计流程，统筹AI与人的角色，实现价值最大化。

金融机构体系庞大，协同潜力巨大。通过系统整合预测式AI、GenAI与人类专业能力，可全面提升流程效率与效能，达成“一加一大于二”的效果。

最具价值的AI应用场景往往遵循一个三阶段模式：信息处理 → 评估与决策 → 创造性执行。该模式适用于客户问询响应、发票处理、信用卡审批、反洗钱监测、投资说明书撰写等流程（参阅图6）。

在各阶段均可实现人与AI协同：

• 信息处理环节：GenAI可整合海量信息生成摘要，或由预测式AI从大数据中提取关键洞察，缩小筛选范围。
• 评估与决策环节：预测式AI基于专业知识对标准案例自动决策，特殊情况转交人工。模型可自主判断是否需要介入。
• 创造性执行环节：贷款拒批通知、可疑交易报告、客户咨询回复等任务可由GenAI完成。简单案例可全流程自动化，高风险案例可预处理重复内容。

具备重复性高、任务量大特征的流程最有可能通过该模式实现端到端转型与突破性变革。

AI显著提升生产效能，推动岗位职能重构。其对工作的四大影响包括：

• 重复性任务：如低代码/无代码自动化
• 知识综合处理：如商业贷款协议审查
• 数据驱动型决策：如供应商谈判自动化
• 创造性任务：如AI增强代码生成

为此，金融机构需系统革新传统流程，重构职能架构，重点采取以下措施：

• 组建跨学科团队，涵盖数据科学、商业分析、法律合规等领域；
• 构建扁平化组织，提升决策与迭代速度；
• 优化管理幅度，适应复杂人力资源需求。

平台化运营模式至关重要。具备产品、用户旅程及服务全生命周期管理权限的跨职能团队，能有效支撑流程重构；标准化平台架构可在保障个性化的同时实现规模化扩展，成为转型关键支撑。

未来几乎所有岗位都将与AI交互，主要分为四类：

• 构建AI模型：技术专家，负责开发与运维，需深厚技术能力；
• 调试AI模型：职能专家，指导AI运营，推动业务融合；
• 使用AI模型：一线人员，解读输出结果，为客户创造价值；
• 管理AI模型：专业人员，监控输出质量，确保安全合规。

在市场营销、客户服务、法务、软件开发等领域，GenAI有望推动大规模自动化，降低成本、提升服务质量，并引导资源聚焦高价值任务。

金融机构应务实推进变革：识别关键岗位，制定高附加值人才发展计划（参阅图7）；将GenAI战略融入人力资源规划，评估能力缺口，统筹推进人才培养、采购与外包策略，同步加强文化建设和变革管理。

完善的AI治理框架是技术发挥变革效能的前提，也是赢得组织信任的基础。缺乏治理易引发法律、监管与声誉风险。例如，训练数据偏见可能导致客户歧视；大语言模型“黑箱”特性与溯源难题也令企业顾虑重重。BCG调研显示，70%高管因溯源问题不敢大胆应用GenAI，68%则担忧黑箱与数据泄露风险。

全球监管正加速推进。三大框架值得关注：

1. 《东盟人工智能治理与伦理指南》：指导性文件，强调伦理与透明；
2. 《欧盟人工智能法案》：全球首部综合性AI立法，按风险分级管理。信用评估、客服机器人等常见应用可能被列为“高风险”，需满足严格合规要求；
3. 美国监管取向：侧重调整现有法规，强化国家安全视角。

即便政策尚存不确定性，企业仍应在保障机制下积极部署AI，实现风险可控、合规高效的推广。

“负责任AI”是核心理念，要求AI研发与应用契合机构宗旨与价值观，同时带来商业变革。全面治理框架应包含五大要素：

• 战略：制定与企业价值观、风险管控、伦理准则一致的AI发展战略；
• 治理：设立专项领导团队，建立风险识别与上报机制；
• 流程：建立AI产品监控与审查流程，确保符合标准；
• 技术：建设数据与技术基础设施，提供全周期管理工具；
• 文化：强化全员责任意识，覆盖开发者与使用者。

AI广泛应用将引发人机协作新挑战，可能招致组织内部反弹。法规无法解答所有问题，提前构建“负责任AI”框架的企业将获得战略先机，为成功转型奠定基础。

GenAI作为革命性技术，带来效率与效能双重提升机遇，同时也提出部署策略、人才管理、安全治理等一系列重大议题。

等待观望不可取。企业高管必须将AI（含GenAI）确立为转型核心任务，在战略规划、人才配置与治理体系建设中秉持中长期视角。唯有当下积极准备，方能在未来竞争中赢得决定性优势。