智能银行：通过人工智能驱动转型创造价值的蓝图

智能银行 创建人工智能驱动转型的价值蓝图 勤信(KPMG).展现差✆化。 科珀斯·康奈利斯·麦基格鲁国际公司kpmg.com/be/intelligentbanking 目录15 第一阶段：启用 03前言 04概览 05引言 08研究findings 22第二阶段：融入 27第三阶段：进化 31关键考虑因素 36为人工智能未来做准备 11构建智能银行 39毕马威：凭借经验和信任引领您的AI转型 ©2025版权由KPMG国际实体之一或多者所有。KPMG国际实体不对客户提供任何服务。版权所有。 智能银行：通过AI驱动转型创造价值的蓝图|2 本报告是对人工智能（AI）在银行业的价值创造进行广泛研究所得的结果。旨在为处于AI旅程各阶段的领导者提供可行的见解，从部署首个试点项目到寻求在企业范围内扩大AI计划的银行。 尽管一些银行在AI的运用上高度先进，但许多其他银行面临着阻碍进步的重大障碍。超越测试和试点不再是选择— —这是一项必须完成的任务。本报告旨在作为指南，帮助银行导航这一关键的过渡期，并释放AI变革潜力。 银行开始意识到，抓住人工智能带来的重大机遇，不仅需要投资技术，而且需要全面重新思考战略、文化、运营实践以及部署的道德框架。 然而，许多人发现自己因惯性而停滞不前。长期价值的定义难以明确，许多组织在设定明确的目标、确定关键绩效指标（KPIs）以及证明投资回报（ROI）方面都遇到了困难。这些挑战因技术升级的成本、实施风险以及渴望变革但谨慎领导这一变革的高层管理人员的犹豫不决而加剧。 为准备成为一个智能型企业，银行应将人工智能作为可持续增长的动力。通过将人工智能融入各个职能部门— —从市场营销和客户服务到欺诈预防和风险管理——银行可以创造出创新、以客户为中心的解决方案，这不仅提升了盈利性，还有助于深化客户忠诚度。本报告提供了突破障碍、扩大人工智能应用范围以及使银行在日益激烈和智能化未来中取得成功所需的工具和洞见。 人工智能不仅仅是银行业的科技投资 ——它是重新定义战略、运营和文化催化剂。为了释放其潜力，银行必须克服惰性，拥抱变革，并将人工智能整合为核心驱动力，实现以客户为中心的可持续增长。 弗朗西斯科·乌里亚 全球银行和资本市场部门负责人 科珀斯·康奈利斯·麦基格鲁国际公司 前言 概览 引言 研究findings 构建智能银行 第一阶段 第二阶段第三阶段关键考虑因素准备迎接人工智能的未来指导您的AI转型 前言 ©2025版权由KPMG国际实体或其所有者拥有。KPMG国际实体不对客户提供任何服务。版权所有。智能银行：通过AI驱动的转型创造价值的蓝图|3 前言概览 概览概览概览 人工智能的使用在各个领域广泛应用。银行高管们抱有高度期望。 80% 金融 但压力在于证明投资回报 率 人工智能的投入预计将显著增加。 70% 其中 51% 说AI是本质上重塑 他们的业务 62% 相信银行拥抱人工智能将开发一个竞争优势那些不做的人 预计从人工智能投资中获得中等至非常高的投资回报率。 面对股东对在人工智能投资上显示即时回报的显著压力 70% 计划增加全球百分比 62% 和 38% 请提供需要翻译的英文文20% 说20% 在人工智能方面的预算支出加号 人工智能的目标是明确的。初始效益 68% 42% are 寻求提升 缩减客户 费用体验 拥有实现 66% 成本节约 仅有经验增长的收入 26% 并且只有 13% 已经历高收入 人工智能的贡献 ©2025版权归一家或多家KPMG国际实体所有。KPMG国际实体不对客户提供任何服务。版权所有。 智能银行：通过人工智能驱动的转型创造价值的蓝图|4 银行越来越多地在隔离的使用案例中尝试生成式人工智能，例如聊天机器人、内容创作和个性化营销。然而，许多人正努力从中提取有意义的价值。我们的研究发现，尽管许多金融机构将人工智能视为其未来的关键，并开始意识到效率的提高，但只有一小部分机构报告说从他们的AI投资中实现了收入增长。 银行面临独特的挑战。 许多人在建立足够强劲以支持更广泛人工智能部署的风险环境中遇到困难，尤其是在诸如信贷决策或合规监控等高度监管领域。关于数据治理、运营完整性和监管审查的担忧构成了发展的障碍。同时，技术进步的迅猛步伐——结合专有与开源人工智能平台的竞争动态——增加了复杂性 ，使银行对于如何扩大其努力规模感到不确定。 银行拥抱人工智能代理的新世界 人工智能代理预计将通过实现高度个性化的、高效的和无缝的客户体验，同时推动运营效率，从而改变银行业。 这些智能代理可以作为全天候的虚拟顾问，提供定制化的财务指导，自动化日常交易，并基于实时数据和预测洞察主动管理客户需求。在运营方面，AI代理可以通过分析大量数据以无与伦比的速度和精度，简化后台流程 ，如欺诈检测、合规监控和风险评估。 价值蓝图 为了克服这些挑战，抓住机遇并为下一代人工智能技术做好准备，银行应采取一种深思熟虑、结构化的方法来采用人工智能。在本报告中，我们介绍了人工智能价值的三个阶段——一个旨在帮助银行优先考虑努力、协调投资并实现人工智能全部潜力的框架。 85% 组织内部的员工迅速掌握了他们所投资的AI工具/技术的使用方法 。 引言 引言 ©2025版权归KPMG国际实体之一或多个所有。KPMG国际实体不对客户提供任何服务。版权所有。智能银行：通过人工智能驱动的转型创造价值的蓝图|5 前言概览引言 研究findings 构建智能银行 第一阶段 第二阶段第三阶段关键考虑因素准备迎接人工智能的未来指导您的AI转型 图1：数据问题和技能缺失成为主要挑战 百分比表示在整合人工智能时，其组织面临以下挑战的人。 安全和数据隐私担忧 38% 劳动力中缺乏AI技能或专业知识。 33% 投资回报率（ROI）衡量困难 30% 伦理风险 28% 数据孤岛 27% 部门之间缺乏沟通和对齐。 26% 预算限制或投资不足 24% 缺乏领导层的支持和理解。 23% 员工对变革的抵抗和不愿使用AI工具。 23% 法律或监管限制 23% 数据质量差 22% 缺乏领导层沟通和对齐 22% 时间和资源限制 22% 数据格式不统一 21% 您的组织在整合人工智能时面临了哪些挑战？（最多5个）n=183 来源：智能银行：通过人工智能驱动的转型创造价值的蓝图，KPMG国际，2025 ©2025版权归KPMG国际实体所有。KPMG国际实体不对客户提供任何服务。版权所有。 智能银行：通过AI驱动的转型创造价值的蓝图|6 前言概览引言 研究findings 构建智能银行 第一阶段第二阶段第三阶段关键考虑因素准备迎接人工智能的未来指引您的AI转型 四个可能加速人工智能采用和创造长期价值的关键考虑因素： 设计一个与核心竞争力相一致且能释放价值的AI策略 银行应确立与自身核心优势相一致的人工智能（AI）大胆愿景。这一愿景应指导一个转型路线图，重新定义AI如何驱动增长和创新，同时让团队对结果负责 。将AI部署与战略目标对齐——例如提高欺诈检测、简化承保流程和增强客户个性化服务——有助于最大化投资回报率。 将信任融入转型路线图 人工智能在银行业的应用引入了独特的风险，这可能会损害信任，因此从outset需要进行积极的风险管理。银行应解决数据隐私和安全挑战，同时在保护敏感客户信息的同时确保遵守金融法规。抵制算法偏见并采用监管机构、客户和内部利益相关者可以信赖的易解释人工智能系统是至关重要的。 创建可持续的技术和数据基础设施以促进人工智能的采用。 数据是至关重要的战略资产，也是所有人工智能项目的基石。银行应构建一个强大的数据治理框架，着重于质量、整合和安全，同时为长期的可扩展性奠定基础。这包括投资企业级人工智能基础设施，以支持大量交易、复杂的风险评估和实时决策 。 构建一种运用人工智能提升人类潜能的文化。 一个兼顾保留和提升技能的多角度人才策略是关键优先事项。学术机构、金融科技初创公司和创新中心可以为团队注入新视角并增强劳动力能力。沉浸式人工智能培训计划有助于推动客户体验和运营模式的创新，多样化招聘渠道并实现变革性成果。 ©2025版权由KPMG国际实体或其所有者所有。KPMG国际实体不对客户提供任何服务。保留所有权利。智能银行：通过人工智能驱动的转型创造价值的蓝图|7 研究findings 研究fi 当前状态 银行正在积极地探索和优化部署人工智能的战略。在基础建设和技术人才准 ndings 备方面面临挑战的情况下，银行业界正谨慎但创新地采用人工智能，采用多样化的实施策略，并集成互补技术以转型关键业务功能。 人工智能不再是银行业一个遥远的概念——它已经在关键领域如欺诈检测、个性化以及风险管理中推动创新。领先的全球机构处于最前沿，利用人工智能来转型关键流程并提升客户体验。这些银行已经确定了数百个人工智能应用案例，从简化运营到提供高度个性化的产品和服务。然而，对于其他银行而言，这项研究突显出了一些阻碍因素： 我们的组织在人工智能方面仍处于实验阶段。我们尚未明确其应用方面的任何清晰目标或关键绩效指标（KPIs）。 首席执行官—日本 基础设施的根基仍在建设中 银行在构建支持可扩展人工智能解决方案所需的关键基础设施方面面临挑战：仅有25%的银行拥有企业级的云或混合云平台，战略性地支持数据驱动型服务，这使得许多银行在为有效的人工智能采用打下基础方面陷入困境。 领导者与员工刚开始应对人工智能的潜力。 六十一家银行提供人工智能的伦理和约束性培训，帮助员工在负责任地应用该技术时进行导航。然而，深入的人工智能培训仍然有限，只有30%提供培养对人工智能能力全面理解的先进内容。 ©2025版权归一家或多家KPMG国际实体所有。KPMG国际实体不向客户提供任何服务。版权所有。 智能银行：通过人工智能驱动的转型创造价值的蓝图|8 没有占主导地位的AI实现模型 银行正在尝试采用多种方法来实现人工智能。其中66%的银行正在利用基于云的人工智能平台，46%使用开源工具，83%依赖本地解决方案。此外，86%的银行正在内部开发定制的AI解决方案，尽管实现方法因数字化成熟度水平的不同而有所差✆。 人工智能正与自动化技术相结合。 银行正越来越多地将人工智能与互补技术整合，以最大化其影响。例如，82%的银行正在将人工智能与机器人流程自动化（RPA）相结合以简化工作流程，而84%的银行正在探索自主智能体AI解决方案 。 领导者们对控制感到担忧。 对人工智能的控制仍然是银行领导者关注的重点 ，其中58%的人表示对人工智能技术提供商可能对其业务运营产生的影响感到担忧。此外，71%的人同意在承诺重大投资之前，等待对不断发展的AI技术格局有更多明确性是谨慎的做法。 人工智能正在分区块地改变商业功能。 人工智能在信息技术（IT）和营销职能方面产生了最大的影响，有61%的银行报告称对IT运营产生了高度或变革性影响，55%的银行观察到营销方面有显著进步。 研究findings 71% 同意，在将重大投资投入到不断演变的AI技术领域之前，等待对该领域的更清晰认识是谨慎的做法。 ©2025版权归KPMG国际实体所有。KPMG国际实体不对客户提供任何服务。版权所有。 智能银行：通过AI驱动转型创造价值的蓝图|9 研究findings 进步的障碍 通过实质性进展被以下因素复杂化： 对人工智能风险与伦理存在重大关切。 人工智能在银行业的应用伴随着对风险和伦理影响的广泛担忧。71%的领导者认为，建立强大的合规框架对于确保负责任的AI实施至关重要。 平衡人工智能采纳与可持续性目标 然而，在平衡可持续发展目标与人工智能倡议方面存在挑战，因为70%的企业难以协调人工智能的能源消耗与他们的环境目标，而66%的企业认为实现可持续发展目标比实施人工智能具有更高的战略优先级。 数据是显著的障碍。