核心观点
本报告探讨了人工智能 (AI) 和量子技术对金融服务业的变革性影响，并基于 2024 年新加坡金融科技节 (SFF2024) 的讨论和 Oliver Wyman 的行业专业知识，提出了五项行动号召。
AI 在金融服务业的应用与价值捕获
- AI 正在加速融入金融服务业，通过预测分析和机器学习提高效率、效果和客户体验。
- 生成式 AI (GenAI) 正从实验阶段转向以价值为导向的方法，重点关注能够产生可衡量业务成果的应用。
- 预测性 AI 的潜力尚未得到充分开发，尤其是在超个性化产品和服务方面，这归因于数据质量和复杂性挑战以及运营模式限制。
AI 运营模式
- 仅仅实施最新技术不足以释放 AI 的全部潜力。成功需要全面的运营模式，优先考虑以客户为中心，辅以务实的优先级排序、治理、有效的风险管理以及组织准备。
- 有效治理是 AI 成功的基础，它提供了一个结构化的框架，将 AI 初步纳入组织目标，最大限度地提高业务价值，同时最大限度地降低风险。
- 风险管理涉及系统地识别、评估和减轻与 AI 开发和部署相关的风险。
- 技术实施和管理包括为有效开发、部署和维护 AI 系统所需的的基础设施、工具和流程。
- 组织准备涉及为员工和文化做好准备，以接受 AI 技术，通过培训、技能提升和培养数据驱动型思维。
AI 采用的经验教训
- 组织必须投资于 AI 运营模式的各个方面，才能有效地采用 AI。
- 模型治理、数据治理和 AI 治理之间存在显著的 overlap。组织需要从一开始就明确这三个风险治理功能的角色和职责，并确保它们协同工作。
- 缺乏客户信任可能会破坏预期的效益。在推出 AI 驱动的产品和服务的之前，组织应通过建立基本控制来建立客户信任，特别是在模型偏差和透明度方面。
- AI 的价值只有在用户采用时才能实现；为了确保成功的采用，AI 工具应始终以“用户优先”和“客户优先”的原则为出发点进行开发。
- 尽管对 AI 的兴奋情绪很高，但机构应评估其价值，并警惕为了 AI 而构建 AI。
公共-私营伙伴关系的作用
- 全球 AI 监管环境正在迅速发展，各国政府和监管机构正在制定旨在平衡创新和风险管理的框架。
- 公共-私营伙伴关系 (PPP) 正在成为加速安全 AI 采用的关键机制，通过资助和支持各种举措。
- 政府在加速 AI 采用方面发挥着关键作用，通过资金、合作案例研究、推广教育和监管沙盒等举措。
量子技术的潜力
- 量子计算仍处于早期阶段，但它为金融服务业带来了变革性的机遇和重大的安全挑战。
- 尽管有潜在的欺诈检测、投资组合优化和增强型密码学等应用，但由于当前的技术限制，实际应用有限。
- 量子技术对公钥密码学的关键威胁要求金融机构开始为量子未来做准备。
AI 和量子技术的融合
- 量子计算有潜力加速机器学习并显着提高 AI 的性能。
- 尽管存在重大挑战有待解决，但业界仍在期待商业化，并探索如何实现这种融合。
未来展望
- AI 和量子技术进步正在重塑金融服务业的格局，组织面临着前所未有的机遇和挑战。
- 通过拥抱创新实践、有效管理风险，并积极探索这些技术的潜力，同时采取务实的监管方法，组织可以为一个进步的未来做出贡献。
