百亿美元级转型：追踪生成式AI和代理AI在金融服务领域的崛起

万亿美元转型 追踪生成式AI和自主式AI在金融服务中的崛起 blueprism.com 如果人工智能是一个国家，它将是世界第三大经济体，贡献估计 万亿到2030年占全球GDP1 联系我们，立即开始使用人工智能和自动化。 简介 科技巨头正押注通用人工智能和自主人工智能的指数级增长。《经济学人》预测，到2027年，为满足生成式人工智能的计算能力需求，人工智能“数据中心狂热”可能达到1.4万亿美元。2而且硬件也并非唯一的增长领域。2024年，37%的风险投资（VC）资金流向了人工智能（AI）初创公司，其中自主代理和数字工人表现出最高的活跃度，而生成式AI客户支持运营紧随其后3微软、亚马逊和谷歌等超大规模企业正在将其自有产品和服务中嵌入人工智能，使采用更容易。毫无疑问，通往人工智能的道路将遵循Gartner周期，经历幻灭的泥潭。但很快，启蒙的斜坡就会到来。 人工智能的变革力量伴随着环境代价。作为这一领域的领导者，我们必须倡导“少即是多”的方法，精确且有目的地使用人工智能的能力，而不是随意地使用。” 作为我们SS&C Blue Prism全球企业人工智能调查2025的一部分，我们调查了来自金融服务行业的377名高级专业人士（从高级管理人员到C级高管），以了解他们的进展情况，以及他们如何期望利用新的AI，并确定他们的最大障碍。 罗布·佩斯利，SS&C蓝 prism 高级总监 1衡量人工智能的吸收 金融服务领域对最新人工智能的快速采用情况 快速采用最新人工智能 金融服务在人工智能应用方面始终处于领先地位，这是由数据丰富的运营、合规需求和激烈竞争所驱动的。尽管该行业长期以来一直使用机器学习（ML）和神经网络，但我们的调查表明，生成式人工智能和能动式人工智能的加速应用已经超出了所有行业的预期。 87%组织积极部署新的AI技术 自主型AI赋予智能体认知能力，以便它们能够自主决策和执行任务（无需人类干预）。 生成式人工智能使用大型语言模型（LLMs）根据自然语言提示来生成新的内容，例如图像、文本、视频和代码。 94%将AI核心视为其整个业务运营 76%计划在12个月内实现代理式AI 代理自动化 代理编排 结合传统RPA与人工智能，自动化更复杂的任务，并推动更高效的过程。 管理和分配任务给人们和任何级别的代理，连接运营并确保业务顺利运行。 人工智能正在为业务改进和生产力提升提供强大助力 金融机构目前正在利用最新的AI来加强业务改进并推动生产力。我们询问了我们的调查参与者，他们为什么在他们部门部署或计划部署最新的AI。 高分 46% 45% 提高业务效率 提高生产力 智能自动化（IA）的核心始终在于运维。运维团队的能力会被用来衡量其驱动生产力和效率的程度。在客户入职、贸易金融、反洗钱（AML）、理赔处理和欺诈检测等流程中，单方面的百分比改进可以意味着大幅的成本削减——实现股价目标并改善利润底线。金融机构利用AI的变革潜力来丰富其自动化项目，并在他们长期艰苦努力以实现渐进式增长的领域取得突破，这并不令人惊讶。 2关注战略领域 用人工智能激活客户体验的三个方法 客户体验和支持在AI潜力方面得分最高 在您未来两年的金融服务运营中，以下哪些领域应用最新尖端人工智能具有最大的潜力？ Frende 借助 SS&C Blue Prism 数字员工和一个 LLM 来处理更多的客户索赔。 最佳射手 %53 ABANCA 使用智能自动化和生成式人工智能（GPT-4）自动处理客户邮件。 选择客户体验和支持 生成式人工智能和代理式人工智能将通过以下方式革新客户互动： SS&C GIDS 结合了智能自动化、业务流程管理（BPM）和生成式人工智能，以加快客户沟通。 •具备自然语言处理能力的高级企业代理聊天机器人•7*24小时个性化支持能力•定制化的财务咨询服务•高度个性化产品或服务 KYC、AML和欺诈检测在AI潜力方面排名第二 4400亿全2023 - 银行欺诈损失惊人 智能自动化已通过交易监控、了解你的客户（KYC）验证、反洗钱（AML）检查、制裁筛查和监管报告，在风险和合规方面发挥着关键作用。它能搜索、录入、比较、审计、核销和格式化数据的能力，已将成本挤出业务，并提高了合规性和周转时间。 4(CELENT)球 尽管各国政府承诺废除繁琐的行政程序并削减合规规则，但《公司透明度法案》和《数字运营弹性法案》（DORA）等一系列新立法正在生效。随着合规成本和欺诈成本达到历史新高，受访者认为这些措施将在未来两年推动对人工智能的投资，以利用智能自动化带来的收益。 49% 在未来 24 个月内，将 KYC/AML 和欺诈检测选定为人工智能的优先领域 4“顶部科技趋势预测：风险与合规2025版 2024年11月7日，伊恩·沃森，尼尔·卡特科夫，汉娜·罗斯·肖恩沃尔 万亿美元转型 | 7 3实施挑战 许多地方有许多障碍 像所有重大转型项目一样，人工智能的成功也伴随着其挑战。 74%的受访者表示他们正面临采用最新人工智能技术的挑战。障碍来自整个企业，大约三分之一的受访者提到了安全和合规问题，员工技能（36%），员工担心失业（34%）和技术整合（33%）的要求。 受访者指出来自商业各个方面的挑战，包括技能、技术和变革管理。 •信息技术系统通常很老旧，并且问题百出，因此接入最新的LLMs并不总是容易的。•具备人工智能技能，擅长提示工程和大型语言模型的专业人士将很难找到。•变革性技术让人们担心自己的工作，因此技能提升发挥着重要作用。•增加自主代理会增加恶意行为者造成的安全漏洞风险。 什么是人工智能治理？ 使能代理式AI 不只理想 识别治理空白 用数据移动应对挑战 需要解决数据挑战以满足人工智能的需求 IA解决方案 数据挑战 智能自动化将通过提高金融机构内部数据的准确性和可用性，继续对这些不断发展的AI技术发挥关键支持作用。它可以消除个人的按键错误，并整合不同的数据源。它还可以在通常处于孤立状态的遗留系统中安全快速地移动数据。 像人类一样，与劣质数据源合作且没有适当安全措施的AI可能会做出错误的决定并采取不正确的行动。生成式AI通过产生幻觉的风险加剧了这一问题。数据是大多数人工智能驱动流程的基础——准确的通信、报告和风险决策依赖于数据的可靠性和可用性。大型组织中的数据通常是混乱且不一致的，各部门和陈旧的IT系统中的数据被孤立，并以不同的格式存储。 衡量企业AI的投资回报率 各公司在人工智能应用方面全速前进，但其进展和投资回报率（ROI）却滞后。 •只有29%的人制定了完善的测量计划•至今60%还没有看到显著的回报•有三分之一（33%）的人说他们扩展得不够快 虽然许多金融机构在试验这些新技术时可能采用了“快速失败”的方法，但存在“试点综合症”严重蔓延到整个组织的风险，即项目未经规划就启动，且无法为企业创造价值。首先，人工智能所需的计算力成本相当高。即使有智能自动化，太多公司只关注“回归业务的小时数”等指标，而不衡量其投资对业务的实际影响。 可以从小处着手采用人工智能但首先你需要 为了推动企业范围内的AI应用，公司需要一个清晰的方法论来确保其预期成果和投资相一致。组织也需要谨记，成功实施试点项目所需技能并非与在全企业范围内实施大规模项目所需技能相同。 想大 而且知道你想去哪里。” 如何构建人工智能的可扩展性 纳塔莉·基特利VP,产品营销,SS&C Blue Prism 介绍SS&C | Blue Prism®企业运营模型（EOM），一种将企业AI嵌入业务核心的实用方法。 Outlook 转向增长和创新的市场重点 底线是什么？ 过去两年，组织开始将目标从实现生产力提升转向提供商业创新和增长5. 这些新技术提供的附加能力将使在他们的智能化自动化投资上获得更大的机遇成为可能。例如，我们已经看到我们的客户通过创新改变利润率并降低成本，从而颠覆和破坏了历史定价模式。我们也看到他们通过利用自己的数据来驱动新的见解而使其货币化。 我们的调查表明，金融机构正在优先考虑新的AI功能，以推动在改善客户体验（CX）、风险与合规以及后台运营方面的进步。 该领域正处在人工智能驱动的转型关口。成功需要对实施采用系统化方法、强大的治理框架、数据质量以及对有意义的成果有清晰的关注。组织必须超越试点项目，以实现可扩展的企业级采用，同时保持稳健的风险管理实践。 85% 36% 作为全球最大的基金管理者，我们在所有这些领域大规模地使用自己的软件。我们已经亲眼见证了它如何改变我们的业务，我们希望帮助你充分利用你的代理未来。 将使用AI驱动创新 相信人工智能是增长的最大决定因素之一 一个结束语... 系好安全带：未来可能比你想象的更快到来。 联系我们，立即开始使用人工智能和自动化。 SS&C Blue Prism 结合编排、自动化和人工智能，帮助具有远见的企业领导者借助企业人工智能重塑工作方式。我们以安全和治理为核心，创建能够自主处理工作的场所，使团队能够专注于创新、战略增长和提供卓越的客户体验。 通过 bpm-contact@sscinc.com 邮件联系我们，了解 SS&C Blue Prism如何通过智能自动化帮助您的组织实现转型性的业务价值。 了解更多，请访问 www.blueprism.com 并关注我们在推特 @blue_prism 和领英。我们相信一个技术赋能更明智决策、持续创新和无缝协作的未来。通过安全、值得信赖的企业级解决方案，我们致力于帮助企业重新定义可能性和塑造工作的未来。