摘要
本报告基于Google Cloud和National Research Group的调查，揭示了生成式AI和智能体AI在金融服务行业的应用现状和投资回报。超过一半的金融服务行业高管表示其组织正在使用AI智能体，主要应用于欺诈管理、客户引导和风险管理等领域。AI智能体已在多个领域带来投资回报，包括客户服务、营销、财务和会计等。生成式AI将继续在业务收益、工作效率、客户体验、业务增长和安全五个关键领域为金融机构带来重大影响。
智能体AI的迅速演变
AI智能体已在金融服务行业得到广泛应用，包括聊天机器人、单任务智能体和复杂的多智能体系统。超过53%的金融服务行业高管表示其组织已部署超过10个AI智能体，主要应用于欺诈管理（43%）和风险管理（42%）等高风险、数据密集的关键领域。
AI智能体的主要应用场景
AI智能体在金融服务行业的应用场景包括欺诈管理、客户引导、风险管理、客户服务和营销等。这些应用场景通常涉及大量重复性任务，直接影响成本节约、收入增长和风险缓释。
AI智能体的投资回报
AI智能体已在多个领域带来投资回报，包括客户服务（42%）、营销（35%）和财务和会计（35%）。生成式AI将继续在业务收益、工作效率、客户体验、业务增长和安全五个关键领域为金融机构带来重大影响。
生成式AI解决方案带来的员工工作效率提升
生成式AI显著提升了工作效率，包括IT流程和员工工作效率（同比增长9个百分点），非IT流程和员工工作效率（同比增长6个百分点）。然而，表示工作效率至少提高一倍的高管比例有所下降，可能表明将效率翻倍需要更深层、更复杂的系统集成。
生成式AI解决方案对客户体验的影响
生成式AI正持续助力金融服务行业提升客户体验，但高管们仍难以将这种影响与客户满意度建立直接关联。生成式AI在客户初期接触阶段的互动和处理简单查询方面表现良好，但在应对更复杂、更细致的问题时仍显不足。
AI正在带来投资回报的关键领域
生成式AI对业务增长的影响相对温和，认为生成式AI带来1–5%年收入增长的高管人数略有增加，而认为生成式AI带来超过6%的年收入增长的高管人数则有所减少。生成式AI在营销领域的显著影响包括提升用户互动度和增强威胁识别能力。
投资AI就绪的未来
金融机构正将业务重心转向AI智能体，AI预算也在同步增长。C级高管层的支持与生成式AI能否实现投资回报密切相关。选择LLM提供商时，数据隐私和安全性、与现有系统集成和合规性是重点考虑因素。
需要考虑的主要挑战
数据隐私和安全性、合规性和监管要求、与现有系统集成是金融机构在部署AI智能体时面临的主要挑战。解决方案在于采用一套现代化的集成式数据战略，该战略从初始阶段开始，就将强大的数据治理和安全协议放在首位。
AI智能体投资回报核对清单
- 争取C级高管的支持，以推动AI项目的落地，扫清障碍，并确保项目成果与业务目标保持一致。
- 制定一个有说服力的商业论证，阐明为何AI值得获得单独投资。
- 立即制定组织的AI管理规范。
- 理顺数据体系，建立稳健的数据治理和企业安全框架。
- 保持人机协同(human-in-the-loop)，为AI智能体提供有用的工具。
- 确保所有访问是安全且受管控的。
- 投资于人才与内部AI教育项目，以构建和管理AI智能体。
- 从高价值项目着手，集中精力构建能自动执行重复性任务、带来明确投资回报的AI智能体。
- 了解AI为您的业务带来投资回报的途径。
