AI的投资回报：金融服务领域AI智能体如何助力增长、降本和风险缓释

降本和风险缓释。 调研方法 本报告基于Google Cloud和National Research Group共同开展的一项调查。 150位首席执行官、首席信息官 215位首席财务官、首席营销官、首席技术官109位首席信息安全官、首席数据官、首席战略官、首席运营官、数字战略总监、IT副总裁82位IT总监、创新主管、客户体验/服务总监、营销总监 1,000万美元 100名全职员工 摘要 过去，智能体系统的部署一直存在困难，往往需要繁我们对金融机构高管开展的第二次年度调查显示，生成式AI项目持续为企业带来投资回报，同时企业开始聚焦智能体AI项目。 事实上，已有超过一半的高管开始在组织中应用AI智能体。应用场景的复杂程度各不相同，既有单任务智能体，也有可在用户授权与控制下代为执行任务的多智能体系统。虽然这项技术已经在帮助人们完成越来越多的工作，但许多公司仍处于智能体利用的早期阶段，若要发展成熟，前面的路还很长。对金融机构而言，这一趋势标志着企业正从规划 53%的金融服务行业高管表示，所在组织正在使用AI智能体1 阶段加速迈向实践，并利用AI推动增长、降低成本和缓解风险。 琐的基于规则的编程，或者对机器学习模型进行高度定制化的训练。生成式AI的出现改变了这一局面。 Google Cloud受监管行业全球董事总经理 金融服务行业关键分析洞见 的受访高管表示其组织未49% 的受访高管表示所在组织53% 来的AI预算中，超过50%将用于AI智能体3 已在生产环境中使用AI智能体2 管们最关切数据隐私和安 目录 06智能体AI的迅速演变 16经证实可利用AI实现投资回报的5个领域 35 智能体AI的迅速演变01 AI智能体时代已经到来 的金融服务行业高管表示，其所在组织53% 在使用生成式AI的同时，也已在生产环境中采用AI智能体5 实现方式多种多样，从由生成式AI赋能、可回答问题智能体AI在金融服务行业的广泛使用令人瞩目。 的聊天机器人，到专注于特定功能（如研究）的单任务智能体，再到将先进AI模型与工具访问权限相结合的复杂多智能体系统，这些系统能够在用户的掌控下代为执行操作。 能够独立规划、推理和执行任务，并可访问数据函数调用API，必要时还可与其他AI智能体交互。AI智能体可以是预构建的，也可以由企业内部开发构建。 AI智能体的成熟度级别 AI智能体的主要应用场景7 的金融服务行业高管表示，所在组织已部署超过10个AI智能体640% 用于欺诈管理与检测43% 随着智能体技术不断发展，它如今已变 得触手可及。我们将见证这项技术如何增强人类现有技能，推动其发展演进。”Daniel Semmens 用于客户引导及“了解你的客户” (KYC)41% 据、AI和银行业务运营主管 看到AI智能体得到如此广泛的应用，我们感到非常鼓舞。在丰业银行，我们认为智能体AI是企业技术领域的下一波重大浪潮，它正在重塑我们的运营方式。” 丰业银行首席AI官 智能体AI的实际应用场景 AI智能体正积极应对金融服务行业的核心挑战。 大、重复性高，还需提供全天候支持，且客户期望值也很高。虽然跨行业应用场景的采用率更高，但诸如欺诈管理 加之现有工具系统彼此独立，因而尤为适合部署能够跨多个异构系统自主执行任务的AI智能体。AI智能体已在这些高风险、数据密集的关键领域 与检测(43%)、风险管理(42%)等行业专属场景也正逐渐普及。8AI在检测经确认的可疑活动方面的能力已提升至原来的2至4倍9，引入AI智能体是防范欺诈的必然趋 展现出价值，正在为企业更广泛的转型奠定坚实基础。 势。 AI智能体在金融服务行业的主要应用场景 智能体AI将帮助我们以更高的成本效益，向更广泛的客户群体提供更高质量的服务。” 德国商业银行首席数据和AI官 AI智能体的投资回报 AI智能体应用场景已在多个领域带来投资回报，包括客户服务和体验(42%)、营销(35%)以及财务和会计(35%)。这些应用场景通常涉及大量重复性任务，并直接 AI智能体能够在幕后协助人 影响成本节约、收入增长和风险缓释。这种对可衡量成果而非试验性探索的战略聚焦，凸显出金融行业在AI投资中的务实与风险意识导向。 Christoph Rabenseifner类工作，而所有这些支持最终都会转化为财务绩效的提升。” 德意志银行首席战略与创新官(TDI)兼企业风险投资集团负责人 已实现投资回报的主要AI智能体应用场景 经证实可利用AI实现投资回报的5个领域 我们的调查问卷从以下3个方面评估了生成式AI为关键领域带来的直接价值： 虽然AI智能体代表着新的前沿方向，但生成式AI的基础价值仍在持续带来复合回报。 我们的研究表明，生成式AI将继续在5个关键领域为金融机构带来重大影响。2024年，生成式AI已证实其现实应用价值；2025年的重点是在此基础上进一步深化与拓展。 业务收益可用于衡量技术转型计划的有效性，同时生成式AI对各业务领域的主要影响 也是预测财务绩效的先行指标。 表示生成式AI带来了业63% 表示生成式AI对营销产56% 表示生成式AI改善了52% 生显著影响（2025年新增调查项） 务增长（年同比下降1个百分点） Banco BV致力于让员工能够在所有关键系统中，以安全、合规的方式，使用最先进的生成式AI技术进行搜索、获取支持并执行操作。” Banco BV数据和AI主管 工作效率 金融服务组织报告称生成式AI显著提升了工作效率。 具体而言，在报告效率提升的组织中，高管普遍指出IT流程和员工工作效率有所提高。13例如，生成式AI可作为协作编码助手，开发者无需再手写条件语句，只需定义目标，然后交由AI确定实现方式。在IT领域之外，工作效率提升也显而易见。自去年资产管理公司可以利用生成式AI，加快分析师的研究与尽职调查流程，并提升开发人员的工作效率。在客户支持方面，生成式AI可以帮助呼叫中心人员即时解答复杂的政策问题，大幅缩短信息检索时间。 不过，表示工作效率至少提高一倍的高管人 表示生成式AI提升了工作效率（2024年为71%）1576% 以来，表示非IT员工工作效率有所提高的金融服务行业高管比例大幅上升（从56%上升至62%）。14这意味着银行家能减少收集分析数据或准备推介材料的时间，把更多精力投入到客户咨询服务中。数有所下降。这可能表明，虽然普遍的工作效率提升相对容易实现，但要将效率翻倍，则需要更深层、更复杂的系统集成，许多组织仍在探索如何实现这一点。 少提高了一倍（在报告组织工作效率有所提高的高管中）（2024年为 50%）1636% 生成式AI解决方案带来的员工工作效率提升 IT流程和员工工作效率（年同比增长9个百分点）缩短数据分析时间（年 同比下降3个百分点）非IT流程和员工工作 效率（年同比增长6个百分点）提高准确率（年同比下 作为一家金融服务机构，我们看到了生成式AI在风险管理和合规方面的巨大应用潜力。我们还注意到，在软件开发领域，生成式AI同样引发了极大的热情与活力。” 降4个百分点）缩短上市期（年同比 下降8个百分点） 表示已在个人效率相关的生成式AI应用场景（电子邮件、文档、演示文稿、会议、聊天）中实现了投45% 资回报（2024年为37%）17 ATB Financial数据科学研究员 客户体验 生成式AI正持续助力金融服务行业提升客户体验。 表示生成式AI改善了客户体验（2024年为66%）1967% 然而，高管们仍难以将这种影响与客户满意度建立直接关联。在表示生成式AI解决方案改善了客户体验的受访者中，金融服务行业高管更少提到净推荐值(NPS)逐年提高。18这表明，虽然生成式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，令客户感到沮丧。这当中蕴藏着巨大的机遇。 （在表示客户体验有所改善的组织中）（2024年为35%）2037% 生成式AI解决方案对客户体验的影响 提升了用户互动度（即互动度84% 得分、流量或点击率[CTR]、网站停留时间）（年同比增长1个百分点）78% 我们使用Google Cloud的Gemini模型开发 提升了用户满意度/净推荐值 （年同比下降9个百分点） 了面向员工的聊天机器人AskAI，它正在彻底改变我们一万多名客户体验中心和分行员工获取信息的方式，无需使用关键字，使用自然语言提问即可，例如“如何将企业账户从个人独资企业变更为公司制？” AI正在带来投资回报的关键领域 44%表示在客户体验和现场服务（包括聊天机器人、呼叫中心和现场技术支持）相关的 生成式AI应用场景中，已实现投资回报（2024年为36%）21 业务增长 表示生成式AI带来了业务增长（2024年为64%）2463% 今年，生成式AI对业务增长的影响相对温和。 生成式AI解决方案带来的收入增长 表示生成式AI带来业务增长的高管比例略有下降。22这一趋势可能意味着生成式AI技术的应用正日趋成熟。金融服务行业或将转向更加依赖智能体的流程与精简化工作流，届时生成式AI将不再作为独立工具存在，而是通过集成提升效率，加快价值链各环节的运转。在表示生成式AI推动了业务增长的高管中，认为生成式AI带 6%-10%（年同比增长7个百分点） 来了1–5%年收入增长的高管人数略有增加，而认为生成式AI带来了超过6%的年收入增长的高管人数则有所减少。23这一变化可能反映出，在金融服务领域，依靠生成式AI实现短 6%-10%（年同比下降5个百分点） 期新增营收的机会变得更加稀缺，尤其是在大多数金融机构已广泛部署生成式AI技术的背景下。 表示生成式AI解决方案已带来收入增长的金融服务行业高管：2024年：n=108，2025年：n=243；问题：(1)您的公司利用生成式AI直接实现了哪些业务增长？(2)基于您公司过超过10%（年同比下降4个百分点） 营销 生成式AI解决方案带来的营销效成效提升（按地区划分） 在监管严格的金融服务行业，营销者必须在创意表达与清晰合规的沟通之间取得平衡。 生成式AI有助于打造更具个性化的营销活动，简化面向多元受众的复杂投资产品，并通过自动化和优化审核流程确保合规。重点不是将所有规则上传到生成式AI工具中，而是训练AI去理解并应用这些规则。这一更为精简的方式有助于最大化用户互动、增强信任感并提升转化，从而促进新客户获取。 56% 显著影响（2024年为58%）25 表示生成式AI在销售与营销相关应用场景（现场销售活动、营销运营和内容制作）中已实现投资回报33% （2024年为36%）26 25金融服务行业高管：2025年：n=556；问题：您公司的生成式AI解决方案在以下哪些领域带来了显著影响？ 我想不出还有什么技术比AI更适合重塑内容创作和个性化工作流。” ATB Financial数据科学研究员 安全 生成式AI解决方案带来的安全改善 不过，今年报告称生成式AI对安全状况27及其相关核心指标鉴于资产和客户数据（如个人身份信息PII）的重要价值，生成式AI提升金融机构安全状况的能力尤为关键。 增强威胁识别能力（年同比下降6个百分点）81% 28产生显著影响的高管人数有所减少。这表明，虽然生成式AI能够带来基础性优势，但企业正转向 提升情报与响应整合能力（2025年新增）79% 专业化的智能体AI，以应对日益复杂的由AI驱动的安全威胁。因此，安全运维成为应用最广泛的AI智能体应用场景之一(46%)也就不足为奇了。29这表明，金融机构正战略性地转向AI赋能的分层防御体系，以确保核心资产和客户信任不受侵害。 缩短问题解决时间（年同比下降10个百分点）66% 52% 状况（2024年为61%）30 表示生成式AI解决方案改善了安全状况的金融服务行业高管：2024年：n=129，2025年