AI25業(yè)AI目錄2025年金融服務業(yè)主要AI趨勢 3戰(zhàn)略基礎設施和投資行業(yè)洞察和未來展望AI使用日趨成熟，可部署戰(zhàn)略用例 4您的公司正在使用或評估哪些AI/機器學習工作負載？AI在改善業(yè)務運營方面發(fā)揮什么作用？生成式AI正在驅動行業(yè)變革 5最熱門生成式AI用例AI驅動金融公司的業(yè)務成果AI投資力度不減挑戰(zhàn)依然存在 9高能效計算前瞻：AI機會與展望 102025年金融服務業(yè)主要AI趨勢最新問卷調查結果顯示，生成式AI成為了金融服務領域的關鍵技術。延續(xù)去年的調查，40%的受訪者目前正使用生成式AI，而去年這個數(shù)字僅為四分之一。使用生成式AI，用戶可以使用多種類型的輸入生成文本、圖像、3D模型等形式的數(shù)據(jù)。這項技術不僅提升了現(xiàn)有應用程序，也推動了金融服務行業(yè)創(chuàng)新服務和解決方案的創(chuàng)造。戰(zhàn)略基礎設施和投資為在競爭中保持領先優(yōu)勢，銀行和金融服務公司繼續(xù)大力投資AI領域，以期優(yōu)化承銷流程、提升客戶體驗、降低風險，并將投資組合回報最大化。問卷調查結果顯示，很大一部分AI投資將流向計算基礎設施。這些基礎設施投資使企業(yè)能夠構建AI工廠，即專門構建的加速計算平臺，用于處理、提煉和轉化海量數(shù)據(jù)，使其變?yōu)檎滟F的AI模型和token。金融服務公司將利用這些功能提高運營效率，增強服務能力，從而獲得制勝優(yōu)勢。今年的問卷調查突出了AI的顯著影響：對AI基礎設施的投資呈現(xiàn)強勁增長，98%的管理層人員表示他們將在2025年進一步增加相關支出。超過三分之一的公司AIAI作為戰(zhàn)略商業(yè)杠桿的依賴程度日益增加。AI阻礙減弱，提到AI預算不足的受訪者不到50%，提到AI數(shù)據(jù)問題的公司也大幅下降。行業(yè)洞察和未來展望針對如何最好地利用AI變革金融服務，為更好地了解行業(yè)想法與態(tài)度，NVIDIA完成了第五期年度《金融服務業(yè)AI現(xiàn)狀》報告。本報告基于對全球600位金融服務專業(yè)人士的調查，對中國市場的分析來自于其中約占一半的中國數(shù)據(jù)。調查涵蓋行業(yè)中關于加速計算、AI和機器學習的趨勢、挑戰(zhàn)與機遇等。2025展望揭示了AI將在交易、銀行、支付和金融技術等方面發(fā)揮更多作用，從提升運營效率到支持新的業(yè)務模型和收入來源等。金融機構不僅將重視提升客戶體驗和網(wǎng)絡安全，還更多地致力于可持續(xù)實踐。AI驅動的環(huán)境、社會和治理(ESG)以及可持續(xù)金融行動的大幅增長便是最直接的體現(xiàn)。通過對今年問卷調查結果的分析，突出以下四個要點：AI用例成熟度：盡管企業(yè)仍在增加受評估的生成式AI率表明，AI的探索與應用在走向成熟。數(shù)據(jù)分析和生成式AI的主導地位：數(shù)據(jù)分析仍是占比最大的工作負載，同時，生成式AI呈現(xiàn)顯著增長，成為占比第二的工作負載。AI的變革性影響：隨著AI和生成式AI受訪者認為它們起著變革性的作用。AI優(yōu)勢的多元化：40%AI競爭優(yōu)勢和新的業(yè)務機會也被視為關鍵優(yōu)勢。隨著行業(yè)越來越多地應用AI，它還必須應對高能效計算，并開發(fā)可信AI，以合乎道德且可持續(xù)的方式釋放其潛力。AI使用日趨成熟，可部署戰(zhàn)略用例過去12個月中，金融服務公司一直圍繞著幾個核心應用加強AI探索AI轉向關注部署高價值、具有戰(zhàn)略意義的用例。數(shù)據(jù)分析仍然是主要的AI工作負載，企業(yè)利用這項技術獲得海量數(shù)據(jù)，從而更好地檢測欺詐、提供個性化服務、預測市場趨勢和管理投資風險。而生成式AI同比增長最為顯著，成為最熱門工作負載，有40%的中國受訪者表示正在使用或評估該技術。您的公司正在使用或評估哪些AI/機1器學習工作負載？n/a24%n/a24%26%26%34%36%39%40%43%47%50403020100數(shù)據(jù)分析

生成式AI

高性能計算

預測性分析

數(shù)據(jù)處理20232024四分之一的管理層受訪者認為AI和生成式AI是其組織內部的變革力量。金融機構正將AI整合到各個業(yè)務職能中，特別是在風險與合規(guī)、營銷、銷售、網(wǎng)絡安全和運營等領域，AI的使用率得到了顯著提升。AI下降，但在員工生產力、創(chuàng)造競爭優(yōu)勢和新業(yè)務機會等方面出現(xiàn)了實質性提升。這一多樣化標志著AI角色的轉變，從提升效率的工具進階成為了業(yè)務全面變革的催化劑。AI在改善業(yè)務運營方面發(fā)揮什么作用？42%增強運營效率23%開創(chuàng)新業(yè)務機遇

27%提升客戶體驗19%生成更精確的模型

23%創(chuàng)造競爭優(yōu)勢11%提升員工生產力在20多個用例中，投資組合優(yōu)化實現(xiàn)了18%的最高同比增幅，表明企業(yè)越來越認識到GPU加速在投資組合優(yōu)化中發(fā)揮的優(yōu)勢。網(wǎng)絡安全也得到了增長，超過三分之一的受訪者表示正在評估或投資面向金融服務網(wǎng)絡安全的AI。希望使用AI應對魚叉式網(wǎng)絡釣魚攻擊的受訪者增加了一倍多，從9%長到22%，標志著網(wǎng)絡威脅形勢的變化。同樣，使用AI應對供應鏈攻擊和分布式拒絕服務(DDOS)攻擊的用例也有所增加，表明人們對這些威脅的認識有所提升，并采取積極態(tài)度應對。您的組織內部已解決（或將要解決）的網(wǎng)絡安全挑戰(zhàn)有哪些？29%勒索軟件/惡意軟件22%魚叉式網(wǎng)絡釣魚攻擊14%分布式拒絕服務(DDOS)

27%欺詐檢測21%供應鏈攻擊

23%憑證/身份攻擊20%零信任總體而言，公司正在確定并實施最具戰(zhàn)略意義的AI用例，并利用AI增強韌性，面對不斷變化的挑戰(zhàn)。生成式AI正在驅動行業(yè)變革延續(xù)去年的熱度，生成式AI實現(xiàn)了最高的環(huán)比增長，是今年使用率排名第二的工作負載，僅落后于數(shù)據(jù)分析。60%的管理層受訪者表示已經開發(fā)首個生成式AI服務或應用，另外有21%表示計劃在接下來的12個月中進行部署。NVIDIA專家稱，領域自適應預訓練、微調和RAG等技術現(xiàn)在可以與開源基礎模型結合，共同推動生成式AI的開發(fā)形成“飛輪效應”，在提升準確性的同時保護企業(yè)信息安全。生成式AI應用的使用和評估測驗呈現(xiàn)顯著增長，特別是那些專用于通過自動化和數(shù)據(jù)檢索提升任務效率和準確性的AI智能體。最熱門生成式AI用例您的公司正在使用或評估的生成式AI/LLM用例有哪些？/（包括聊天機器人，虛擬助理，坐席輔助等）合成數(shù)據(jù)生成

25%27%56%25% 65%27%56%25%//創(chuàng)建營銷和銷售資產（/合規(guī)與客戶引導（/）文檔處理（例如：投資文檔分析/企業(yè)搜索（例如：搜索內部文檔、政策等/

27%27% 49%24% 46%20% 41%n/a 32% 15%15% 33% 15%15% 26% n/a 23% 22%13%22%13%02024

10 20

40 50 60AI用例。鑒于聊天機器人的可與此同時，數(shù)字虛擬形象和數(shù)字人技術不斷進步，且部署也變得越來越輕松。NVIDIABlueprint在簡化的API中整合了將近20個AI模型。如此，金融服務機構便能夠部署使用企業(yè)專有數(shù)據(jù)訓練的數(shù)字助手技術。2024年首次對用于文檔處理的生成式AI智能體進行調查，其采用率達到了32%合成數(shù)據(jù)生成尤其適用于那些需要在不泄露敏感信息的情況下測試模型和策略的公司。目前，超過一半的金融服務公司已經開始使用合成數(shù)據(jù)生成。金融服務機構現(xiàn)廣泛利用合成數(shù)據(jù)來訓練欺詐檢測和身份驗證模型，找出新的威脅向量和欺詐模式。代碼輔助和軟件生成智能體在問卷調查中達到了23%的采用率，表明如果技術可以通過消除低效因素（如加速代碼開發(fā)）或產生新的收入來源從而明確提升投資回報率，新用例便會迅速普及。在全球范圍內已部署的生成式AI用例中，25%的受訪者認為基于AI的交易和產品21的受訪者認為，客戶體驗和參與度11/合成與文檔處理也帶來了同樣的投資回報率。生成式AI用例投資回報率（全球數(shù)據(jù)）排行榜25%交易/投資組合優(yōu)化AI驅動金融公司的業(yè)務成果

21%客戶體驗/參與

11%報告生成

11%文檔處理對于行業(yè)中的利益相關者而言，最終想要達成的成果應是借助AI增加營收，降低成本。幾乎所有的受訪者都認為AI能夠帶來投資回報率(ROI)，管理層尤其樂觀。全球超80%的管理層人員預測，AI領域的投資回報率至少為2倍，這表明人們對AI的信心日益增長，且意識到AI投資將帶來的財務收益。AI助力增加營收、減少支出的趨勢將繼續(xù)。近70%的中國受訪者認為AI對營收的貢獻達到5%或以上，77%的管理層人員表示AI確實帶來了這些增長。有些企業(yè)表示收入大幅增長了10─20%，從2023年的11%增長到2024年的20%。此外，近70%的受訪者表示，AI將年度成本降低了至少5%。AI對營收的影響受訪者受訪者增加營收>+10%23%+5%─10%42%AI對減少年度成本的影響受訪者受訪者減少年度成本+10%─20%16%16%>+10%51%+5%─10%這些結果凸顯了AI對業(yè)績的重大影響，展示了其提升營收與節(jié)約成本的潛力。AI投資力度不減43%的公司報告稱增加了AI基礎設施支出，去年這個數(shù)字是16%。98%的管理層人員表示他們將在2025年進一步增加AI基礎設施的支出。AI基礎設施支出表明，金融服務公司正著手構建能夠進行全棧加速計算的AI以支持從AI探索到部署的轉變，并加速組織內的AI采用。對AI工廠的基礎設施投資也讓公司可以更好地利用代理式AI——即利用大量不同來源的數(shù)據(jù)并通過精確推AIAI應用，包括提供個性化財政規(guī)劃建議的聊天機器人，風險自動評估測驗代理，實時欺詐檢測等。接下來12個月內，您計劃如何對AI技術進行投資？17%16%17%16%18%24%26%34%40%41%20%23%25%43%403020100與第三方合作伙伴合作加速AI采用

加大對基礎設施方面的投入

為員工提供AI訓練

識別更多的AI用例

AI工作流

聘用更多AI專家20232024AIAIAI。AIAIAIAIAI)其他領域的AI支出包括與第三方合作伙伴合作，加速AI采用，和鑒別其他用例。在評估測驗或正在投資的熱門AI用例中，客戶體驗和參與度仍處于優(yōu)先級，盡管報告的投資額略有下降。網(wǎng)絡安全是同比增長最為顯著的領域，有38%的受訪者選擇了該選項，反映出對網(wǎng)絡威脅的擔憂日益增長。文檔處理、算法交易和風險管理也是重要的用例。企業(yè)正在評估或已投資的五大AI用例21%25%21%25%26%29%32%39%41%49%25%38%403020N/A10N/A0網(wǎng)絡安全

客戶體驗/參與

算法交易

合規(guī)性

文檔管理20232024技術格局也在發(fā)生變化，投資正大量轉向用于AI工作負載的云解決方案和混合解決方案。本地部署基礎設施的使用率大幅下降，表明人們傾向于使用更靈活、可擴展的解決方案。在ESG和可持續(xù)金融領域，從試點系統(tǒng)到生產能力的轉變十分顯著，實現(xiàn)生產能力的公司數(shù)量增加了一倍以上。這一轉變突顯出可持續(xù)金融計劃中的AI應用日漸成熟且集成度高。AI/ML在ESG/可持續(xù)金融中的應用51% 51%02024

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30 40

50 60最后，我們還觀察到對可信、安全和可解釋的AI的投入也有顯著增長。啟動AI/ML框架試點系統(tǒng)的公司比例從21%增加到51%。鑒于嚴格的法規(guī)和金融數(shù)據(jù)的敏感性，金融組織必須要優(yōu)先開發(fā)符合道德和法律標準的可靠AI。挑戰(zhàn)依然存在今年的調查數(shù)據(jù)顯示許多公司前幾年面臨的AI挑戰(zhàn)已經到達平臺期或已減少，表示公司從評估測驗、測試階段過渡到了成功部署階段。與去年相比，報告與AI評估測驗與探索早期階段相關問題的公司已有減少。報告數(shù)據(jù)問題、隱私擔憂、模型訓練數(shù)據(jù)不足、招聘困難、預算不足等問題的公司也有減少。數(shù)據(jù)問題和隱私擔憂——同比下降33%模型訓練數(shù)據(jù)規(guī)模不足——同比下降42%AI專家與數(shù)據(jù)科學家的招募和留存難題——同比下降31%AI預算不足——同比下降53%這些數(shù)據(jù)反映出AI領域日趨成熟，企業(yè)更有能力應對AI實施相關的各類基本挑戰(zhàn)。當然，我們仍然面臨著一些挑戰(zhàn)。企業(yè)推進AI應用需要更多計算能力，這引發(fā)了新的能源擔憂。38%您的公司認為高能效計算在哪些領域最具挑戰(zhàn)？38%33%33%29%29%25%及時掌握最新的高效25%軟件集成信息0 10 20 30 40 50 60前瞻： 機會與展為應對能源挑戰(zhàn)，企業(yè)采取了積極措施，如優(yōu)化軟件減少服務器和數(shù)據(jù)中心的運行)GPU前瞻： 機會與展AI隨著金融服務機構探索AI賦能時代的機會，人工智能在塑造業(yè)務戰(zhàn)略和運營中所發(fā)揮的作用持續(xù)擴大。銀行、資產經理、支付公司和保險公司正構建數(shù)百個AI驅動的應用，將涵蓋以下用例：提升對AML/KYC的身份認證，減少交易欺詐的誤報，生成新的交易策略以提高市場回報，自動化文檔管理以縮短融資周期等。管理層對戰(zhàn)略性AI的支持日益增加，有一半的高層領導認可AI在推動業(yè)務成功方面的價值。為最大程度發(fā)揮AI優(yōu)勢，銀行和金融機構領導者們?yōu)锳I投資和人才招募投入了更多資源。大量企業(yè)開始利用AI創(chuàng)造競爭優(yōu)勢、提升客戶體驗，并提高員工生產力。這些領域越來越受到關注，因為企業(yè)不僅希望使用AI節(jié)約成本，更希望其助力轉型與增長。其中一個最顯著的趨勢是，有關拓展新業(yè)務機會和推動收入增