Gartner研究創(chuàng)新洞察：銀行業(yè)首席信息官部署生成式AIGartner｜G00792823第1頁，共14頁量重點議題：金融服務數(shù)字業(yè)務戰(zhàn)略與創(chuàng)新；金融生成式AI（GenAI）為銀行業(yè)帶來巨大機遇。但存在，其對業(yè)務價值的全面影響尚有待厘清。本研究為銀收益進行系統(tǒng)評估。概述.根據(jù)《2024年GartnerCIO與技術高管調.目前銀行業(yè)更傾向于優(yōu)先將生成式AI應用于內部場景（而非面向客戶的用例），旨在.當前銀行業(yè)最常見的生成式AI應用集中于員工日常工作流程中的智能助手場景，例如.銀行業(yè)CIO最關注的風險包括：AI濫用導致欺詐、模型幻覺、數(shù)據(jù)隱私風險及輸出偏Gartner｜G00792823第2頁，共14頁.篩選能帶來切實業(yè)務價值的應用場景（如欺詐預防），同時綜合考慮技術可行性及內外.避免制定孤立的生成式AI計劃，而應更新升級數(shù)字戰(zhàn)略，重新確立生成式AI在現(xiàn)有技術項目中的協(xié)同定位。規(guī)劃跨業(yè)務應用場景與跨業(yè)務單元規(guī)?；?聯(lián)合法律、合規(guī)、風險及其他部門高管，審查更新企業(yè)風險管理框架，重點應對生成式.組建跨職能治理委員會，通過識別實驗性應用場景并實施人工驗證、明確決策權及披露戰(zhàn)略規(guī)劃假設根據(jù)《2024年GartnerCIO與技術高管調研》數(shù)據(jù)顯示，80%的銀行業(yè)C）（AI能力測試，以提升內部效率并優(yōu)化風險管理。當前多數(shù)應用集業(yè)決策者需在擴展客戶側部署前，充分評估該技術Gartner｜G00792823第3頁，共14頁正在評估是否實施正在評估是否實施當前未列入考慮范圍欺詐預防代碼生成與轉換客服中心助理AML與合規(guī)個性化產(chǎn)品推薦一線員工/顧問智能助理個性化營銷內容生成面向客戶的金融/投資AI助理市場情景規(guī)劃工具產(chǎn)品定價與測試貸款處理AI管理投資組合AML=反洗錢（anti-money-laundering）；GenAI=生成式人計劃在未來6至12個月內實施計劃在未來6個月內實施正在實施或已實施不確定/未知技術描述技術對商業(yè)運營產(chǎn)生深遠影響，包括內容發(fā)現(xiàn)與創(chuàng)作、真實性驗.合成數(shù)據(jù)生成：增強信貸決策和欺詐檢測.軟件代碼生成、轉換和測試.內部內容發(fā)現(xiàn)與員工協(xié)同助手，覆蓋一線員工及客服中心人員工作場景Gartner｜G00792823第4頁，共14頁.內容生成：包括個性化營銷內容創(chuàng)建、不同文檔或多語言文檔信息提取、海量數(shù)據(jù)提煉.情景規(guī)劃：定制化定價策略設計、貸款結構優(yōu)化及現(xiàn)金流預測優(yōu)勢與應用.模擬分析：瑞典最大銀行之一Swedbank，已采用英偉達圖形處理器），描企業(yè)網(wǎng)站，生成業(yè)務分析摘要，協(xié)助了解每家企業(yè)如何使Gartner｜G00792823第5頁，共14頁.模擬分析：匯豐銀行、巴西布拉德斯科銀行（BancoBradesco與谷歌反洗錢AI（AMLAI）協(xié)作研發(fā)金融犯罪防AI優(yōu)化營銷文案并重構營銷信息，顯著提升點擊.對話式AI：瑞典金融科技公司Klarna為線上商店提供支付服務，并提供直接支付與購Gartner｜G00792823第6頁，共14頁試工作。部分場景下，開發(fā)人員已實現(xiàn)高達40%的代碼自動化編寫。.模型可復用性帶來的規(guī)模化擴展能力：當前非生成式AI模型針對特定用例定制（如反欺詐模型、客戶流失預測模型存在單一場景限制。與之不同，基礎據(jù)訓練實現(xiàn)跨場景與業(yè)務環(huán)境復用。例如，同一模型可支持信息檢起草等多重任務。針對反洗錢合規(guī)等特定場景，可能需要基于銀行.非技術用戶交互效率提升：基礎模型的自然語言交互能力（含多語言及音視頻形式），著提升生產(chǎn)力的應用場景，未來將成為現(xiàn)有系統(tǒng)現(xiàn)代化改造、Gartner｜G00792823第7頁，共14頁.智能決策能力升級：基礎模型能夠快速攝取、并整合來自不同類型文檔及多語言渠道的信息，實時融合結構化與非結構化數(shù)據(jù)。該技術對銀行業(yè)產(chǎn)生重可借此強化信貸決策機制，并實現(xiàn)金融犯罪活動的實時防范。通過銀行可有效擴充內部數(shù)據(jù)資產(chǎn)，優(yōu)化客戶洞察、風險評分及反欺模擬能力批量生成多樣化定價策略與貸款方案，降低客戶違約概系統(tǒng)可通過該技術實現(xiàn)現(xiàn)金流情景預測、自然語言指令驅動的復.個性化客戶體驗普及：銀行可利用生成式AI實時快速掃描并整合信息，在交互過程中精準識別客戶語氣與情感傾向。該技術賦能一線及網(wǎng)點工作人合客戶情境的定制化推薦，從而在更短時間內向更多客戶提供財操作代理等服務。該技術方案促使各類客群（包括金融弱勢風險生成式AI雖為金融服務業(yè)創(chuàng)造顯著價值，但隨之帶來的生風險也需審慎應對（見圖2）。Gartner｜G00792823第8頁，共14頁系統(tǒng)性偏見隱私、法律與道德風險泄漏風險準確性風險系統(tǒng)性偏見隱私、法律與道德風險泄漏風險安全風險來源：Gartner如，聊天機器人提供的財務建議若基于過期市場數(shù)據(jù)，將導致決策失處理未經(jīng)訓練領域的問題時，AI易生成看.緩解措施：建立AI生成內容驗證層，用于信息交叉核驗，并確保生成式AI信息的使用Gartner｜G00792823第9頁，共14頁AI偏見源于數(shù)據(jù)偏斜或算法缺陷，可能導致種族歧視或性別押貸款審批模型采用社交媒體等不可靠來源的偏見數(shù)據(jù)進行訓練或.緩解措施：確保訓練或微調數(shù)據(jù)集具有客觀性和高質量特征。選用預訓練模型架構，但需基于經(jīng)嚴格審核的領域專項數(shù)據(jù)進行微調。持續(xù)監(jiān)測并修正偏擊、因未經(jīng)授權訪問個性化金融數(shù)據(jù)導致的隱私侵犯，以及利用深度.緩解措施：部署強大的加密技術與多因素身份認證體系。監(jiān)控異?；顒?，并限制API的AI決策過程的透明度不足與問責機制缺位，將削弱客戶信任.緩解措施：采用可解釋性AI模型架構，針對敏感金融決策實施“人機回環(huán)”（human-Gartner｜G00792823第10頁，共14頁.緩解措施：凈化訓練數(shù)據(jù)，采用嚴格的輸出內容過濾系統(tǒng)，定期進行合規(guī)審計。技術采用率Gartner｜G00792823第11頁，共14頁度影響，而三分之一的領導者預判其將帶來顯著至顛覆性的變革（參見《Gartner｜G00792823第12頁，共14頁建議.篩選能帶來切實業(yè)務價值的應用場景（如欺詐預防），同時綜合考慮技術可行性及內外部市場成熟度，進而快速推進生成式Ai的落地?！?避免制定孤立的生成式AI計劃，而應更新升級數(shù)字戰(zhàn)略，重新確立生成式AI在現(xiàn)有技術項目中的協(xié)同定位。規(guī)劃跨業(yè)務應用場景與跨業(yè)務單元規(guī)模化.聯(lián)合法律、合規(guī)、風險及其他部門高管，審查更新企業(yè)風險管理框架，重點應對生成式AI帶來的新型挑戰(zhàn)（如偏見和數(shù)據(jù)幻覺）。預判區(qū)域性.組建跨職能治理委員會，通過識別實驗性應用場景并實施人工驗證、明確決策權及披露代表性技術供應商依據(jù)2,457名CIO和技術高管參與調研，涵蓋全球各個地區(qū)，代表不同營收水平和行業(yè)領域（公營和私營）。其中，97%的受訪者為信息技術職能部門的領導者。行業(yè)資深業(yè)務與技術領導者。免責聲明：本研究結果僅反映Gartner｜G00792823第13頁，共14頁作者推薦報告Gartner｜G00792823第14頁，共14頁其觀點獨立性與客觀性而蜚聲業(yè)界。所有研究項目均由公司研究部為生成式人工智能、機器學習、算法、軟件或相關技術的輸入數(shù)據(jù)《后數(shù)字化時代