人工智能在银行业中广泛应用

一项最新调查显示，人工智能已深度整合到银行服务中，为信贷、资金和企业风险管理提供决策支持。这项研究对全球 300 位主管进行了调查，发现大多数银行在关键的信贷和风险选择中利用人工智能，其中 59% 的银行已超越实验阶段，将人工智能部分或广泛嵌入其流程中。这包括使用生成式人工智能（用于创建新内容）和代理式人工智能（能够根据目标自主采取行动或做出决策）。

尽管人工智能应用广泛，但调查强调了治理方面的显著差距。只有 18% 的银行拥有全面运作的人工智能治理流程，26% 的银行缺乏专门的人工智能模型风险政策。不到五分之一（19%）的银行实施实时人工智能模型漂移监测，该监测追踪人工智能模型性能随时间的变化以检测偏差。此外，42% 的银行缺乏明确的“终止开关”，即在人工智能模型超出预设界限时停用模型的机制，这表明控制框架不足。

这些治理方面的不足，加上内部阻力（71% 的受访者提及）、对数据质量的担忧（79%）以及监管风险（77%），限制了人工智能的自主决策能力。目前只有 10% 的银行报告人工智能大规模做出自主信贷或风险决策。尽管 76% 的受访者预计人工智能将在 2031 年实现大规模自主决策，但大多数银行目前优先将人工智能用于优化信贷决策等流程，这反映了谨慎、分阶段的整合，而非立即全面授权控制。

在新加坡，金融机构展现出高水平的人工智能准备度，64% 的机构正在积极部署人工智能。为此，新加坡金融管理局（MAS）最近推出了未来金融学院（FFI）。FFI 旨在通过提供经过验证的用例、实施工具包和行业沙盒来加速人工智能部署，特别侧重于为代理式人工智能制定良好实践并加强金融部门的风险管理。