人工智能在銀行業中廣泛應用

一項最新調查顯示，人工智能已深度整合到銀行業務中，為信貸、資金和企業風險管理提供決策支援。這項研究對全球 300 位主管進行了調查，發現大多數銀行在關鍵的信貸和風險選擇中利用人工智能，其中 59% 的銀行已超越實驗階段，將人工智能部分或廣泛嵌入其流程中。這包括使用生成式人工智能（用於創建新內容）和代理式人工智能（能夠根據目標自主採取行動或做出決策）。

儘管人工智能應用廣泛，但調查強調了治理方面的顯著差距。只有 18% 的銀行擁有全面運作的人工智能治理流程，26% 的銀行缺乏專門的人工智能模型風險政策。不到五分之一（19%）的銀行實施實時人工智能模型漂移監測，該監測追蹤人工智能模型性能隨時間的變化以檢測偏差。此外，42% 的銀行缺乏明確的「終止開關」，即在人工智能模型超出預設界限時停用模型的機制，這表明控制框架不足。

這些治理方面的不足，加上內部阻力（71% 的受訪者提及）、對數據質量的擔憂（79%）以及監管風險（77%），限制了人工智能的自主決策能力。目前只有 10% 的銀行報告人工智能大規模做出自主信貸或風險決策。儘管 76% 的受訪者預計人工智能將在 2031 年實現大規模自主決策，但大多數銀行目前優先將人工智能用於優化信貸決策等流程，這反映了謹慎、分階段的整合，而非立即全面授權控制。

在新加坡，金融機構展現出高水平的人工智能準備度，64% 的機構正在積極部署人工智能。為此，新加坡金融管理局（MAS）最近推出了未來金融學院（FFI）。FFI 旨在透過提供經過驗證的用例、實施工具包和行業沙盒來加速人工智能部署，特別側重於為代理式人工智能制定良好實踐並加強金融部門的風險管理。