金融服務業AI支出增加，但大多數舉措仍未能展現實質業務價值

Quinlan and Associates的報告強調了亞洲金融服務業的一個關鍵脫節：儘管95%的機構正在探索或已採用AI，但71%的機構在展示投資回報方面面臨挑戰。這不僅僅是技術採用的問題。新加坡和香港等市場的許多公司可能在沒有明確策略的情況下急於部署AI，將風險視為事後考慮，並使用過時的治理模式。這種方法導致了碎片化的努力和工具未被充分利用，正如只有21.1%的已部署舉措完全達到其目標所顯示的。問題不在於AI本身，而在於它如何融入現有的業務框架。對於亞洲金融科技公司和傳統銀行來說，教訓很明確：強大的AI策略必須先於工具選擇。及早嵌入風險管理和開發適應性治理模式至關重要。如果沒有這些基礎要素，預計到2030年AI支出每年增長12%至1,320億美元將在很大程度上是低效的。重點需要從單純部署AI轉向策略性地整合AI，以解決特定的業務問題並衡量實質成果。隨著聊天機器人和協作工具等輔助AI用例變得越來越普遍，以及公司著眼於代理AI（agentic AI），有效治理的風險更高，這一點尤其重要。