人工智能：皇帝的新装？金融服务中的应用增长

Katharine Wooller 是 Softcat plc 的首席策略官——金融服务部，Softcat plc 是一家在富时指数上市的IT公司。

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被摩根大通、Coinbase、Blackrock、Klarna 等高管阅读

很少有话题像人工智能（AI）一样具有极大争议；观点从积极的一面来看，AI是人类进步的下一个前沿，是一种寻找问题解决方案的技术，或者在更糟的情况下，可能导致人类的终结。

作为 Softcat 的首席策略官，支持2500家金融服务公司提供IT服务和基础设施，我有幸站在第一线，见证创新在整个金融服务与保险（FS&I）行业的展开。

首先，量化对冲基金的采用非常积极，它们投入大量资金用于AI以提升回报，同时保险行业也在受益于海量数据——这两者都能轻松证明具有明确的应用场景和强大的投资回报率（ROI）。

金融服务公司早在AI以当前形式推向市场之前，便已进行数学建模和机器学习，但最近，AI基础设施的强大性能激发了量化交易基金、保险和财富管理公司的大规模采用，它们都希望从现有的海量数据中获益。

此外，许多被称为AI的技术实际上只是自动化的下一次演变。

虽然我们看到所有类型的金融服务公司对AI都表现出浓厚兴趣，基于这项技术的巨大潜力，但我们仍处于采用的起步阶段。不同的应用场景差异巨大——一流银行部署AI的方式与一个拥有十个分支的本地化合作社完全不同。

我经常看到同一组织内部的不同意愿，董事会、年轻且更具数字化敏感度的群体以及运营/财务部门通常对AI更为接受，而合规部门则可能持保留态度。常见的担忧包括技术的“黑箱”特性、对AI伦理部署的担忧以及缺乏明确的监管框架。

然而，关于早期采用和高水平使用的模式正逐渐清晰。成功的公司拥有明确的AI采纳策略，建立卓越中心，确保数据从一开始就处于适当状态；这些看似微不足道的措施，却是成功创新的基石。

我们常见的第一个应用场景是生产力工具，如ChatGPT、Co-pilot或Claude，这些工具通常是许多同事接受AI理念的切入点，有时被戏称为“入门药物”！

文化上，采纳AI可能意味着对现状的巨大突破，高效的领导团队会着眼于未来，确保组织的韧性。前瞻性的人力资源战略至关重要，包括建立内部AI能力和专业知识，关注相关技能，鼓励知识共享。对于那些因AI带来的效率提升而被取代的岗位，必须采取长远的再部署策略。

目前，关于AI的价值提升已成为焦点。一些银行拥有数百个潜在应用场景，如何筛选出最具价值的概念验证（PoC）并推广到更广范围，是一项挑战。对于这样一项新兴技术，最佳实践尚在逐步形成。首先，面对大量潜在应用场景，优先考虑那些能带来最大价值的项目可能令人不知所措，必须通过影响力、成本、可行性和与整体业务目标的契合度进行严格筛选，以评估潜在ROI。

还需要设计科学的衡量框架，包括相关的关键绩效指标（KPIs）、稳健的数据收集方法和明确的报告机制。一旦AI项目成为日常运营的一部分，就必须持续进行迭代开发，以最大化回报并确保与战略优先事项保持一致——这也是高绩效团队的文化特征。

近日，我受邀与监管机构讨论AI。在一次行业圆桌会议上，提出了一个令人困惑的问题：“AI在哪个问题上比任何其他技术都能解决得更好？” 不出所料，每个组织的答案都截然不同，我预计企业在未来几年都将为此问题而苦苦思索。

那些不能在战略上合理部署AI、不能及时采取行动的公司，将处于明显的劣势。