新媒网 · 跨境数据社区

金融服务领域与人工智能技术的融合，始终是行业内外关注的焦点。回溯到上世纪90年代，当我们今天审视人工智能在金融行业的早期探索与发展，会发现许多深具洞察力的实践和挑战，这些经验即使在2025年的当下，也为我们理解AI如何赋能现代金融体系提供了宝贵的视角。彼时，技术先驱们已敏锐地捕捉到人工智能在提升效率、规避风险方面的巨大潜力。

以美国太平洋证券银行（Security Pacific National Bank）为例，这家金融机构曾长期面临借记卡在自动柜员机及销售终端被欺诈性使用的问题。与其他金融机构相似，他们很快意识到，事后追讨损失的效果远不如从源头上预防欺诈来得彻底。传统的欺诈调查模式，主要依赖人工审查来自不同来源的报告，整个过程耗时费力，且往往滞后于欺诈行为的发生。

因此，早在1987年，该银行的企业安全部门便授权其新成立的欺诈预防工作组，尝试引入一套“专家系统”，这在当时是人工智能技术在实际应用中的一次大胆创新。这项尝试的核心目标，是构建一个早期预警系统，从而有效阻止欺诈行为的发生。在短短三个月内，一个基于银行内部及行业欺诈证据评估规则知识的系统原型，便在小型部门计算机上成功搭建并投入测试。

该原型系统取得了令人鼓舞的成功。鉴于其卓越表现，该应用随后在1988年被迁移至更大的计算机平台。更值得称道的是，这套线上欺诈检测系统仅用了两个月，就通过显著减少损失收回了全部投资。这一案例在当时引起了广泛关注，至今仍被视为人工智能早期在金融领域取得显著成效的典范。它清晰地展现了AI在特定场景下，通过自动化、智能化手段，能够迅速带来经济效益的巨大潜力。

尽管上述案例取得了显著成果，但从整体来看，直到20世纪末，人工智能在金融服务行业的应用仍相对有限。然而，有足够多的企业已经积累了足够的经验，足以证明这些系统的价值。相较于制造业，专家系统在金融领域的推广速度较慢。但考虑到金融行业高度依赖智力活动和知识积累的特性，其天然是人工智能发展的沃土。在金融世界中，知识的质量往往构成了竞争力的基石。

尽管人工智能技术与金融服务业的典型功能之间存在着显而易见的契合点，但在很长一段时间内，金融业在人工智能供应商的业务版图中占比并不高。导致这种差异的原因是多方面的：

• 技术与技能不匹配： 许多人工智能工具、硬件和语言具有高度专业性，这与金融社区现有的设备和技能体系存在一定脱节。
• 开发理念差异： 大多数人工智能系统的开发工作倾向于工程和科学领域的实验与原型构建方法，这与金融服务业通常采用的受控系统开发流程存在理念上的冲突。
• 通用系统局限： 市场上的一些通用型专家系统，其知识表征往往较为宽泛，在金融服务业的应用效果并不理想。金融机构更依赖其自身对市场和系统的独特知识。
• 新兴技术冲击： 在人工智能逐渐兴起的同时，金融机构也面临着个人计算机、分布式处理和事务处理等一系列更紧迫的新技术浪潮，这使得人工智能在一定程度上“退居二线”。

尽管人工智能在金融服务领域早期接纳度并不高，但行业内仍不乏乐观的声音。在当时（即1990年前后）的一项调查中曾显示，约33%的证券公司、50%的银行以及高达80%的保险公司都在考虑投资人工智能技术。这预示着即便面对重重挑战，金融行业对AI的潜在价值仍抱有积极的期待。此外，技术本身也在不断演进，供应商提供的产品和服务以及企业内部的部署都在发生变化。开发者和用户正逐渐从大型机和个人电脑转向更多地依赖商用工作站和网络，这为人工智能的普及创造了更好的基础。

随着技术的成熟，人工智能应用中那些具有清晰、直接效益的场景逐渐被识别出来。例如，在信用分析与授权、网络管理以及产品展示等领域，人工智能展现出尤其适合的优势。特别是对于需要广泛产品知识的综合性财务规划而言，AI更是潜力无限。

财务规划便是一个很好的例证，它能清晰地展示人工智能相对于传统信息系统的优势。对于传统的系统而言，其知识的深度和广度越复杂，推荐行动的能力反而可能越弱。例如，如果一个系统仅知道哪些投资类型符合个人退休账户的要求，它便能给出相应的建议。然而，如果要求该系统同时考虑十种不同的投资工具，其做出选择的难度便会显著增加。

相比之下，人工智能系统则能有效地扩展知识水平和决策能力，从而提供更全面的规划工具。例如，一家位于美国纽约的银行曾寻求一种经济有效的方式，为年收入在2.5万美元至15万美元之间的客户提供专业的财务规划服务。通过长达五年的开发，他们成功构建了一套人工智能系统。这套系统能够为客户量身定制规划方案，涵盖了投资规划、债务规划、退休储蓄与计划结算、教育基金、人寿与伤残保险规划、预算建议、所得税规划以及诸如置业等重大财务目标储蓄等多个方面。

该系统的总成本约为500万美元，其中包括系统开发、产品研发以及市场推广等费用。然而，该银行提供的这项服务起价仅为500美元，而市场上同类规划服务的费用可能高达1万美元。这充分展示了人工智能在降低服务成本、提升普惠金融水平方面的巨大潜力。

尽管在早期，人工智能在金融服务领域的应用远不及制造业广泛，但两者从AI中寻求的许多效益目标是共通的。这些目标包括：通过将复杂知识赋能给更多使用者来提升生产力；通过标准化和及时响应来管理服务质量，尤其是在处理案例时保持一致性；通过汇集专业知识用于培训项目来解决问题；以及通过利用共享知识的人工智能来获取竞争优势。那些运用人工智能实现这些目标的企业，往往能够比竞争对手领先两到五年。

随着人工智能技术在金融服务行业应用范围的不断扩大，其蕴含的巨大价值正日益凸显。曾有专家预测，人工智能产品和服务的总投资额将迎来每年超过40%的增长，预计从1987年的略高于5000万美元，激增至1992年的逾3.1亿美元。这一增速远超金融服务领域信息系统的整体增长率，预示着AI在金融领域的爆发式增长。

对于银行、券商、保险公司以及其他金融机构而言，知识与竞争优势之间的联系正变得越来越紧密。2025年的今天，我们看到人工智能技术日趋成熟，已不再是遥不可及的概念，而是能够实实在在帮助金融企业通过技术创新获取竞争优势的利器。从自动化交易、智能客服到风险管理和个性化理财，AI的应用场景正持续拓宽。

对于身处中国跨境行业的从业人员而言，无论是跨境电商、支付、物流还是供应链金融，人工智能的早期实践及其发展轨迹都提供了深刻的启示。从美国太平洋证券银行的欺诈预防案例到纽约银行的普惠金融规划系统，这些早期的成功经验和面临的挑战，都值得我们深入研究。它们告诉我们，技术的引入需要与业务场景紧密结合，且要持续关注技术演进与人才培养。在当下全球化竞争日益激烈的环境中，积极拥抱并深度融合人工智能技术，不仅能优化现有业务流程，更能开辟新的增长点，从而在全球市场中占据有利地位。建议国内相关从业人员持续关注全球金融科技领域的最新动态，借鉴国际先进经验，结合自身优势，积极探索人工智能在跨境业务中的创新应用，把握住新一轮的数字经济发展机遇。

新媒网（公号: 新媒网跨境发布），是一个专业的跨境电商、游戏、支付、贸易和广告社区平台，为百万跨境人传递最新的海外淘金精准资讯情报。

本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-finance-10k-to-500-cross-gold.html