亚洲金融业迎2025：GenAI驱动数据重塑，攻克孤岛难题！

金融机构正在经历一场由生成式人工智能（GenAI）驱动的深刻变革，其核心是数据基础架构的全面重塑。随着GenAI技术日益成为数据分析、自动化流程及客户体验提升的关键驱动力，亚洲地区的金融机构正以前所未有的速度加快其数据体系的现代化进程。新媒网跨境获悉，这一转型不仅关乎技术升级，更是构建信任、实现规模化AI应用的关键。

Remus Lim，作为Cloudera亚太及日本地区的高级副总裁，在2025年新加坡金融科技节期间的访谈中强调，银行业能否有效扩展AI应用，将越来越依赖于其构建值得信赖、治理完善且易于访问的数据系统的能力。他指出，"没有可信的数据，就无法信任AI。"这一观点深刻揭示了当前金融行业在拥抱AI浪潮时所面临的本质挑战。

目前，各机构正从GenAI的实验性研究阶段迈向实际运营部署。GenAI技术被广泛应用于多个业务层面，旨在推动营收增长、降低运营成本、强化风险管理以及优化客户服务体验。这种从探索到实践的转变，无疑对金融机构的数据管理能力提出了更高要求。

然而，GenAI的规模化应用并非坦途，金融机构在结构层面仍面临诸多障碍。Remus Lim提及，许多银行的IT基础设施已沿用数十年，一些机构甚至拥有多达数十乃至数百个应用程序，导致数据孤岛问题持续存在且不断演变。在缺乏统一治理、安全保障和用户体验标准的情况下，金融机构难以构建能够大规模部署的GenAI系统。这意味着，尽管单个GenAI应用可能表现出色，但要将其深度融入企业运营的各个环节，实现全链条价值，则需先解决底层数据架构的碎片化问题。

GenAI驱动下的金融数据架构重塑浪潮

生成式AI的崛起，正以前所未有的方式重塑金融服务业的竞争格局和运营模式。从个性化金融产品的设计、智能客服的交互优化，到复杂的欺诈检测和风险评估，GenAI的潜力几乎覆盖了金融业务的每一个环节。它能够从海量非结构化数据中学习，生成新的、有价值的内容，例如市场分析报告、客户沟通脚本、甚至代码。这种能力使得金融机构能够突破传统数据分析的局限，挖掘更深层次的业务洞察，并以前所未有的速度响应市场变化。

面对GenAI带来的巨大机遇，金融机构意识到，其核心竞争力不再仅仅是算法模型本身，而是支撑这些模型运行的数据基础。一个健全、可靠、可访问的数据架构，是GenAI发挥最大效能的基石。因此，数据基础架构的重塑，成为亚洲乃至全球金融机构在2025年及以后的一项战略优先事项。这场重塑不仅仅是技术层面的升级，更是对数据文化、数据治理理念以及业务流程的全面革新。

深层挑战：遗留系统与数据孤岛的桎梏

金融行业的特殊性在于其对稳定性和安全性的极高要求，这导致许多机构的IT系统在设计之初就偏向于独立运行，以满足特定业务线的需求或适应不同的监管要求。随着时间的推移，这些独立系统逐渐形成了庞大的“数据孤岛”。不同业务部门、不同产品线的数据分散存储在各自的数据库中，数据标准不一，接口复杂且缺乏统一管理。

Remus Lim的观察，即一些银行拥有几十甚至数百个应用程序，且数据孤岛仍在持续演进，准确地描绘了这一现状。这些历史遗留的系统和数据壁垒，严重阻碍了GenAI的规模化部署。首先，数据质量参差不齐是普遍现象，而GenAI模型对数据质量的敏感性极高，不准确或不完整的数据可能导致模型输出偏差，甚至产生“幻觉”现象。其次，数据的整合成本巨大，将分散在不同系统中的数据进行清洗、转换和标准化，需要投入大量时间和资源。最后，缺乏统一的数据治理框架，使得数据的访问权限、使用规范、安全策略难以统一管理，为GenAI的应用带来了潜在的合规和安全风险。

此外，传统的数据仓库和数据湖架构在设计上往往倾向于结构化数据处理，对于GenAI所需的非结构化和半结构化数据（如语音、文本、图像）的支持能力有限。这要求金融机构重新思考其数据存储、处理和分析的范式，转向更灵活、更具扩展性的数据平台，如数据湖仓一体（Data Lakehouse）架构，以更好地满足GenAI对多样化数据的需求。

破局之道：以业务为导向的数据策略

要充分释放GenAI的潜力，金融机构必须将数据策略与业务成果紧密结合。Remus Lim强调，“全部价值都与驱动业务成果息息相关。”这意味着，数据架构的改造不应仅仅是技术部门的内部项目，而必须由业务需求驱动，并确保数据能够真正支持核心业务目标的实现。

实现这一目标的关键在于“数据民主化”——让业务用户能够更容易地访问并理解可信的数据。这并非简单的开放数据权限，而是要建立清晰的数据分类、元数据管理和数据目录系统，让业务人员能够快速找到所需数据，并了解数据的来源、定义和质量状况。同时，确保数据的安全性和合规性是数据民主化的前提。

新媒网跨境了解到，在明确GenAI应用场景时，金融机构需要从商业价值的角度出发，而非纯粹的技术可行性。例如，GenAI在提升客户服务体验方面的应用，可以具体到优化智能客服的回答准确性、个性化推荐金融产品、或加速贷款审批流程。每一个应用场景都应有明确的业务指标来衡量其成效，如客户满意度提升、转化率增加、审批时间缩短等。这种以业务目标为导向的方法，有助于避免资源浪费在无法产生实际价值的技术探索上，确保GenAI投入能够转化为实实在在的商业回报。

前瞻视角：Agentic AI与量子计算下的治理前沿

随着人工智能技术的快速演进，Agentic AI（代理式AI）和量子计算等新兴技术正逐渐从实验室走向应用，它们将对数据治理和伦理提出前所未有的高要求。Agentic AI是指能够自主设定目标、规划行动并执行任务的AI系统，其自主性意味着它可能在复杂环境中做出决策，对数据的使用和处理方式带来新的挑战。量子计算则以其超强的计算能力，有望在数据加密、复杂金融模型模拟等方面带来突破，但同时也对现有数据安全防护体系构成潜在威胁。

Remus Lim指出，"银行正在努力确保他们能够信任数据……这与治理和AI伦理息息相关。"这突出表明，在这些前沿技术规模化应用之前，建立更强大的数据基础和治理框架至关重要。

对于Agentic AI，数据治理的重点将从静态的数据质量和访问控制，扩展到动态的决策透明度、可解释性和责任归属。金融机构需要开发机制，以理解Agentic AI如何基于特定数据做出决策，并确保这些决策符合伦理标准和监管要求，避免潜在的偏见或歧视。这要求数据源的清晰性、数据处理流程的可追溯性以及模型决策逻辑的透明化。

对于量子计算，尽管其大规模应用尚需时日，但金融机构已需开始考虑量子安全加密技术，以保护未来可能受到量子计算机攻击的敏感数据。数据的完整性、保密性和可用性在量子时代将面临新的威胁和机遇，提前规划和布局至关重要。

因此，构建坚实的数据基础，不仅是为了满足当下GenAI的需求，更是为了迎接Agentic AI和量子计算等未来技术带来的挑战。这包括持续强化数据质量管理、完善数据治理框架、建立健全的AI伦理准则，并投资于适应未来技术演进的数据平台和安全技术。

亚洲金融机构的实践与展望

亚洲作为全球金融科技发展最为活跃的地区之一，其金融机构在拥抱GenAI和数据架构重塑方面展现出显著的行动力。许多领先银行已经开始投资于构建现代化数据平台，如数据湖仓一体架构，旨在整合分散数据源，提升数据处理能力。同时，他们也积极探索将GenAI应用于客户服务、风险管理、合规审查等多个领域，以期在激烈的市场竞争中保持领先地位。

新媒网跨境认为，这场数据架构的转型，不仅是技术升级，更是金融机构实现数字化转型和可持续发展的战略性举措。成功的关键在于高层领导的坚定承诺、跨部门的紧密协作以及持续的技术创新和人才培养。随着GenAI技术的不断成熟，以及Agentic AI和量子计算等新兴技术的逐步落地，数据将成为金融机构最宝贵的资产。那些能够建立起可信、高效、灵活数据基础的机构，将更有能力驾驭未来的不确定性，并在数字经济时代中占据优势地位。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/asia-finance-2025-genai-data-silos-break.html