跨境AI：97%数据孤岛痛点！62%机构用混合AI降本增效！

2025年，全球金融服务行业正经历一场深刻的转型，人工智能（AI）技术已经从未来的展望，一跃成为驱动行业发展的核心动力。业界对于AI的讨论，已不再局限于“AI是否会影响我的业务”，而是更进一步地聚焦于“如何实现AI的规模化应用，并创造实际价值”。这一转变反映出金融机构对AI落地效果的普遍期待，也预示着全球金融科技竞争进入了一个新阶段。

一、AI应用：从试点到规模化面临的挑战

当前，全球金融机构在AI的部署与应用上展现出不同的成熟度。一项对全球155位行业领袖的观察显示，虽然AI的探索热情高涨，但将实验性项目真正转化为企业级、全面整合的应用，依然存在显著的“实施差距”。

近一半的机构已经超越了早期的AI实验阶段，这意味着它们已经完成了概念验证、小范围试点等初期探索，但距离在整个企业范围内实现AI的深度融合与常态化运营，仍有不小的距离。相较之下，仅有约26%的机构成功实现了AI在企业各层级的广泛采纳与深度集成，使其成为业务流程中不可或缺的一部分。

这种实施上的差距，提示我们：技术本身的可行性是一方面，如何将技术能力有效转化为组织能力，并与现有业务流程无缝衔接，是更深层次的挑战。它可能涉及组织架构的调整、人才能力的培养、跨部门协作的优化，以及对技术投资回报的持续评估与调整。

二、数据安全与治理：AI规模化应用的核心基石

高质量的数据是AI模型发挥效用的前提，而数据安全与治理，则被普遍认为是成功实现AI部署的首要障碍。观察发现，高达97%的机构认为，企业内部的数据孤岛现象，严重阻碍了AI模型的有效开发与迭代。

在大型跨国金融机构中，这一结构性问题尤为突出。不同业务部门、不同地域分公司之间的数据壁垒，使得数据难以有效流通、整合与统一管理，从而限制了AI模型获取全面、一致且高价值的数据支持。即便投入巨额资金，如果缺乏高质量、整合完善且经过严格治理的数据基础，AI的潜力也难以完全释放。

金融行业的特殊性决定了数据主权、隐私保护和信任是AI发展的先决条件。一个统一的数据治理和安全框架，对于确保数据在整个生命周期中的完整性、可用性和保密性至关重要。这不仅关乎合规，更是建立客户信任、防范风险的根本所在。因此，在推动AI应用的同时，必须同步加强数据管理和安全防护能力建设，确保数据在安全、合规的框架下为AI赋能。

三、混合AI策略：兼顾灵活性与安全合规

随着AI技术与应用场景的日益复杂，混合AI策略正成为越来越多金融机构的选择。数据显示，目前已有62%的机构采取了混合AI模式进行部署，而其中高达91%的机构对这种模式给予了“价值极高”的评价。

混合AI通常指的是将AI工作负载部署在私有云、公有云及本地数据中心等多种环境中，并通过统一的平台进行管理。这种模式的优势在于：

• 灵活性： 能够根据不同的业务需求、数据敏感度及计算资源要求，灵活选择最适合的部署环境。例如，涉及高度敏感客户数据或受严格监管的业务，可优先部署在私有云或本地数据中心，以确保数据安全和合规性；而对于计算密集型或弹性需求高的AI任务，则可利用公有云的强大扩展能力。
• 合规性： 帮助机构更好地满足不同国家和地区的数据主权、隐私保护等监管要求，尤其对于业务遍布全球的跨境金融机构而言，显得尤为重要。
• 成本优化： 通过合理规划，可以避免单一环境带来的潜在高成本或供应商锁定风险。

然而，迟迟未能采纳混合AI策略的机构，可能会面临更高的运营成本、过度依赖特定供应商的风险，以及在日益激烈的市场竞争中处于劣势。因此，拥抱并有效管理混合AI环境，已成为金融机构在AI时代保持竞争力的关键一步。

四、安全为先：构建统一治理框架

在AI的广泛应用中，安全考量被置于前所未有的高度。有84%的机构认为，在混合环境中建立统一的数据治理和安全框架，是“至关重要”或“非常重要”的。这一共识凸显了金融机构对于风险控制的审慎态度。

值得注意的是，在选择AI技术供应商时，安全因素已成为机构决策的关键考量之一。约有四分之一的机构将供应商提供的安全能力，列为最重要的选择标准。这意味着，供应商不仅需要提供强大的AI技术，更要具备在复杂混合环境中确保数据安全和合规的综合解决方案。一个能够提供跨环境一致性治理和安全保障的统一数据与AI平台，对于金融机构而言，是构建信任、管理风险、加速AI规模化应用不可或缺的基础。

五、AI制胜：超越投资的战略考量

目前，全球范围内97%的机构至少部署了一个AI/机器学习用例，这表明AI技术已普遍渗透到金融服务的各个环节。然而，真正的挑战已不再是AI能否工作，而是它能在何处、如何才能发挥最大的业务影响力。

AI的成功，并非仅仅依赖于投资的规模，更在于一系列战略性决策：

• 基础设施选择： 灵活、安全、可扩展的基础设施，是承载AI应用的基础。
• 供应商伙伴关系： 选择具备深厚行业经验、可靠技术支持和强大安全保障的供应商，能为AI项目提供有力支撑。
• 健全的治理体系： 包括数据治理、模型治理、伦理治理等，确保AI应用的透明性、公平性和可控性。

这些要素共同构成了AI成功的生态系统。只有将技术投入与战略规划、风险管理、合规建设紧密结合，金融机构才能真正从AI中获取长远的竞争优势。

对中国跨境行业从业者的启示

全球金融服务业在AI应用上的这些趋势，为我们国内的跨境电商、支付、贸易等相关从业者提供了宝贵的参考。在全球化竞争日益激烈的今天，以下几点值得关注和思考：

• 数据作为核心资产的战略地位： 跨境业务天然涉及海量、多源数据，如何打破内部数据孤岛，构建统一、高质量、安全合规的数据湖或数据中台，将是提升AI效能的关键。特别是在跨境数据流动监管日趋严格的背景下，前瞻性的数据治理体系建设刻不容缓。
• 混合云与AI融合的考量： 随着业务规模的扩大和全球化布局，混合AI模式的灵活性和合规优势将愈发凸显。国内企业可以积极探索适合自身业务需求的混合部署策略，平衡好成本、效率、安全和合规。
• 审慎选择技术伙伴： 在引入AI技术和解决方案时，除了关注技术本身的能力，更要深入评估供应商在数据安全、隐私保护、合规性以及长期技术支持方面的实力。
• AI赋能业务的深度思考： 不要满足于AI的“可用性”，而应深入挖掘AI在优化客户体验、提升运营效率、风险管理、市场洞察等方面的“影响力”。通过小步快跑、持续迭代的方式，将AI逐步融入核心业务流程，真正创造商业价值。

在全球AI浪潮奔涌向前之际，及时关注国际前沿动态，汲取先行者的经验与教训，将有助于我们国内跨境从业者在竞争中保持敏锐，实现稳健发展。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/cross-border-ai-97-silos-62-hybrid-roi.html