海外AI遇阻！28%机构因数据差，投资打水漂

近年来，人工智能技术浪潮席卷全球，各行各业都在积极探索其应用潜力。特别是在金融服务领域，无论是预测分析、个性化客户体验，还是更为智能的风险模型，AI都被寄予厚望。然而，在这股热潮背后，一个不容忽视的根本性挑战逐渐浮现：若缺乏坚实的数据基础，再先进的AI技术也难以发挥其应有的价值。一项针对美国500名商业领袖的调研显示，高达91%的受访者认为客户数据管理至关重要，但仅有31%的人真正信任他们所拥有的数据。这道“信任鸿沟”正悄然侵蚀着全球众多数据密集型金融机构的时间、资金和信心。

客户体验新标杆的崛起

伴随着金融科技的蓬勃发展，以及新入局者的不断涌现，客户对数字化体验的期待被推向了新的高度，尤其是在年轻一代群体中，这种趋势更为明显。数据显示，在2024年，一项市场调研发现，56%的千禧一代表示他们至少拥有一个金融科技公司提供的支票或储蓄账户。与此同时，约有相同比例的美国消费者目前主要通过移动应用程序管理其财务，而高达89%的各年龄段客户都普遍使用移动银行服务。这些数字清晰地表明，客户对“个性化”服务的期待已成为不可妥协的底线。据另一家海外市场研究机构的数据，70%的消费者希望银行能提供个性化的金融建议，并且有91%的客户强调在选择银行时，优质的客户服务是决定性因素。

面对客户日益增长的需求，传统银行正积极投入资源以期迎头赶上。然而，其历史遗留的、相互独立的系统架构缺乏必要的敏捷性和技术先进性，这在一定程度上阻碍了它们充分挖掘数字化转型的巨大潜力，从而难以有效提供客户所渴望的卓越体验。这种结构性的挑战，使得许多传统金融机构在快速变化的市场中面临着不小的压力。

数据碎片化：隐形的效率杀手

在金融行业，一个普遍却鲜被公开讨论的问题是：尽管全球大型银行投入巨资开展AI项目，却仍在很大程度上依赖彼此脱节的系统、重复的记录以及手工处理的电子表格来管理客户信息。对于一个以精确性为基石的行业而言，过多的客户数据仍散落在不同的信息孤岛中。账户详情、交易记录、保单信息等，往往分布在各自独立的系统中，彼此之间缺乏统一的“语言”进行沟通。

一项研究揭示，76%的机构仍然依靠“影子数据库”来勉强协调客户信息，而60%的团队每周要花费超过6小时进行数据清理工作。这无疑是一种耗费巨大精力却效率低下的“救火式”应对。一个看似简单的重复记录，可能导致客户入职流程延误、引发虚假合规风险，甚至在不同业务线之间扭曲客户的完整画像。当客户数据无法匹配，客户的信任也随之流失——而我们都深知，赢得这份信任是何等不易。这种数据碎片化的问题，不仅降低了运营效率，也可能在无形中损害了机构的市场声誉和客户关系。

数据治理：连接合规与增长的关键环节

长期以来，金融服务行业将数据治理更多地视为一项强制性的合规要求。然而，现在是时候将其提升为一项战略性的增长引擎。海外调研发现，57%的机构承认其缺乏正式的数据治理政策，这意味着同一个客户在不同的系统里可能呈现出截然不同的信息。这种差异性，使得数据变得嘈杂而难以利用。

好的数据治理，其核心在于带来清晰度。它代表着从“我们认为如此”到“我们确切知道”，是从仅仅通过审计的“打勾式”合规，到真正做出明智商业决策的根本转变。通过建立健全的数据治理体系，金融机构能够确保数据的准确性、一致性和完整性，从而为AI的有效应用和业务的持续增长奠定坚实基础。这不仅有助于满足监管要求，更是解锁数据深层价值，驱动企业实现可持续发展的重要保障。

AI的效能：取决于馈入数据的质量

展望2025年，海外一项研究表明，近半数的商业领袖将AI驱动的产品和服务列为首要目标。然而，有28%的受访者已经发现，由于其客户数据尚未做好准备，在AI的实际应用中面临重重阻碍。坦率地说，我们都曾目睹过那些被过度宣传却表现平平的AI工具，其根本原因往往在于对输入数据缺乏足够的信任。

高质量、结构化的数据是AI算法发挥作用的“燃料”。如果数据存在偏差、不完整或不准确，那么AI模型学习到的模式就可能是有缺陷的，其预测结果也难以令人信服。这不仅会影响AI项目的成功率，更可能导致错误的商业决策，甚至损害客户体验和企业声誉。因此，在追逐AI技术热潮的同时，金融机构必须回归本源，将数据质量和数据准备作为部署AI战略的先决条件，确保AI系统能够基于可靠的“事实”进行学习和推理。

客户数据中蕴藏的待发掘优势

一个充满讽刺意味，却也可能是好消息的事实是：金融机构已经拥有了创新的“原材料”，只是它们目前仍处于被“困”的状态。当银行、保险公司和资产管理机构能够有效地整合客户数据及其他相关数据时，对这些数据的视角将发生彻底的改变。

一旦数据孤岛被打破，清晰、全面的客户视图便能浮现。这时，原本难以发现的交叉销售机会将变得显而易见；欺诈行为的识别将变得更为精准敏锐；营销活动也能真正实现个性化，满足当下消费者对定制化体验的期待。当企业投资于掌握客户数据域，他们就能围绕从这些数据中获得的洞察力创造更多背景信息。

这种数据整合所带来的回报是多方面的，其积极影响涵盖了收入增长、运营效率提升、成本降低、以及更强大的审计合规性、风险管理和欺诈检测能力。

• 收入增长：
  • 通过精准识别客户需求，实现有效的交叉销售和向上销售。
  • 提升客户生命周期价值，增强客户忠诚度。
  • 有效降低客户流失率，保持业务持续增长。
• 运营效率与成本降低：
  • 自动化数据处理流程，减少人工干预，提高效率。
  • 消除重复性工作和数据冗余，降低运营成本。
• 审计合规与风险管理：
  • 提供单一、可信的数据源，简化合规审计流程。
  • 加强风险识别和评估能力，降低潜在的财务和声誉风险。
  • 提升欺诈检测的准确性和响应速度，保护机构和客户的资产安全。

这种对客户数据的深度挖掘和有效利用，将帮助金融机构在日益激烈的市场竞争中获得显著的竞争优势。

结语

金融服务行业自诞生之日起，便建立在信任关系之上。而在当前这个以AI为核心的时代，这些信任关系的深度与广度，正日益由其背后的数据质量所定义。未来的竞争优势，将属于那些能够充分信任自身客户数据，并有信心加以有效利用的企业。对数据的投入，不仅是对技术的投入，更是对未来关系和增长潜力的战略性投资。对于身处中国跨境行业的从业人员而言，密切关注并学习全球金融机构在数据治理与AI应用方面的经验，无疑将为我们自身的发展提供宝贵的借鉴和启示。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/global-ai-hit-28-firms-bad-data-wastes-funds.html