跨境金融AI五大支柱助你价值最大化！

金融机构在人工智能（AI）领域的投入持续增长，但据外媒消息，毕马威（EY）金融服务技术咨询合伙人尼丁·达塔（Nitin Datta）在2025年新加坡金融科技节期间指出，银行若不加强战略清晰度、数据基础、监管控制及人才储备，恐难以充分发挥AI的全部价值。达塔强调，AI的成功应用不仅关乎技术部署，更在于组织在这些核心基石上的成熟度。新媒网跨境获悉，这一观点为当前全球金融机构探索AI深度融合的路径提供了深刻的洞察。
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衡量AI成效：财务与非财务双维度考量

达塔先生阐述了评估AI成功与否应采纳的多元化指标体系，这包括财务和非财务两个层面。他指出，金融机构在衡量AI投资回报或未来收益时，不应仅限于传统的财务视角。从财务角度看，AI对新业务增长、交付成本优化以及生产力提升的贡献是显而易见的。例如，AI驱动的个性化金融产品推荐能够有效拓宽客户基础，提高客户获取率；自动化处理流程则能显著降低运营成本；而智能辅助工具则能提升员工的工作效率，进而带来整体生产力的跃升。

然而，非财务指标同样至关重要，它们主要聚焦于AI在组织内部的采纳和文化变革。达塔强调，“变革管理在AI，特别是生成式AI（Gen AI）的采纳过程中扮演着关键角色。”机构需要密切关注员工对AI工具的接受度与使用情况，通过对比AI导入前后的员工使用基线数据，来衡量内部文化是否已向智能化、数据驱动的方向转变。这种内部的适应与采纳，是AI价值持续释放的基础，也是衡量组织数字化成熟度的重要标志。若员工未能有效融入AI工作流，即使技术再先进，其带来的实际效益也将大打折扣。因此，综合考量财务回报与组织内部的变革适应性，才能全面评估AI的真实成效。

AI成功落地的关键驱动因素

达塔先生进一步指出，那些在AI应用上取得显著进展的金融机构，往往在早期便展现出明确的目标导向。他认为，“清晰的战略和实现AI、生成式AI的雄心至关重要。”这意味着机构需要明确AI将如何服务于其整体业务目标，无论是提升客户体验、优化风险管理，还是推动产品创新。缺乏清晰的战略指引，AI项目容易陷入碎片化，难以形成规模效应，更无法为业务带来持续的、深层次的变革。这种战略上的清晰度，是确保AI投入能够精准对接业务需求，并最终转化为商业价值的基石。

除了战略清晰度，可扩展、高质量的数据基础也是AI成功的另一个决定性因素。在金融行业，数据如同燃料，驱动着AI引擎的运转。然而，金融数据往往规模庞大、来源多样、格式复杂，且涉及高度敏感的个人信息和交易记录。构建高质量的数据基础，意味着机构需要投入大量资源进行数据治理，包括数据的采集、清洗、整合、标准化以及建立有效的数据管理策略，确保数据能够支持大规模AI应用的需求。只有当数据具备高完整性、高准确性和高可访问性时，AI模型才能被有效训练和部署，从而提供可靠的洞察和决策支持。

此外，将监管控制措施内嵌到AI平台中，也是实现差异化竞争力的关键。随着AI技术在金融领域的广泛应用，全球监管机构对其潜在风险（如偏见、透明度不足、模型风险等）的关注日益增加。达塔指出，“切实实施监管控制和指导方针……也是另一个关键的差异化因素。”这要求金融机构在AI开发和部署的每一个环节，都需充分考虑合规性要求，包括建立清晰的AI治理框架、确保模型的可解释性与公平性、进行严格的风险评估及持续监控。将监管要求从一开始就融入AI系统的设计和运营之中，而非事后补救，能够有效降低合规风险，并增强监管机构和公众对AI应用的信任。

人才与协同：驱动AI影响力的核心要素

人才力量是决定AI影响力能否充分发挥的关键要素。达塔先生强调，AI项目的成功与否，在很大程度上取决于“人才的可得性……从采纳的角度来看”。AI技术栈日益复杂，不仅需要顶尖的数据科学家和机器学习工程师，还需要能够理解业务需求、将技术与业务场景有效结合的复合型人才。金融机构面临着严峻的AI人才竞争，建立并吸引一支具备AI技能和金融领域知识的团队，是实现AI战略目标的关键。

更重要的是，组织内部业务团队与技术团队之间的紧密协作，能够带来更优化的成果。达塔指出，当业务专家能够与技术专家有效沟通，共同定义问题、设计解决方案并评估效果时，AI项目成功的几率将大大增加。这种跨职能的协作，有助于将抽象的技术能力转化为具体的业务价值，确保AI解决方案能够真正解决业务痛点，而非仅仅是技术演示。例如，在开发一个AI驱动的风险评估模型时，风险管理专家提供的业务经验与数据科学家提供的技术专长相结合，才能构建出既精准又符合业务逻辑的强大模型。

同时，达塔也强调，AI应被视为一种“赋能者”，而非最终目标。这意味着AI的应用是为了实现更宏大的业务目标，而不是为了追求技术本身。金融机构应将AI作为提升效率、优化决策、改善客户体验的工具，而非将其视为独立的战略终点。这种观念有助于机构避免陷入技术炒作，将资源集中于能够带来实际商业价值的AI应用上。

实现最大商业价值：建立基线与五大成熟度支柱

为了最大化AI的商业价值，金融机构首先需要建立一个清晰的“基线”。达塔解释道，“确定他们目前所处的基线……然后，利用生成式AI，他们如何真正计算增量效益。”这意味着在引入AI之前，机构需要对当前业务流程、成本结构、客户满意度等方面进行详尽的评估，作为衡量AI成效的参照点。只有明确了起点，才能准确量化AI带来的改进和增值，从而验证AI投资的合理性。

最终，要获取AI的最大价值，机构必须在战略、数据、人才、治理和执行这五大参数上达到成熟状态。达塔先生强调：“在这五个参数上达到成熟状态，对于获取最大价值至关重要。”