深度报告-2025-11-25-安永-人工智能制胜未来_赋能三大银行业务板块_抢占市场先机_44页_5mb

1 人工智能蕴含巨大机遇

• AI不仅是提升效率，更是重塑客户体验和业务模式。
• 银行业对公和商业银行业务领域蕴藏巨大潜力，但应用推进速度不均：52%的银行开展AI试点，仅16%实现实质性规模化应用落地。

2 职责重置：业务团队主导+技术团队赋能

• AI部署需以业务需求为核心，由业务团队主导议程，技术团队提供支持。
• 业务团队需牵头制定AI战略，确认应用带来实质性客户体验提升、成本节约或收入增加。
• 银行应调整团队架构，使技术负责人嵌入业务部门，提升协作效率。

3 对投资回报率的新思考

• AI评估ROI较传统IT项目更为复杂，短期回报常不直观，需关注长期价值。
• 部分银行采用粗略估算或非财务指标；荷兰国际集团不直接计算ROI，重视流程重组与客户体验改善。
• 建议始终计算应用场景的ROI，即使粗略评估亦有助于避免盲目投入；划拨专项预算用于能力建设，不拘泥于短期回报量化。

4 AI平台赋能可持续发展

• 打造可复用平台组件，避免重复开发，支持能力可持续性；例如摘要生成、OCR、RAG等基础功能。
• 平台化方法有助于串联银行业务流程，如信贷、客服等，消除AI孤岛。

5 数据构成重大挑战

• 数据分散、质量低、合规是AI规模化应用主要障碍。
• 探索新一代AI工具提高数据质量、实现元数据自动提取；但当前市场仍不成熟。
• 必须重视数据隐私和责任归属，可借助AI进行敏感数据保护。

6 技术选项：云架构或本地部署+自建或外购

• 部署模式考虑安全性、灵活性与成本，推荐混合云模式结合自主部署与云端服务。
• 外购与自建决策需考虑应用场景成熟度、内部人才储备和竞争优势；如对话式AI优先外购，涉及敏感数据则自建。

7 AI的规模化应用亟需新技能助力

• 技术人才需求激增：扩充AI建模、软件工程、UI/UX设计等复合人才。
• 制定清晰职业发展路径，留住AI人才；建议银行通过具体应用说明AI战略优先方向，强化吸引力。

8 负责任AI聚焦风险管控

• 风险管理需前置介入，尤其关乎客户建议和输出可信度的场景。
• 新增AI风险管理流程、治理框架与责任人，应对生成式AI扩展带来的法规、法律、数据、输出质量等风险。
• 文案建议确保AI输出权威性，并从初始阶段引入风险团队进行全程评估。

推荐举措总览

• 领导主导权责明晰：由业务团队推动议程，技术团队赋能，明确ROI，建立标准化指南。
• 平台构建与数据夯实：统一AI平台提升复用性，填补数据缺口，强化治理。
• 育才强留、实施团队协作：引入风险团队、提升人才培养机制。
• 加速应用规模化落地及风控配套：明确应用方向，专项预算孵化，完善治理框架，将AI嵌入日常流程。