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2025年金融服务业中国AI现状与趋势调查报告总结

主要趋势
生成式AI已成为金融服务领域关键技术，使用率从2023年的25%提升至2025年的40%，仅次于数据分析。该技术可处理文本、图像、3D模型等数据，推动行业创新与运营效率提升。

战略基础设施与投资
金融服务企业持续加大AI投资，重点转向计算基础设施建设，以构建AI工厂（加速计算平台），处理海量数据并生成AI模型。98%的管理层表示将增加相关支出，同比增加显著。AI作为战略工具的角色增强，超60%的中国受访者认为其可提升运营效率，同时创造竞争优势与新业务机会。

生成式AI用例
生成式AI用例成熟度提升，关键领域包括客户体验（如聊天机器人、虚拟助理）、文档处理（如投资文档分析）、合成数据生成（用于测试模型且不泄露敏感信息）、代码辅助与软件生成等。全球范围内，交易/投资组合优化和客户体验的生成式AI应用投资回报率最高（各占25%），文档处理、报告生成、企业搜索等亦受关注。

AI对业务的影响
AI助力企业实现多方面收益：42%的机构使用AI优化投资组合（同比增长18%），23%用于网络安全（如应对鱼叉式网络钓鱼、供应链攻击和DDOS）。AI还提升客户体验（21%）、降低运营成本（70%的受访者认为减少5%以上年度成本）及增强员工生产力（2023年11%增长至2025年20%）。

高能效计算挑战
企业面临能源消耗问题，需优化计算资源以降低PUE（电源使用效率），采用高效硬件如GPU及云解决方案。38%的受访者认为AI向高效解决方案过渡是主要挑战，29%关注部署成本与用户培训。

未来展望
AI在交易、银行、支付、保险等领域应用扩展，代理式AI（自主解决复杂问题的AI系统）成为下一阶段重点，用于网络安全、客户服务及投资分析。AI工厂助力构建定制化金融解决方案，推动ESG（环境、社会和治理）及可持续金融的成熟应用。

行业挑战与应对
AI实施挑战已缓解，如预算不足（同比减少53%）、数据问题（下降33%）及模型训练数据不足（下降42%）。企业需克服高能效计算需求，通过优化软件、迁移到高效硬件及云服务等方式应对。

总结
2025年，中国金融服务业AI应用日益成熟，生成式AI快速普及，数据分析仍是核心工作负载。企业通过投资计算基础设施、AI工厂及人才培养，提升运营效率、客户体验和风险管理能力。生成式AI在客户体验、文档处理、合成数据生成等领域表现突出，成为推动业务变革的关键工具。尽管面临能源消耗和模型训练成本等挑战，但AI在节约成本、创造营收和促进可持续实践方面潜力巨大。未来，代理式AI和AI驱动的ESG应用将成为重点，助力金融机构实现战略目标和技术创新。