金融新纪元：AI 正在重塑金融服务业的未来

某天，你，一位年轻的投资者走进银行，没有排队，没有等候，只是对着自助终端说出投资需求，一位数字虚拟助手在屏幕上迅速调用过往交易数据、市场趋势模型，以及实时的资产配置建议，推荐了三种定制化投资组合方案，最后通过人脸识别和语音确认完成了相关后续流程操作签署……在不远的将来，这样的场景将成为金融服务的日常。AI——正在成为金融业最重要的生产要素。

年初，NVIDIA 发布了第五期年度《金融服务业 AI 现状》报告。本报告基于对全球 600 位金融服务专业人士的调查，对中国市场的分析来自于其中约占一半的中国数据。根据这份《报告》显示：AI 正成为推动金融业战略转型的核心力量。

AI 正在融入业务，针对金融行业的三大痛点

事实上，金融服务业的数字化转型早已开始，但 AI 技术的引入则为这一进程按下了“加速键”：全面进入金融行业的核心场景，解决以往金融行业在传统运营中存在的诸多业务痛点。

首先是客户服务“慢而贵”。在传统模式下，客户获取与服务严重依赖人工坐席，响应速度慢、满意度低，尤其在中小金融机构中，难以实现 7×24 小时无间断服务。此外，客户需求日益个性化，人工难以支撑规模化定制。

其次是运营效率“碎且低”。信贷审批、风险审计、合规校验等中台流程普遍存在“手工+系统”混合操作，流程碎片化、自动化程度低，效率瓶颈长期未解。随着监管趋严、业务扩张，这一问题正被无限放大。

再者是数据管理“乱而散”。金融机构掌握着大量非结构化数据（如 PDF、语音记录、合同影像等），但多数依然处于“沉睡状态”。跨系统数据流转困难、信息孤岛林立，导致分析能力受限、风险识别滞后。

正是在这样的背景下，AI 在某种程度上并非是金融行业的“加分项”，而是破局关键。

AI 应用趋势：从探索走向落地

金融行业曾长期处于“人力驱动”的范式中，而 AI 的出现，正好回应了前述难题的系统性解法。AI 技术不只是局部优化工具，而是在服务、风控、合规乃至基础设施层，全面驱动业务重构。

以生成式 AI 为例，它不但能自动处理海量数据，还能主动提出策略建议、辅助决策，并在多个关键场景中实现替代甚至超越人工的能力。《2025 年金融服务业中国 AI 现状与趋势》报告中的数据揭示，AI 的实际部署已从探索期全面进入成长期，尤其在中国市场，呈现出前所未有的增长速度和产业规模。

1.AI 使用率提升，生成式 AI 异军突起

AI 正在金融行业全面渗透，尤其生成式 AI 势头最强。报告显示，2024 年已有 40%的中国金融机构正在使用或评估生成式 AI 技术，较 2023 年增长了 60%（此前为四分之一）。

生成式 AI 不仅被用来生成内容，更深入定价、承销、客户识别（KYC）和投资研究等主力业务模块。报告指出，四分之一的管理层认为 AI 和生成式 AI 已成为组织内部的“变革力量”，这一认知层面的转变，推动企业从“试点项目”走向“战略部署”。

在内部评价中，四分之一的管理层认为 AI 已成为公司内部变革的关键力量，表明其战略地位持续上升。

2.AI 基础设施投资加速增长，AI 工厂成主流建设方向

AI 发展离不开强大的计算底座。2024 年，43%的企业已增加 AI 基础设施支出，而在 2023 年这一比例仅为 16%。更重要的是，高达 98%的管理层表示将在 2025 年继续增加 AI 投入，投资重点转向 AI 工厂与加速计算平台。

所谓“AI 工厂”，是具备大规模数据处理、模型训练、token 生成能力的一体化平台，成为企业 AI 项目从试验走向部署的“核心引擎”。在中国，这种工厂模式被广泛应用于组合优化、实时欺诈识别、文档处理等任务，显著提升运营智能水平。

3.多元场景落地，ROI 成效初显

报告显示，中国受访者确认，AI 对业务运营带来了显著优势：增强运营效率（42%）、开创新业务机会（23%）、提升客户体验（27%）、创造竞争优势（23%）。

具体而言，生成式 AI 正在渗透多个核心业务模块：

首先是客户体验与参与：最常见的应用，65%的企业在使用。通过聊天机器人、虚拟助理等工具，企业得以实现高频互动与低成本服务（例如：坐席辅助、个性化问询）。

其次是在定价、风险管理与承销：56%的企业在该领域部署 AI，适用于保险核保、信贷审批、波动市场中的资产定价。这类场景对处理能力与模型精度要求极高，AI 成为不可或缺的支持系统。

第三在合规与 KYC 引导：49%的机构将 AI 用于文档审阅与客户风险识别，简化流程同时满足监管要求，尤其在跨境业务中效果明显。

第四集中在投资研究与报告生成：46%的企业通过 AI 辅助自动生成分析报告、摘要和市场评论，显著提升投研人员效率。

第五在文档处理：2024 年首次统计即达到 32%采用率。AI 被广泛用于解析投资说明书、合规记录、风险披露文件等非结构化数据，助力自动化归档与审核流程。

最后在合成数据生成：超过一半企业使用合成数据训练 AI 模型。其优势在于无需泄露真实数据即可获得高质量训练集，尤其适用于反欺诈、身份验证与风险建模。

这些用例的广泛部署说明生成式 AI 已成为金融机构的“主业务驱动器”。不同于传统工具，AI 不仅提升效率，更解锁了全新服务模型：从客户服务端，AI 实现从“被动应答”向“预测型推荐”升级；从风险管理端，AI 提供了更快速、更动态的建模与应对机制；从内容生产端，AI 将中小机构的研究与分析能力拉升至大机构水平；从数据合规端，AI 提供隐私合成与数据脱敏的新解法。

4.ROI 明显提升，AI 从“成本”变为“收益来源”

AI 的财务影响已从“潜力”变为“现实”。《报告》指出：近 70%的中国企业表示，AI 对营收的贡献达到 5%以上；16%的企业营收增长超过 10%，显著高于 2023 年的 11%；约 70%的企业表示 AI 帮助其年度成本降低了 5%以上。

在全球受访企业中，超过 80%的管理层预期 AI 将带来至少 2 倍投资回报率（ROI），表现最突出的场景包括交易优化、客户体验自动化和智能报告生成。

这意味着 AI 已从“技术成本中心”跃升为“价值创造引擎”。尤其在金融行业这种边际成本高、数据密集型的行业中，AI 所带来的规模效应和智能化潜力，能够带动单位业务的利润率持续改善。

5.投资结构多元化：从硬件到人力全面升级

AI 发展不止于硬件，还要依靠“人”。报告显示，企业 AI 投资正向“软硬兼顾”转型：25%的企业正为员工提供 AI 培训，避免“技术部署-能力脱节”；用于 AI 专家招聘的预算增长了 20%，人才争夺趋于白热化；优化 AI 工作流成为新增长点，帮助企业形成完整的“AI 落地闭环”。

同时，超过三分之一的企业正与第三方平台或技术提供商合作，加速 AI 方案落地，打造适配本地化场景的专属模型与工具，以便更快识别用例、缩短试错周期。

AI 应用面临的挑战

尽管 AI 发展迅猛，但落地过程中仍存在多重挑战。

首先是安全与隐私问题。 金融数据高度敏感，AI 模型必须做到“可解释、可验证、可管控”。报告指出，启动 AI 治理框架的企业比例从 2023 年的 21%增长至 2024 年的 51%，说明行业正积极构建可信 AI 体系。

其次是模型训练与数据依赖。 尽管“模型训练数据规模不足”的问题同比下降了 42%，但高质量数据的获取与标签化仍制约着 AI 能力的进一步提升。

第三是人才缺口。 招聘 AI 专家、保留核心技术团队，依然是大多数金融机构面临的难题。报告显示，尽管招募难度同比下降 31%，但需求仍在持续扩大。

此外，高能效计算成为新关注点。 在电力成本上升与碳排放监管趋严的背景下，企业亟需构建更节能的 AI 运行架构，包括采用 GPU 替代 CPU、使用高能效云方案等。

结语：AI + 金融，是重塑也是新生

NVIDIA 发布的第五期年度《金融服务业 AI 现状》报告总结指出，生成式 AI 已成为金融服务业的战略基石。未来，其演化方向是“代理式 AI”——能自主推理、解决复杂任务的 AI 智能体，将应用于投资分析、网络安全和客户服务等关键场景……而所有这些，利用NVIDIA 的 AI 技术 （包括深度学习、机器学习和自然语言处理 [NLP]）皆可成为现实，加强风险管理、改善数据支持的决策和安全性，并提升客户体验等金融行业目前面临的业务困境，都将得到最大程度的解决。（具体报告详情点击查阅：全球金融服务业AI现状与趋势报告、中国金融服务业AI现状与趋势报告）。