AI 时代的银行业:以 AI 驭险,更须为 AI 设防
作者：微信文章当生成式 AI 遇上自主智能体 AI，银行业的风控逻辑正在被彻底重塑。
近日，IBM 商业价值研究院发布《AI 时代的银行业：以 AI 驭险，更须为 AI 设防》报告，抛出 AI 在银行业落地的核心真相 —— 用 AI 防风险，亦要防 AI 带来的风险。
AI 的价值潜力高地
报告调研了全球 100家银行高管，结果显示：
61% 的高管认为，欺诈风险检测是 AI 最具业务增值潜力的领域；
52% 的关注度落在网络安全，该领域的容错率近乎为零；
45% 的高管将客户身份识别（KYC）与反洗钱（AML）流程列为第三大重点领域。
这些领域不仅是成本中心，更是风险高发区。AI 的介入，让实时识别异常交易、动态防御网络攻击、自动化合规审查成为可能。
最难啃的骨头：KYC 与 AML
尽管 AI 潜力巨大，但在客户身份识别（KYC）与反洗钱（AML）领域的落地却最为艰难。43% 的金融机构将其列为“AI 转型中最艰巨的任务”。
传统线性处理效率低下：全球监管体系复杂 + 极高精准的海量数据验证；
正确打开方式：自主智能体 AI 的并行处理能力与透明合规链，实现处理时效的指数级提升，增强系统可信度。
典型应用场景： 在客户身份识别（ KYC） 流程中，自主智能体可同步调用政府数据库、客户端等多源数据，通过光学字符识别（OCR）和自然语言处理（NLP）技术自动验证文件，大幅缩短审核周期。
别让 AI 变 “负债”！61% 机构急缺模型验证人才
面对 AI 重塑风险管控体系的趋势，人才储备已成现代化转型的决胜点。调研发现：
61% 的高管将模型验证列为最急需的技能；
46% 的人重点关注风险管控能力的建设。
没有这些能力，再先进的 AI 系统也可能从“资产”沦为“负债”。
AI 规模部署，需优先开展压力测试
要推动企业范围内的 AI 规模部署，必须要管理好运营流程本身。据受访高管评估，想规模化用 AI，需先做好三大关键举措：
压力测试模拟（63%）在部署前识别 AI 模型隐患，降低运行风险。
实时风控（48%）持续实时监测 AI 系统行为，及时纠正偏差。
人才与技能建设（33%）人才与技能是推动 AI 技术落地的重要引擎。
“监管合规与金融风险管理必须落实。但不能再用陈旧思维处理全新问题。要想真正实现融合，必须全面重塑技能、团队、文化、评估方式乃至激励机制。”
——Christoffer Malmer
SEB（瑞典北欧斯安银行） 首席财务官
“创新之路，既带来风险，也催生新合规。”
——Maria Cristina Arrastia Uribe
前哥伦比亚银行业务副总裁
行动指南
六大战略步骤，构建 AI 风控体系，给 AI 装上 “安全锁”：
1. 筑牢 AI 人才根基
一套全面的 AI 素养课程，应包含编程、数据分析等技术技能，也应包含 AI 伦理、法律影响和社会影响等非技术领域。
2. 运营韧性构建
为关键 AI 流程设置备用方案，从绘制风险地图，到实战演练突发场景，防患于未然。
3. 实时风控增强
构建统一的 AI 实时监控中枢，全面追踪性能、延迟、质量与成本，提前锁定风险隐患。
4. 第三方风险管理
明确供应商责任，采购、法务与 AI 专家“三驾马车”，共同制定供应商准则，用透明合同、定期审计保障合规。
5. 网络安全实践嵌入
联动网络安全与风控团队，升级防护体系，开展攻防演练，把加密、权限管理嵌入 AI 全生命周期。
6. 软件开发生命周期优化
明确 AI 编码使用范围与人工审核的必要时机，通过自动化分析提前找漏洞，完善可追溯性与问责机制。
跑得再快，也要走得稳
AI 不是万能钥匙，而是需要被驾驭的战略工具。银行机构若想在 AI 时代保持竞争力，就必须在推动技术创新的同时，构建与之匹配的风控体系与治理文化。
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*研究方法说明
IBM IBV 与牛津经济学院合作，调研了来自美国、英国、澳大利亚、印度、新加坡和德国的 100位负责风险与合规验证的银行业高管。调研内容聚焦银行业高管对 AI应用的风险管理与创新，以及对 AI 使用的未来预期。
秋节是中国传统节日之一，也是一年中最重要、最盛大的节日之一。在这一天，以明亮的月亮和家人团聚为特点，承载着人们无尽的思念和美好的祝福。
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