2023年创新洞察：银行业首席信息官部署生成式AI的关键考量报告-Gartner

Gartner研究创新洞察：银行业首席信息官部署生成式AIGartner｜G00792823第1页，共14页量重点议题：金融服务数字业务战略与创新；金融生成式AI（GenAI）为银行业带来巨大机遇。但存在，其对业务价值的全面影响尚有待厘清。本研究为银收益进行系统评估。概述.根据《2024年GartnerCIO与技术高管调.目前银行业更倾向于优先将生成式AI应用于内部场景（而非面向客户的用例），旨在.当前银行业最常见的生成式AI应用集中于员工日常工作流程中的智能助手场景，例如.银行业CIO最关注的风险包括：AI滥用导致欺诈、模型幻觉、数据隐私风险及输出偏Gartner｜G00792823第2页，共14页.筛选能带来切实业务价值的应用场景（如欺诈预防），同时综合考虑技术可行性及内外.避免制定孤立的生成式AI计划，而应更新升级数字战略，重新确立生成式AI在现有技术项目中的协同定位。规划跨业务应用场景与跨业务单元规模化.联合法律、合规、风险及其他部门高管，审查更新企业风险管理框架，重点应对生成式.组建跨职能治理委员会，通过识别实验性应用场景并实施人工验证、明确决策权及披露战略规划假设根据《2024年GartnerCIO与技术高管调研》数据显示，80%的银行业C）（AI能力测试，以提升内部效率并优化风险管理。当前多数应用集业决策者需在扩展客户侧部署前，充分评估该技术Gartner｜G00792823第3页，共14页正在评估是否实施正在评估是否实施当前未列入考虑范围欺诈预防代码生成与转换客服中心助理AML与合规个性化产品推荐一线员工/顾问智能助理个性化营销内容生成面向客户的金融/投资AI助理市场情景规划工具产品定价与测试贷款处理AI管理投资组合AML=反洗钱（anti-money-laundering）；GenAI=生成式人计划在未来6至12个月内实施计划在未来6个月内实施正在实施或已实施不确定/未知技术描述技术对商业运营产生深远影响，包括内容发现与创作、真实性验.合成数据生成：增强信贷决策和欺诈检测.软件代码生成、转换和测试.内部内容发现与员工协同助手，覆盖一线员工及客服中心人员工作场景Gartner｜G00792823第4页，共14页.内容生成：包括个性化营销内容创建、不同文档或多语言文档信息提取、海量数据提炼.情景规划：定制化定价策略设计、贷款结构优化及现金流预测优势与应用.模拟分析：瑞典最大银行之一Swedbank，已采用英伟达图形处理器），描企业网站，生成业务分析摘要，协助了解每家企业如何使Gartner｜G00792823第5页，共14页.模拟分析：汇丰银行、巴西布拉德斯科银行（BancoBradesco与谷歌反洗钱AI（AMLAI）协作研发金融犯罪防AI优化营销文案并重构营销信息，显著提升点击.对话式AI：瑞典金融科技公司Klarna为线上商店提供支付服务，并提供直接支付与购Gartner｜G00792823第6页，共14页试工作。部分场景下，开发人员已实现高达40%的代码自动化编写。.模型可复用性带来的规模化扩展能力：当前非生成式AI模型针对特定用例定制（如反欺诈模型、客户流失预测模型存在单一场景限制。与之不同，基础据训练实现跨场景与业务环境复用。例如，同一模型可支持信息检起草等多重任务。针对反洗钱合规等特定场景，可能需要基于银行.非技术用户交互效率提升：基础模型的自然语言交互能力（含多语言及音视频形式），著提升生产力的应用场景，未来将成为现有系统现代化改造、Gartner｜G00792823第7页，共14页.智能决策能力升级：基础模型能够快速摄取、并整合来自不同类型文档及多语言渠道的信息，实时融合结构化与非结构化数据。该技术对银行业产生重可借此强化信贷决策机制，并实现金融犯罪活动的实时防范。通过银行可有效扩充内部数据资产，优化客户洞察、风险评分及反欺模拟能力批量生成多样化定价策略与贷款方案，降低客户违约概系统可通过该技术实现现金流情景预测、自然语言指令驱动的复.个性化客户体验普及：银行可利用生成式AI实时快速扫描并整合信息，在交互过程中精准识别客户语气与情感倾向。该技术赋能一线及网点工作人合客户情境的定制化推荐，从而在更短时间内向更多客户提供财操作代理等服务。该技术方案促使各类客群（包括金融弱势风险生成式AI虽为金融服务业创造显著价值，但随之带来的生风险也需审慎应对（见图2）。Gartner｜G00792823第8页，共14页系统性偏见隐私、法律与道德风险泄漏风险准确性风险系统性偏见隐私、法律与道德风险泄漏风险安全风险来源：Gartner如，聊天机器人提供的财务建议若基于过期市场数据，将导致决策失处理未经训练领域的问题时，AI易生成看.缓解措施：建立AI生成内容验证层，用于信息交叉核验，并确保生成式AI信息的使用Gartner｜G00792823第9页，共14页AI偏见源于数据偏斜或算法缺陷，可能导致种族歧视或性别押贷款审批模型采用社交媒体等不可靠来源的偏见数据进行训练或.缓解措施：确保训练或微调数据集具有客观性和高质量特征。选用预训练模型架构，但需基于经严格审核的领域专项数据进行微调。持续监测并修正偏击、因未经授权访问个性化金融数据导致的隐私侵犯，以及利用深度.缓解措施：部署强大的加密技术与多因素身份认证体系。监控异常活动，并限制API的AI决策过程的透明度不足与问责机制缺位，将削弱客户信任.缓解措施：采用可解释性AI模型架构，针对敏感金融决策实施“人机回环”（human-Gartner｜G00792823第10页，共14页.缓解措施：净化训练数据，采用严格的输出内容过滤系统，定期进行合规审计。技术采用率Gartner｜G00792823第11页，共14页度影响，而三分之一的领导者预判其将带来显著至颠覆性的变革（参见《Gartner｜G00792823第12页，共14页建议.筛选能带来切实业务价值的应用场景（如欺诈预防），同时综合考虑技术可行性及内外部市场成熟度，进而快速推进生成式Ai的落地。《.避免制定孤立的生成式AI计划，而应更新升级数字战略，重新确立生成式AI在现有技术项目中的协同定位。规划跨业务应用场景与跨业务单元规模化.联合法律、合规、风险及其他部门高管，审查更新企业风险管理框架，重点应对生成式AI带来的新型挑战（如偏见和数据幻觉）。预判区域性.组建跨职能治理委员会，通过识别实验性应用场景并实施人工验证、明确决策权及披露代表性技术供应商依据2,457名CIO和技术高管参与调研，涵盖全球各个地区，代表不同营收水平和行业领域（公营和私营）。其中，97%的受访者为信息技术职能部门的领导者。行业资深业务与技术领导者。免责声明：本研究结果仅反映Gartner｜G00792823第13页，共14页作者推荐报告Gartner｜G00792823第14页，共14页其观点独立性与客观性而蜚声业界。所有研究项目均由公司研究部为生成式人工智能、机器学习、算法、软件或相关技术的输入数据《后数字化时代