普华永道调研：金融业AI应用由试点探索走向规模化部署

新华财经上海3月18日电（记者杜康）普华永道近日发布的《中国内地和香港金融服务业调研》显示，人工智能正从金融机构的试点探索阶段走向规模化应用，并逐步成为推动业务转型和价值创造的重要力量。与此同时，超过60%的受访金融机构表示，对AI的投入不到其总科技预算的10%。低投入的背后，反映出行业AI落地仍存在诸多瓶颈。

从试点探索走向规模化应用

该报告基于2025年10月至2026年1月期间，对中国内地及香港银行、保险及资管行业201名金融服务专业人士开展的调研，以及20次深度访谈形成。

调研显示，76%的受访金融机构计划利用人工智能推动业务战略转型，并借此开辟新的收入来源。从未来三至五年的角色定位看，41%的受访机构将人工智能视为“战略转型引擎”，35%将其视为“全新价值创造体系的基石”。

从应用方向看，客户服务和聊天机器人部署、投资与资产管理、欺诈检测、预测分析与建模、后台流程自动化，已成为当前金融机构推进人工智能规模化部署的五大重点场景。分行业看，银行更侧重反洗钱、欺诈检测、授信审批和合规监控；保险机构更多将人工智能用于客户服务、预测建模、理赔管理和定价；资管机构则主要聚焦投资组合管理、市场分析和客户体验。

在回报层面，人工智能应用已开始显现成效。60%的金融机构表示，其“最重要的一个人工智能应用场景”已取得11%至25%的投资回报率。与此同时，76%的受访机构表示，当前愿意接受低于10%的投资回报率，以加快推进人工智能战略。调研还显示，金融机构在衡量人工智能价值时，正越来越重视市场定位、战略选择等非财务回报，而不再仅仅关注传统财务指标。

普华永道举例称，有大型私募基金管理人表示，人工智能的核心回报在于帮助机构更好积累知识、放大高价值人才的时间效能、提升协同能力，而不只是着眼于财务回报率或人工效率的提升。

预算、数据、人才仍是规模化落地瓶颈

不过，尽管金融行业推进人工智能的战略意愿较强，实际投入仍存在明显落差。报告显示，61%的金融机构人工智能预算占总科技预算的比例不足10%，反映出当前行业投入与转型需求之间仍有较大缺口。

普华永道中国管理咨询合伙人王建平表示，金融机构人工智能投入不足，并不仅仅表现为算力和硬件短缺，还涉及模型建设、人才招募、应用场景开发以及底层数据治理等多个方面。当前市场环境下，金融机构整体科技预算总盘子短期内难以明显增长，人工智能投入提升更多要依靠内部预算结构调整，而非单纯新增预算。

他表示，在不少机构已将人工智能上升为战略方向的背景下，人工智能预算占比仍然偏低，说明愿景与落地之间仍有距离。未来要提升人工智能投入比重，关键在于通过人工智能技术压降传统IT开发、测试等环节成本，将释放出来的资源进一步转向人工智能领域。

数据问题同样是行业共同面对的难题。调研显示，“数据可用性差”是影响人工智能预算分配的首要因素。在数据管理方面，数据安全和隐私保护风险、数据质量和一致性问题、高质量标注数据及训练数据短缺等，均是受访机构反映较多的痛点。另有90%的金融机构表示，其人工智能应用场景主要依赖内部自有数据。

王建平表示，传统金融行业数据体系长期以结构化数据为主，普遍缺乏大模型所需的非结构化知识；与此同时，传统数据整合方式也难以满足大模型应用要求，容易带来“幻觉”等问题，需要推动跨领域数据的有效链接和深度治理。以车险理赔为例，数据管理不应仅停留于单条理赔记录，还应围绕报案人、标的车辆、查勘员、4S店等对象建立更深层次的关联关系，从而提升模型识别欺诈行为的准确率。

除预算和数据外，人才与组织问题同样不容忽视。报告指出，人才短缺和僵化的组织结构，是阻碍企业实现人工智能规模化部署的核心障碍，其影响程度甚至超过预算或技术层面因素。调研显示，仅29%的金融机构表示已成功构建“AI优先”的文化氛围。

普华永道中国管理咨询合伙人李伟斌表示，受访者普遍反映，当前面临的一大挑战是难以招募到“既懂业务又懂算法”的复合型专业人才。培训并提升现有员工技能、建立鼓励将人工智能作为转型工具的激励机制，对形成“AI优先”文化至关重要；同时，高级管理层也需发挥示范作用，积极倡导人工智能应用。

编辑：葛佳明

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