Fazzaco年终AI特辑（二）：2025年最佳AI金融应用场景一览

随着人工智能（AI）的热度不断攀升，2025年将会有更多的金融机构感受到必须接受这项技术的压力。但是与其盲目地跟风，金融机构更应该考虑哪些应用场景会给业务和治理带来最大程度地价值。

“结构化方法”

来自NatWest集团的数据科学与创新主管Graham Smith在接受Finextra采访时提到，将试验转化为真正的应用需要公司采用正确的方法、流程和管理，才能达到最大程度的影响。他介绍NatWest在该银行全面开展了多项调查，以便从最佳AI应用场景出发，帮助客户、股东以及企业实现三方共赢。

我们在AI特辑第一篇​中提到的来自ING集团的首席分析师Bahadir Yilmaz强调称，金融机构在确定如何将AI技术集成至业务中去时需要采用所谓的“结构化方法”，与风控和合规做法保持一致，并优先考虑这些使用场景是否会违反道德问题。以ING为例，每一项AI系统都要进行140项风险评估，然后才会投入使用。

“基于个人数据的人工智能模型应该没有偏见、可解释、透明、负责任，并且始终以同意为基础。数据的使用不应超出其目的，因此，有关数据保留的明确规定是关键。目前还没有关于人工智能模型如何工作的具体、普遍的法规。不过，金融机构有义务和责任制定自己的模型道德框架。”他补充称。

来自Sumsub 的人工智能和机器学习部门主管Pavel Goldman-Kalaydin则认为跟风采用最新的AI趋势风险过大，反而应该从机构具体的痛点入手，将AI与痛点解决方案相结合，避免出现“为了采用AI技术而去采用AI技术”的困局，从而创造出真正的价值。

以下，我们就来看看这份研究报告中提出的几项2025年最佳AI应用场景都有哪些。

应用场景1：提升客户服务体验和效率

在金融服务领域，特别是面对广大零售交易者的券商而言，AI应用的首要场景便是提升客户体验。因此，对话式AI技术被引入到企业业务中，以模仿人与人之间的互动，此举可显著改善客户服务的效率。这种技术不仅能优化客户的交流体验，还为实现个性化服务铺平了道路。通过AI，金融机构能够预测客户需求，从而提供更加简洁、吸引人的互动方式。

随着AI在2024年持续深入发展，交易产品的个性化程度也将在2025年达到前所未有的水平。未来的交易服务将完全由AI驱动，能够精准地根据客户的交易目标提供量身定制的规划。

在Finextra的这份报告中提到了一个例子，NatWest推出的AI聊天机器人Cora自今年6月上线以来，客户满意度提升了150%，并且客户问题需要人工干预的数量减少了50%。

应用场景2：打击金融犯罪

从Fazzaco上期的吹哨人栏目中，我们可以看到像B2B Hub和Amiran Azaladze这样的行业败类​会对经纪商造成多大的困扰与损失，更不用提作为毫无还手之力的大量交易者所遭受的诸如杀猪盘、庞氏等骗局，因此打击金融犯罪一直都是金融机构需要携手合作的重中之重。

人工智能与其他技术相结合，并在始终保持以人为主导的前提下，给了我们应对这一严峻挑战的最佳机会——因为AI可以分析大量实时数据，识别出可疑模式，从而达到预防欺诈、检测新型网络威胁的目的。

传统的欺诈预防措施通常会出现误报，将合法交易误判为可疑交易，给客户带来不便。然而，AI通过学习每个用户的独特行为，可实现交易习惯的个性化定制。这种个性化方式便能显著降低误报率，提升客户体验，同时减少经纪商在处理误报上所浪费的时间。

而随着金融犯罪分子采用日趋复杂的沟通策略，自然语言处理（NLP）技术在分析行为模式方面此时便有了用武之地。AI还能够揭露隐藏的欺诈网络。通过图形分析，AI能够绘制关系图，发现看似独立的行为之间的潜在联系，揭示规模庞大的欺诈架构。这样的技术突破使得系统能够拼凑出复杂的欺诈关系网，发现人类难以察觉的大规模欺诈活动。

整体来看，AI的应用不仅可提高欺诈检测与预防的效率，还可帮助金融机构的法律、风险与合规团队应对不断变化的监管要求和审查压力。

应用场景3：内外效率一并提升

AI在提高效率的应用领域远不止客户服务和预防金融犯罪这两方面。随着技术的进步，代理型AI工作流程的出现将使AI能够独立做出决策。例如，AI在银行业务中可通过自动化信用评分和贷款审批，显著提高贷款流程的效率，缩短审批时间。此外，随着未来几年AI在各行各业的广泛应用，信用风险分析将发生根本变化，金融机构将能够利用更广泛的数据源，如社交行为和互动，来提供更精准的信用评估。

在提高业务效率方面，人工智能也在多个环节发挥作用。通过通话总结工具，AI可帮助客户关系经理节省大量时间，使他们能够更专注于与客户的互动。同时，AI在内部工作流程中的应用，如为人力资源部门提供支持，简化日常查询和增强对话体验，进一步提升了员工满意度和工作效率。

此外，AI还在支持金融机构更好地应对可持续发展方面发挥重要作用。对于需要进行绿色投资分类的内部可持续发展团队来说，AI能够处理大量数据，从而帮助机构更高效地管理绿色投资，并作出更为明智的决策。这些应用表明，AI不仅仅是提升客户服务的工具，还是提升金融机构整体运营效率和决策质量的关键技术。

下一篇：2025年的AI监管前景

可以看出，AI在金融服务业的最佳应用场景集中在提升客户服务效率，有效打击金融犯罪，优化内部工作流程，并推动行业向更加个性化和智能化的方向发展。然而，AI技术的广泛应用也伴随着风险，尤其是在道德、合规和监管等方面。金融机构需要采取结构化方法来确保AI应用符合合规标准，并优先考虑其可能带来的伦理问题和社会影响。

我们在下一篇文章中将探讨AI在金融行业应用的法律监管现状和2025年的监管前景。