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原文链接：https://blogs.nvidia.com/blog/ai-in-financial-services-survey-2026/
原文作者：Kevin Levitt
人工智能已在金融服务业占据中心舞台，它正在自动执行算法交易背后的研究和执行工作，帮助银行更准确地检测欺诈和洗钱行为——同时还能改进风险管理实践并加快文件处理速度。
基于对800多名行业专业人士的调查，第六份年度《NVIDIA金融服务业AI现状报告》发现，该行业的人工智能使用率达到了前所未有的高度。
各组织正在部署和扩展AI用例，例如欺诈检测、风险管理和客户服务，以改进能够带来有意义投资回报的关键业务职能。随着金融机构拥抱构建专业化AI所需的工具，包括开源基础模型和软件，新类型的AI（包括AI智能体）正在简化从后台运营到投资研究的流程。
今年报告的亮点包括：
- 89%的受访者表示AI有助于增加年收入和减少年成本。
- 73%的高管表示AI对其未来成功至关重要，近100%的人表示他们在未来一年的AI预算将增加或保持不变。
- 65%的受访者表示其公司正在积极使用AI，高于去年报告中的45%。
- 61%的受访者正在使用或评估生成式AI，同比增长52%。
- 84%的受访者表示开源模型和软件对其AI战略很重要。
- 42%的受访者正在使用或评估智能体AI，其中21%表示他们已经部署了AI智能体。
Tigon Advisory Corp. 首席执行官Helen Yu表示：“开源模型正在从根本上改变金融AI领域的竞争格局。真正的价值捕获发生在机构利用其专有交易数据、客户互动历史和市场情报对这些模型进行微调时，从而创造出竞争对手无法复制的AI能力。”
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利用开源构建未来的基础
开源模型提供了灵活性和效率，使组织能够根据其独特需求定制开发工具，并通过整合金融机构的专有数据来提高模型的准确性。因此，83%的受访者表示开源对其组织的AI战略很重要，其中43%的人表示这非常重要或极其重要。
Evident Insights的联合创始人兼联席首席执行官Alexandra Mousavizadeh表示：“开源模型可以帮助银行缩小与先行者的差距，释放成本效益，并防止供应商锁定，但它们并非没有局限性——专有方法可以在特定领域任务中实现卓越的性能。领先的银行需要在两种方法上都展现出熟练度——在正确的场景中，将正确的模型应用于正确的问题。”
人工智能在金融服务业的投资回报率十分明确
金融机构已经从试点AI项目转向部署能够产生业务影响的解决方案，并在整个组织中进行扩展。反过来，这些公司已开始从AI中获得显著的顶线和底线投资回报。
如上所述，89%的调查受访者表示AI有助于增加年收入并减少年成本。对于许多组织来说，影响是显著的，64%的受访者表示AI帮助年收入增加了5%以上——其中29%的人表示收入增加了10%以上。
同样，61%的受访者表示AI帮助年成本降低了5%以上，其中25%表示成本降低了10%以上。
受访者列举了一长串提供了投资回报的AI用例，包括文件处理和管理、客户体验和参与度、算法交易和风险管理。
根据52%的受访者，创造运营效率是AI在金融服务业中取得的最大改进。48%的受访者表示员工生产力是最大的改进之一。
Gefferie Group的支付策略师Dwayne Gefferie表示：“我所看到的最切实的投资回报是在支付运营中，特别是授权优化和智能路由。智能体AI系统现在可以自主地将交易路由到最优化的支付网络，根据实时发卡方信号动态调整重试逻辑，并在200毫秒以下的路由决策中做出传统基于规则的系统无法匹敌的决策。引人注目的是，授权率的每一基点提高都直接转化为收入——度量上没有歧义。”
成功带来AI预算的增加
鉴于已从概念验证转向将AI赋能的应用部署到生产环境，金融服务业正寻求显著扩大AI预算。近100%的受访者表示，他们下一年的AI预算将会增加或保持不变。
约41%的受访者表示投资将用于优化AI工作流程和生产，即对已经有效运行的AI解决方案进行再投资和改进。
超过三分之一（34%）的受访者表示他们关注组织内部的AI扩展，将支出集中在识别更多用例上。30%的人表示投资将集中于构建或提供更多对AI基础设施的访问，例如本地部署或云端。
投资也将流向AI智能体的部署和扩展，AI智能体是设计用于根据高层目标自主推理、规划和执行复杂任务的先进AI系统。约21%的受访者表示AI智能体已部署，另有22%表示AI智能体将在未来一年及以后部署。
Yu表示：“在AI领域取得成功的机构正在将其专有数据视为构建差异化AI产品的战略资产。”
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