Workday-探索银行业人工智能驱动技术转型的投资回报率_6页_1mb

这份白皮书探讨了银行在AI驱动技术转型中的投资回报率及相关挑战。核心观点包括：

1. 技术转型的必要性：在经济不确定性、高利率和监管压力下，金融机构需通过效率提升、数据战略优化和技术平台升级应对挑战。依赖传统系统可能阻碍对新市场、先进技术和数据价值的利用，增加组织风险。尽管多数银行认为维持现有系统更安全，但技术转型实为降低长期风险的关键路径。
2. AI实施的主要障碍：41%的银行尚未准备好全面采用人工智能，仅5%完全就绪。遗留系统、数据质量问题及IT基础设施复杂性是三大主要阻碍。高质量数据是构建AI信任基础的前提，但当前银行在数据获取、整合和治理方面存在显著短板。
3. AI转型的策略建议：需从企业级视角推进转型，而非局部技术部署。普华永道Vikas Agarwal强调，应先建立统一的数据基础和负责任的AI框架，再基于不同用例扩大AI应用。该框架需包含数据隐私保护、透明度与公平性原则，并通过技能映射和预测性分析支持人力资源转型。
4. 应用场景与价值：AI可重塑银行部门职能，例如通过自动化监管清单和合规流程提高人力资源效率，利用实时数据分析优化财务决策，以及通过整合前后端数据实现跨部门协同。案例显示，统一核心平台能显著提升数据整合能力，为新收入模式和增长定位提供支撑。
5. 未来预判与行动呼吁：若机构未能投资AI和现代技术基础，可能在未来5-10年内因技术落后而面临生存危机。Workday建议银行优先部署云计算、人工智能及统一核心平台，以增强实时决策能力，降低数据孤岛风险，并为应对市场波动和监管变化奠定基础。

报告指出，技术转型需平衡短期投入与长期收益，关键在于构建可靠的数据体系、确立治理结构并推动跨部门协作。金融机构应主动解决人才短缺问题，通过AI提升员工技能与效率，同时满足日益严格的监管要求。