Gartner：2025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（17页）.pdf

1、 Gartner 研究研究 创新洞察：银行业首席创新洞察：银行业首席信息官部署生成式信息官部署生成式 AI的关键考量的关键考量 Jasleen Kaur Sindhu，Agustm Rubini，Moutusi Sau 2023 年 11 月 30 日 GartnerG00792823 第1页，共 14 页 创新洞察：银行业首席信息官部署生成式 AI 的关键考量 发布日期：2023 年 11 月 30 日-ID G00792823-阅读全文约需 15 分钟 作者：分析师 Jasleen Kaur Sindhu，Agustin Rubini，Moutusi Sau 重点议题：金融服务数字业务战略

2、与创新；金融服务业务领导力与战略 生成式 AI（GenAI）为银行业带来巨大机遇。但需注意相关风险仍客观存在，其对业务价值的全面影响尚有待厘清。本研究为银行业首席信息官（CIO）提供新兴生成式 AI 主流应用场景的权威洞察，并对其风险与收益进行系统评估。概述 核心研究发现 根据2024 年 Gartner CIO 与技术高管调研数据显示，42%的银行业 CIO 已部署或计划在未来 12 个月内部署生成式 AI，表明行业对该技术的强烈关注。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），旨在全面评估其潜在收益与风险。当前银行业最常见的生成式 AI 应用集中于员工日常工

3、作流程中的智能助手场景，例如代码生成、欺诈预防、客服中心助理、个性化产品及营销内容生成等。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差。建议 银行业 CIO 若要通过部署生成式 AI 创造业务价值，应当执行以下行动：GartnerG00792823 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部市场成熟度，进而快速推进生成式 AI 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扩展所需的基础设施支撑

4、。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）。预判区域性监管规则的快速差异化演变。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、明确决策权及披露义务等管控机制，制定保障生成式 AI 安全测试与应用的相关政策。战略规划假设 到 2026 年，超过 80%的银行将采用生成式 AI，较当前 5%的采用率大幅提升。到 2026 年，超 70%的一线业务将借助生成式 AI 能力实现银行客户的财务赋能。到 2028 年，生成式 AI 将嵌入 80%以上的银行产品与解决方案中，支持客户根据具体情境定制服务与建议。导语 根

5、据2024 年 Gartner CIO 与技术高管调研数据显示，80%的银行业 CIO 计划在 2024年增加对人工智能/机器学习（AI/ML）（包括生成式 AI）的投资，规模高于上一年。1 目前银行业领导者正通过欺诈预防、代码生成及客服中心助理等场景（见图 1）开展大量生成式AI 能力测试，以提升内部效率并优化风险管理。当前多数应用集中于内部场景，原因是银行业决策者需在扩展客户侧部署前，充分评估该技术的收益与风险。2 最终相关用例将逐步出现在面向消费者的工具中。GartnerG00792823 第3页，共 14 页 图 1：银行业与投资服务领域的 GenAI 应用场景 银行业与投资服务领域的

6、银行业与投资服务领域的 GenAI 应用场景应用场景 银行高管采用比例分布 技术描述 生成式 AI 技术可通过学习海量原始内容，生成内容、策略、设计与方法的衍生新版本。该技术对商业运营产生深远影响，包括内容发现与创作、真实性验证与合规管理；人力工作的自动化；以及客户与员工体验优化。在银行业领域，生成式 AI 正被用于以下能力建设：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 正在实施或已实施 计划在未来 6 个月内实施 计划在未来 6 至 12 个月内实施 正在评估是否实施 当前未列入考虑范围 不确定/未知 欺诈