组织应该停止将人工智能视为一种让董事会放心的打勾练习，而应从“原因、护城河和产品支柱”开始。这是关键的结论 FintechOS 提升 2025 本星期。
Elevate 2025 被誉为 FintechOS 迄今为止最大的行业盛会，有来自 50 多个组织的 150 多名与会者参加 伦敦泛太平洋酒店 端到端金融产品管理平台年度客户论坛的活动场地。
一天的开始， 特奥·布利达鲁斯, FintechOS 的首席执行官兼联合创始人概述了他所认为的迄今为止该行业的技术历程：从静态遗留系统到云优先系统，再到现在他所说的“人工智能流畅系统”。
“该行业已经从静态遗留系统转向云优先系统，”他说。 “现在它正在转向人工智能流畅的系统。” 他补充说，问题是“我们无法利用当今的产品引擎实现这种转变。”
此次活动的主要公告是：FintechOS 8，该公司将其描述为世界上第一个统一人工智能产品运营平台，旨在帮助银行和保险公司以更快的速度、更智能和更可控的方式管理整个金融产品生命周期。
金融科技操作系统8
该平台将于 2026 年第一季度推出，标志着向多产品阵容的转变，由三个主要组成部分：
- “统一产品运营中心”，作为每个业务线的指挥中心，协调产品战略和执行，并为人类和人工智能副驾驶提供产品和性能的共享视图
- “代理劳动力”，一组受管理的人工智能代理，在透明、可审计的规则下承担承保和索赔管理等工作
- “数据核心”，旨在将数据与遗留系统分离，并将多个数据源和集成转变为可重用、受治理的数据产品
这些产品都被定位为独立可用，但当天的叙述是关于它们作为银行和保险公司希望将人工智能更深入地嵌入到日常产品工作中的组合产品运营骨干的价值。
“要真正通过人工智能实现增长，机构需要强大的产品运营骨干，”Blidarus 说。 “我们致力于帮助金融机构实现其遗留系统的现代化，并在智能基础设施和值得信赖的人工智能的基础上更快地进行创新。”
关于人工智能采用的小组讨论
虽然产品发布引起了人们的关注，但 Elevate 2025 的大部分内容都致力于探讨人工智能在机构内部的实际应用情况。
在“AI Unplugged”会议期间，小组成员来自 低热值银行, 伍德赫斯特, BRD – 法国兴业银行 和 咨询加入 勒达·格利普蒂斯 谈论董事会层面的雄心壮志与日常交付之间的差距。
他们认为，人工智能通常与现有的变革组合、弹性工作和监管计划一起被设定为最高战略优先事项，但其范围或价值却没有同等程度的明确性。
一个反复出现的主题是“护城河”的想法。借用私募股权的方式，向与会者提出的问题很简单：如果人工智能投资旨在加深银行的护城河，那么它到底会如何表现——在利润、成本、速度、风险或客户粘性方面——以及人们如何知道它正在发挥作用？
我们还听到了针对人工智能剧场的警告：主要是为了幻灯片而存在的试点、没有参与其中的供应商以及无法验证的“人工智能驱动”标签。建议是将人工智能工作锚定在明确定义的产品和客户结果中，而不是担心错过。
Leda Glyptis：20 年转型，分级
在她的主题演讲中，格利普蒂斯以更加务实的语气阐述了金融服务业在经历了二十年的“转型”之后的定位。正如她所说，决策者“在 20 年来的大部分时间里一直处于雪崩的接收端”，而且作为一个行业，“我们做得还不错……我会给我们一个 B 减分。我们没有失败，但我们还没有取得成功。”
B 负值在她的评估中不止一次出现。 “我们需要转型，而转型是我们不擅长的事情。我们的结果是 B 负，”她说，并指出研究表明，大约 70% 的重大项目会因为可预见的、通常是平凡的原因而失败。
对于 Glyptis 来说，风险在于人工智能成为“我们应该做的事情”，以回答董事会关于该组织在人工智能方面正在做什么的问题，但仍然没有坚实的基础。 “除了愿景之外，你还需要一个理由，”她辩称。 “我们看到的 90% 的人工智能实施没有其他原因，除了这有点可怕，他们需要成为其中的一部分。”
她的建议是停止尝试从头开始学习一切，而是通过信任组织内部经验丰富的人员并与已经拥有专业知识的合作伙伴合作来缩短学习曲线。 “这些人已经是外科医生了。他们不需要去上学。对于其他事情，请带上合作伙伴，今天就带他们进来，”她说 – 明确的条件是这些合作伙伴要承担责任，而不是允许建立新的依赖关系。
Glyptis 最后给出了一个简单的保证：“你的组织拥有导航所需的一切。问题是找到合适的人，摆脱他们的阻碍，不要重蹈过去的错误。”
也提上了日程
保险业是全天的焦点，演讲者讨论了人工智能如何应用于索赔、欺诈和承保等领域。
伊恩·巴布, 独立顾问 策略集团， 反思态度转变的速度有多快。 “即使在几年前，保险公司也会说，‘这种人工智能技术不会出现’，”他说。 “但现在，随着云的组织和数据的重组，人工智能实际上变得更加真实。”
FintechOS 董事会成员 里奇·隆戈 涉及日常购买行为作为金融产品的基准。 “当你在亚马逊上购买窗帘时，底部会写着：你买了窗帘，你需要杆子，你需要挂钩吗？这是人类的购买行为，”他指出。 “如今大多数金融服务买家都是这样购买的——这就是预期的体验。”
大多数有趣的用例都基于多年的云迁移和数据重组基础工作。一旦数据以正确的形式提供，人工智能就可以帮助对文档和图像进行分类，发现可疑模式并完善定价——但如果没有不那么迷人的集成和治理工作，这一切都不会发生。
这就是 FintechOS 的数据核心和代理劳动力部分的定位，演示显示人工智能代理在数据集之上工作，而不是提供任何类型的魔杖自动化。
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