介绍
最具破坏性的风险是那些发生在我们的盲点中的风险，直到造成损害为止。这种现实已变得越来越严峻。机构面临着不当行为的惩罚，而面临从不断发展的监管框架到复杂的网络攻击的新威胁的爆炸。在这个高风险的环境中，现在有62％的金融领导者认为，生成的AI应该是公司风险管理的核心，并认识到其从预测建模到自动合规性监控的一切可能。
AI在金融服务中采用的挑战
AI通过更好的风险检测，更智能的操作和更个性化的客户体验为金融机构提供了令人难以置信的希望。但是，对于银行来说，实现这一目标并不容易。无法获得优质数据，对AI固有的风险缺乏了解以及监管不确定性，因此许多金融公司很难考虑采用AI。 根据2025年7月的CFO信号调查，虽然有42％的金融公司正在尝试生成AI，但只有15％的人完全实施了该战略的一部分 – 尽管行业急剧紧迫，但仍有收养差距。
复杂性比单独的技术更深。金融服务在法规网络中纠缠不清，每个业务都有其独特的合规性要求。 在2023年，该行业的平均数据泄露行为耗资590万美元。由于实质性的不遵守罚款，即使需要主动风险控制的需求加剧，也有犹豫不决地采用AI。
工作中的AI：现代银行业务中风险管理的用例
平衡卓越的客户体验与强大风险管理的需求正在推动整个金融服务的转变。通过利用AI，公司从反应性转向主动风险管理。
智能信用决策
传统的静态信用评估不再足够。金融服务正在转向AI驱动的信用决策，以提高速度和公平性。
- 实时，自动化的批准：通过API集成，自动化数据摄入，规则执行和风险评估，从多个渠道进行实时批准的平台等平台。 根据行业分析，到2027年，通过AI，整个银行和保险的工作中有34％至39％的工作具有很高的潜力。
- 增强风险准确性：AI和ML模型结合了借款人数据（支出习惯，收入，就业），以提高风险准确性并促进公平贷款。这使银行能够处理更高的应用程序量，而不会提高违约率。
预测风险建模
银行现在利用机器学习利用其数据金矿来进行更智能的预测。
负责人AI
通过AI指导关键的风险决策，责任和透明度至关重要。
反洗钱（AML）监测
AI通过超越静态规则来揭示隐藏的洗钱威胁来改变监视。
预防欺诈
欺诈检测系统中的AI和ML提供实时监控和自适应学习。
总结
AI和ML现在是现代银行风险管理的骨干。 该行业领先于AI采用，预计到2025年底，有85％的公司将在多个业务职能上使用AI。投资也在激增。金融服务在2023年在AI上花费了350亿美元，预计到2027年将达到970亿美元。利用人工智能和ML的银行显然保持领先于新兴风险，迅速发现威胁，并发展更安全，更富有弹性的财务未来
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