图片：您的法律团队每年花费360,000小时审查贷款协议。每天有180人全职工作，只是阅读合同。现在想象一下将其减少到几秒钟。摩根大通不仅想象。他们建造了它，部署了它并节省了数百万。
这不是关于金融未来的另一个喘不过气来的AI预言。这是关于目前正在运行的事情，令人惊叹的失败以及高级财务高管在下次董事会会议之前实际需要知道的是什么，问他们为什么不“对AI做更多的事情”。
关于金融中AI ROI的残酷真相
让我们从应该使您感到不舒服的数字开始：根据BCG对280名财务高管的2025年调查，金融中的中位数为10％。这是大多数CFO目标的一半。三分之一的领导者报告有限或根本没有收益。
然而，支出继续在激增。预计到2027年，金融机构预计将向AI投资970亿美元。JPMORGANCHASE计划在2025年在技术上花费180亿美元，而AI占很大一部分。为什么在投资和回报之间断开连接？
简单：大多数组织都在建立解决问题的解决方案。他们之所以追逐AI，是因为董事会要求它，不是因为他们确定了特定的，可衡量的业务挑战，而AI可以比现有方法更好地解决。
获胜者？它们从问题开始，而不是技术开始。他们测量一切。正如Gartner所预测的那样，他们接受30％的AI项目将在概念证明后失败。不同之处在于他们失败了，学习速度更快，只扩展有效的方法。
实际有效的是：三种打印资金的用例
1。大规模文档智能
摩根大通的合同情报（硬币）平台仍然是对AI实施权的金标准。在硬币之前，我提到的每年审查商业信贷协议消耗了360,000小时。人类律师仔细研究了12,000多份合同，从每个文件中提取150个关键属性。错误很常见。成本是天文学的。
硬币在几秒钟内处理相同的12,000个协议。不是分钟。秒。
该平台确定默认条款，更新条件和法规要求，其错误率接近零。更重要的是，它使摩根大通的法律团队释放了专注于谈判策略和复杂的咨询工作，而不是记录贪婪的工作。 真正的律师正在做真正的法律工作，而机器处理重复提取任务。
这不是魔术。这是有条理的。摩根大通（JPMorgan）培训了该系统的数千个文档，构建了强大的验证过程，并将其无缝集成到现有的工作流程中。他们没有试图取代律师。他们增强了他们。
2。欺诈检测实际上捕获了欺诈
预防欺诈方面的每毫秒都涉及。传统的基于规则的系统捕获明显的模式，但错过了复杂的攻击。现代AI欺诈检测分析交易模式，设备指纹，地理位置数据和行为信号实时。
银行使用高级欺诈检测AI报告的误报减少了50％，同时捕获了20％的实际欺诈行为。这转化为每年储蓄的数百万美元，更快乐的顾客，他们不会因在新社区购买咖啡而被封锁。
钥匙？这些系统不断学习。每个标记的交易，无论是欺诈还是假阳性，都可以改善模型。 AI比人类分析师更快地适应新的欺诈模式可以更新规则集。
3. FICO以外的信用决定
传统的信用评分不包括数百万潜在的借款人，这些借款人的信用文件薄。 AI驱动的信用模型包含替代数据，例如公用事业付款，手机使用模式和现金流量分析，以评估信誉。
新贵，使用机器学习进行信用决策，在保持相同的损失率的同时，批准比传统模型多27％。他们不是鲁ck。他们对风险评估更聪明。
对于已建立的银行，这意味着可以获利地访问全新的客户群。对于客户而言，这意味着基于实际财务行为，不仅是信用记录，因此可以公平地获得信贷。
为什么大多数AI项目失败（以及如何避免加入）
数据质量灾难
85％的财务领导人将数据质量作为其主要AI挑战。您的AI仅与您的数据一样好，大多数金融机构的数据都是一团糟。客户信息散布在数十个系统中。交易数据不兼容格式。 缺少字段的历史记录。
在您在AI上花费一美元之前，请审核您的数据。您的团队可以在一周内访问他们需要的数据吗？如果不是，请先修复数据基础架构。 AI扩大了数据问题；它无法解决它们。
整合的噩梦
金融机构在旧系统上运行。一些银行仍在1970年代从COBOL大型机构上处理交易。将AI分层在此技术债务之上就像将法拉利引擎放在马车上。
成功实施采用增量方法。从不需要深入集成的包含用例开始。逐渐构建API和数据管道。接受现代化和AI的采用必须并行而不是顺序进行。
统一的API有助于简化这些集成，并在肥皂和REST API之上提供现代SDK，从而提供我们需要的速度和稳健性。
人类抗性因子
您最大的障碍不是技术。是人。员工担心AI会取代他们。经理不了解如何衡量AI成功。高管希望立即从长期投资中获得回报。
摩根大通通过重点关注增强消息来解决这一问题。他们的LLM套件（现已由200,000名员工使用）明确将AI定位为生产力工具，而不是替代品。使用其编码助理的员工报告了10％至20％的生产率提高。 他们没有失业；它们更有效。
合规难题
金融服务面临着独特的AI挑战。每种算法都必须向监管机构解释。每个决定都必须审核。每个模型都必须避免歧视性偏见。
欧盟AI法案和类似法规不是建议。它们是牙齿的要求。使用AI进行信用决策，风险评估或客户互动的金融机构必须表明公平，透明度和问责制。
从第一天起，智能组织就将遵守其AI开发过程。他们正在创建模型卡记录培训数据，绩效指标和已知限制。他们正在建立具有真正权威的AI治理委员会。 他们正在投资可解释的AI技术，这些技术可以证明对监管机构和客户的决定是合理的。
现在必须做什么高级领导人
1。停止飞行员炼狱
您不需要其他概念证明。摩根大通在各个阶段具有450个AI用例。大多数永远不会扩展。确实遵循清晰模式的方法：特定问题，可测量的成功指标，逐步推出并进行连续测量。
选择三个高影响的用例。设置清晰的KPI。给他们六个月。杀死不起作用的东西。扩展有什么作用。
2。投资基础设施，不仅仅是算法
现在，摩根大通的65％的工作量在云基础架构上运行，高于一年前的50％。这不是巧合。 AI需要传统基础架构无法提供的计算灵活性，数据可访问性和快速部署功能。
您的AI策略实际上是云和数据策略。相应投资。
3。建造还是购买？购买（除非您是例外）
除非您拥有55,000名技术人员和140亿美元的摩根大通，否则您不会建立基础AI模型。除非AI是您的核心差异能力，就像文艺复兴时期技术或两种Sigma一样，您将浪费资源试图与OpenAI或Anthropic竞争。
您的竞争优势不是建立更好的模型。这是要比竞争对手更有效地应用现有模型。与已建立的AI供应商合作。使用预训练的模型。将您的内部资源集中在您的行业专业知识实际上重要的集成，自定义和特定领域的应用程序上。
4.衡量生产力，而不仅仅是盈利能力
传统的ROI指标通常无法捕获AI的全部价值。生产率提高，降低错误和员工满意度与直接成本节省一样重要。
跟踪时间节省，决定改善并避免了风险。这些领先的指标预测长期价值比季度利润影响更好。
接下来的18个月：即将发生的事情
代理AI是真正的破坏开始的地方。忘记聊天机器人回应提示。这些AI代理将主动执行复杂的多步任务，而无需手持。想象一个AI不仅可以分析贷款申请，还可以协商条款，准备文档并在您睡觉时管理整个起源过程。
只有12％的组织部署了代理AI，但是一半以上正在探索它。早期采用者将获得巨大的竞争优势。已故的采用者将难以追赶。
Generative AI将从后台生产率转移到面向客户的应用程序。 AI将起草个性化财务建议，创建自定义投资策略并提供实时财务教练。在维持合规性的同时钉住用户体验的银行将以获奖者的身份出现。
现实检查
财务中的人工智能与技术无关。这是关于解决具有实际限制的真实企业的实际问题。成功的AI组织具有三个特征：
首先，它们从问题开始，而不是解决方案。他们确定了特定，痛苦，可衡量的挑战，AI可以比当前方法更好地解决。
其次，他们投资于基础。数据质量，云基础架构和员工培训比算法复杂更重要。
第三，他们保持现实的期望。他们接受大多数实验会失败，回报需要时间来实现，而人工智能增加而不是取代人类的判断。
970亿美元的问题不是AI是否会改变财务。这是您的组织是否将成为捕获实际价值的少数人之一，还是许多补贴昂贵实验的许多人。
停止谈论AI策略。开始解决实际问题。这项技术在您做的时候起作用。
选择是鲜明的：从战略上解决您自己的“ 360,000小时”问题，或加入从未提供有意义回报的流行语实施中燃烧现金的90％。摩根大通选择解决。您会选择什么？
来源
ROI和实施数据： -BCG研究（2025年6月）：如何从金融职能中的AI中获取ROI -CFO（2025年1月）：2025年AI投资的ROI拼图 – 麦肯锡 – 麦肯锡（2025年3月）：AI的状态：组织如何重新捕获价值 – 指导室（2025年6月：2025年）：
摩根硬币案例研究： – DigitalDefynd (August 2025): 10 ways JP Morgan is using AI – In Depth Case Study – Medium/Ahmed Raza (May 2025): How JPMorgan Uses AI to Save 360,000 Legal Hours a Year – Constellation Research (June 2025): JPMorgan Chase's IT, AI bets: Where the returns are – Tearsheet (May 2025): JPMorgan Chase's Gen AI实施：450个用例和经验教训
行业分析： – 世界经济论坛：根据首席财务官 – RGP（2025年7月）：金融服务中的AI 2025 -RTS Labs（2025年8月）：金融中的前7名AI用例 – 工作日 – 工作日：AI如何在2025年改变企业融资，
（tagstotranslate）FineXtra（T）新闻（T）在线（T）银行（T）银行（T）技术（T）技术（T）财务（T）财务（T）Financial（T）Fin（T）Tech（T）Tech（T）Fintech（T）Fintech（T）IT（T）IT（T）破坏（T）最新（T）最新（T）最新（T）零售（t）零售（T）t剥夺（t）贸易（t）执行（t）头条新闻（t）区块链（t）数字（t）投资（t）移动（t）业务（t）挑战者（t）付款（t）付款（t）Regtech（T）Regtech（T）Insurtech（T）Insurtech（t）服务
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