AI人工智能正以前所未有的速度和广度渗透全球各行各业，金融服务业首当其冲，面临深刻的变革机遇与挑战。AI不仅有望提升运营效率、优化客户体验、强化风险管理，更可能重塑行业竞争格局。
在此背景下，准确评估金融机构的AI成熟度，理解全球领先实践与趋势，对于制定有效的发展战略至关重要。Evident AI Index应运而生，作为全球首个针对银行业AI成熟度的“由外向内”的独立基准评估体系，为行业提供了宝贵的洞察。该指数通过分析公开数据，评估全球大型银行在人才、创新、领导力和透明度四大关键支柱上的表现，旨在提高AI在商业领域部署的透明度，展示最佳实践，帮助金融机构加速安全转型。对于亟待在AI领域取得突破的中国金融机构而言，深入解读Evident AI Index的发现，并结合本土市场特点，具有重要的战略参考价值。
Evident AI Index
评估方法与主要发现
1. 指数构建：四大支柱与评估方法
Evident AI Index由数据智能公司Evident Insights推出，旨在量化全球大型银行的AI成熟度。该指数采用“由外向内”的评估方法，完全依赖公开可获取的数据，包括公司报告和第三方数据源，避免了依赖自我报告可能产生的偏见。通过专有的机器学习工具和专家网络，Evident分析数百万个数据点，评估银行在四大核心支柱上的表现。
最新的Evident AI Index（截至2024年10月）覆盖了北美、欧洲和亚太地区的50家大型银行，评估基于90多项独立指标。这四大支柱及其权重清晰地揭示了Evident评估AI成熟度的侧重点：
人才（Talent）- 权重45%：这是Evident最为看重的领域，细分为“能力与发展”（Capability & Development）。评估指标涵盖AI开发、模型风险管理、实施能力，以及培训、职业发展、招聘计划和性别多样性等方面。高权重表明，拥有、培养和发展合适的AI人才是构建AI能力的基础。
创新（Innovation）- 权重30%：评估银行在AI研究、专利、风险投资、外部生态系统（如开源社区、GitHub活动）和合作伙伴关系（投资、收购）方面的投入和成果。这反映了银行推动AI技术前沿发展和利用外部创新资源的能力。
领导力（Leadership）- 权重15%：关注银行在公开沟通和战略中体现出的AI领导力，包括AI叙事的清晰度（内容、声音、用例）、高管（CEO及集团领导层）的定位和发声。这衡量了银行自上而下推动AI战略、建立市场信任和沟通价值主张的能力。
透明度（Transparency）- 权重10%：评估银行对其负责任AI（Responsible AI, RAI）活动的透明度，包括RAI人才（含AI控制人才）、RAI创新（流程、产出）以及RAI领导力（声音、内容）的披露情况。虽然权重最低，但随着AI伦理和监管日益重要，其重要性正在上升。
这种方法论和权重分配为金融机构提供了一个明确的框架，理解构建全面AI能力所需关注的关键领域。高权重的人才和创新支柱凸显了技术基础和研发投入的重要性，而领导力和透明度则强调了战略执行、沟通和负责任治理的关键作用。
2. 全球银行AI成熟度排名与主要发现
Evident AI Index的历次发布（2023年1月、2023年11月、2024年10月）揭示了全球银行业AI发展的动态格局和显著趋势：
领导者地位稳固：摩根大通（JPMorgan Chase）连续三次位居榜首，紧随其后的是第一资本（Capital One）、加拿大皇家银行（RBC）和富国银行（Wells Fargo）。摩根大通在AI研究（创新支柱）和透明度方面表现尤为突出，而第一资本则在人才支柱上领先。
北美主导地位：北美银行占据了前十名中的多数席位（2023年11月为6席，2024年10月为7席），这得益于其早期投资和规模效应。
亚太区势头强劲：澳大利亚联邦银行（CommBank）和星展银行（DBS）作为亚太地区的领先者，成功跻身前十。特别是星展银行，在领导力支柱上表现卓越，这表明亚太地区银行正在取得显著进展。
欧洲相对滞后：英国银行未能进入前十；桑坦德银行（Santander）在南欧领先（2023年11月排名第21位）；北欧银行排名较低（2023年11月在40名开外）。然而，瑞银集团（UBS）和汇丰银行（HSBC）表现有所改善，汇丰银行在2024年10月进入前十。
AI采用加速：各大银行普遍展现出紧迫感，AI采用速度显著加快。2024年10月的报告显示，50家银行中有41家得分同比提高，21家排名上升。AI人才库同比增长17%，银行通讯中提及AI的次数同比增长59%。
差距持续扩大：领先者与追赶者之间的差距正在拉大。排名前十的银行得分增长速度是指数平均水平的两倍。排名靠后的银行若不加速追赶，将面临被迅速甩开的风险。这凸显了AI领域可能出现的“赢家通吃”局面。
战略转变：领先银行正从“自下而上”的实验性探索转向“自上而下”、跨业务线协调的战略性部署。
基于上述分析，首先，摩根大通、第一资本和加拿大皇家银行等机构的持续领先地位表明，早期、持续且在多个支柱（人才、创新、领导力、透明度）上进行广泛投入，能够创造出难以被竞争对手迅速超越的复合优势。这些银行不仅起步早，而且还在加速发展，得分增长速度是平均水平的两倍，这可能源于其积累的专业知识、完善的数据基础设施、适应性的组织文化以及吸引顶尖人才的能力，形成了一个良性循环。这意味着零敲碎打、单点突破的策略是不足够的；中国金融机构需要制定全面的、多维度并进的AI战略。
其次，星展银行和澳大利亚联邦银行等亚太区银行跻身前十，特别是星展银行在领导力方面的强势表现，证明了战略聚焦和有效的沟通对于提升AI成熟度认知至关重要，即使在研发投入或人才储备规模上可能不及北美巨头。这为中国金融机构提供了一个潜在的赶超路径：通过清晰的战略阐述、高效的内部协调和有力的市场沟通（即强化领导力支柱），可以在全球舞台上显著提升其AI形象和排名。
全球银行AI应用趋势与最佳实践
1. 主流AI应用场景：从生成式AI到风险管理与客户体验
全球银行业正在将AI技术应用于业务的各个角落，应用场景日益广泛和复杂。Evident Use Case Tracker等工具追踪了数百个公开披露的案例，揭示了以下几个主流应用领域：
运营效率提升：这是AI应用的起点和核心领域之一。银行利用AI自动化后台流程、辅助开发人员编写代码、重组和利用海量非结构化数据。
客户体验优化： AI驱动的聊天机器人日益普及，并越来越多地融入生成式AI技术，以处理更复杂的任务（如ING、NatWest、BBVA案例）。AI还用于提供个性化服务、智能会议助手（如摩根士丹利为财务顾问提供的Debrief工具）以及更复杂的“代理式AI”（Agentic AI）来协调客户服务（如第一资本的购车助手、荷兰银行的个性化交互）。
风险管理与合规： 这是AI应用的另一个关键领域。AI被广泛用于欺诈检测、反洗钱（AML，如汇丰与谷歌合作）、信用风险建模、自动化合规报告、监管文件分析（如花旗银行案例），甚至用于识别潜在的人口贩卖活动（如桑坦德银行案例）。数据分析仍然是该领域最主要的AI工作负载。
投资银行与交易：AI用于辅助投行员工查询内部文件（如高盛的Legend AI Query、瑞银的Red Platform）、进行市场情绪分析（如摩根士丹利分析美联储情绪的MNLPFEDS）以及优化交易执行（如加拿大皇家银行的VWAP算法）。
生成式AI的兴起是近年来的显著趋势。虽然其应用广泛（近期超过半数的用例涉及GenAI），但目前绝大多数（86%）部署在内部，面向员工用于提升效率，如代码生成、会议纪要、内部知识问答等。面向客户的GenAI应用相对较少，但正在逐步涌现。代理式AI（Agentic AI）被视为下一个发展方向，即由AI Agent自主执行复杂任务或进行多个Agent协作。
衡量投资回报（ROI）是AI应用面临的核心挑战。Evident的追踪显示，只有少数（23%）公开的用例明确关联了可衡量的业务成果。在这些可衡量的成果中，绝大多数（75%）体现为效率提升。报告具体营收增长的案例更为罕见，例如摩根士丹利的AI助手使财富经理的人工推荐翻倍，汇丰与FICO合作的信用卡优化系统使月度支出提升15%。尽管如此，领先银行（如摩根大通、澳大利亚联邦银行、澳新银行）正变得更加透明，开始分享更多关于应用成果的信息。行业趋势正从关注“AI能做什么”转向“AI能创造什么ROI”。然而，建立超越基础效率指标（如净推荐值NPS、客户留存率等）的、稳健的ROI衡量框架仍然是全球银行业普遍面临的难题。
在供应商生态方面，OpenAI（通常通过微软Azure平台）和谷歌是重要的技术提供商。合作成为关键策略，无论是银行与科技公司合作（如摩根士丹利/OpenAI，汇丰/谷歌，荷兰银行/微软），还是银行之间的合作（如澳大利亚联邦银行/摩根大通在支付欺诈领域的合作）。
从这些趋势中可以观察到，尽管生成式AI备受关注，但当前全球银行业中能够稳定交付价值的AI应用，主要集中在提升内部运营效率和增强员工能力方面，而非彻底的、面向客户的颠覆性变革。这表明，对于寻求部署AI的中国金融机构而言，优先关注内部运营优化和员工赋能可能是更稳妥且能更快见到实效的策略，之后再逐步探索风险更高的外部应用。
此外，全球范围内量化和报告AI投资回报（ROI）的困难依然普遍存在。这表明，即便是领先的国际银行，也仍在探索如何建立超越简单效率指标的、能够准确衡量AI对复杂业务结果（如收入增长、客户满意度）贡献的成熟框架。这意味着中国金融机构在拥抱AI的同时，必须从一开始就主动设计和构建自身的ROI衡量体系和方法论。
值得注意的是，银行间或银行与科技公司的合作正成为应对欺诈、反洗钱等复杂行业挑战的新兴模式。例如，澳大利亚联邦银行与摩根大通联手打击支付欺诈，汇丰与谷歌合作开发反洗钱工具并向其他机构开放。这表明，对于某些系统性问题，特别是涉及网络风险或需要行业标准的问题，合作可能是更有效的解题思路，可以通过整合数据、共享信息或共同开发解决方案来实现。这种合作模式对于中国金融机构应对存在的金融风险或制定行业AI标准具有更好的借鉴意义。
2. 负责任AI的必要性：全球标准与实施策略
随着AI能力的增强，其潜在风险和伦理问题也日益凸显。银行面临越来越大的压力，需要确保其AI系统的部署是公平、透明和负责任的。负责任AI（RAI）已成为Evident AI Index评估的重要维度（透明度支柱），并逐渐从单纯的伦理考量转变为核心的运营和监管要求。
Evident发布的《2025年负责任AI报告》总结了领先银行在RAI方面的关键实践和趋势：
专门的RAI人才与领导：在治理、风险和合规（GRC）团队内部设立专门的RAI专家岗位，任命专门的RAI负责人，并组建跨职能的AI治理委员会，以确保稳健的数据处理、模型可解释性和主动的偏见缓解。
培训与文化建设：开发结构化的培训项目，提升员工对AI风险和负责任使用的意识，培育“治理嵌入设计”（Governance by Design）的创新文化。
控制映射与治理：将伦理承诺与具体的治理措施相对应，通过“控制映射”（Control Mapping）确保AI系统的透明、可审计和合规。
可解释性（XAI）：尽管AI模型的“黑箱”问题仍是挑战，但银行正优先投入XAI研究，为模型开发嵌入技术护栏奠定基础，这对于AI驱动决策的可审计性和用户信任至关重要。
安全检查（尤指GenAI）：为一线操作人员配备自助服务式的诊断资源和评估工具，使他们能在AI开发早期评估风险、合规和伦理因素，从而在确保GenAI负责任使用的同时，简化低风险用例的治理流程，减少瓶颈。
AI保障平台（AI Assurance Platforms）：实施集成了自动化合规检查、风险监控和审计能力的平台，为大规模管理AI治理提供集中化框架，以跟上快速变化的监管环境。
这些实践的核心目标是解决偏见缓解、数据处理、模型可解释性等伦理问题，并确保AI应用符合公平、公正、透明、问责等核心原则。同时，健全的RAI实践对于满足日益严格的监管要求也至关重要。
这些全球最佳实践清晰地表明，负责任AI正迅速从一个抽象的伦理概念演变为具体的运营实践和监管合规的硬性要求，需要银行投入资源建立专门的组织架构（RAI团队）、流程（控制映射、伦理审查）和技术工具（XAI、保障平台）。这对于中国金融机构的启示是，RAI绝非可选项或事后补救措施，而必须作为AI战略的基石，从一开始就纳入规划和建设。
特别值得关注的是，领先银行针对生成式AI提出的“安全检查”和自助诊断工具，体现了一种在创新速度和治理需求之间寻求平衡的务实方法。通过为一线员工提供结构化评估工具，可以在早期识别和管理风险，并为低风险的内部应用场景（如内部知识库、代码助手等）提供更敏捷的审批路径，避免过于僵化、集中的治理流程扼杀创新。这种分层、务实的治理思路，对于希望快速而又负责任地部署AI（尤其是内部GenAI工具）的中国金融机构来说，具有重要的借鉴意义。
中国金融业迈向AI新征程
1. 中国金融机构AI现状分析
近年来，中国金融机构在国家战略的推动和蓬勃发展的国内AI生态支持下，正积极拥抱AI技术，展现出显著的投入决心和应用实践：
战略投入显著：大型国有银行和领先金融机构纷纷将AI置于战略核心地位，并投入巨额资金。例如，中国工商银行设立了800亿元的科技创新基金，重点支持半导体、先进制造等“硬科技”领域。中国银行则宣布未来五年内为AI全产业链提供总额不低于1万亿元的专项综合金融支持。
拥抱前沿模型：中国的银行机构正快速部署和应用国内领先的AI大模型，特别是像DeepSeek这样的高性能开源模型。工商银行、邮储银行、浦发银行等已将DeepSeek模型集成到自身的大模型矩阵或应用中。平安集团旗下的平安健康和金融壹账通也已部署DeepSeek等开源模型。这表明中国金融机构能够快速接触并愿意采纳本土生态系统提供的先进技术。
应用场景广泛：中国金融机构的AI应用场景与全球趋势基本一致，涵盖智能客服、运营增效、信贷审批与风险控制等核心领域。具体案例包括：工商银行开发智能对话交易系统ChatDealing重塑交易流程，并构建信贷审批风控助手；建设银行利用AI和SD-WAN优化网络，保障关键金融应用体验；农业银行利用隐私计算（联邦学习、多方安全计算）进行电信诈骗监测和跨境信用管理，并应用边缘计算和AI技术建设智慧网点；平安集团的AI客服承担了80%的服务量，其AI图像定损系统将车险定损时间缩短至秒级，AI风控系统覆盖近亿家企业。
融入数字化转型：AI的应用是中国金融机构更广泛的数字化转型战略的重要组成部分。银行致力于盘活数据资产，利用AI等技术重塑业务流程和管理模式。
依托金融科技生态：中国的金融机构在一个充满活力的金融科技生态中运营，这个生态由阿里、腾讯、字节、华为等科技巨头主导，它们提供AI平台、云计算和基础模型服务。银行既是这些平台的用户，也是合作伙伴。
综合来看，中国金融机构正在展现出快速采纳先进AI技术的势头，它们积极利用国内蓬勃发展的AI生态系统（特别是强大的开源模型）和显著的国家及机构层面的投资。这种结合可能使中国金融机构在某些应用领域跳过西方市场常见的一些渐进式发展阶段，实现跨越式发展。国内AI供应商提供的技术不仅能力快速提升，而且成本效益高，并可能得到国家层面的支持，这为金融机构快速实施特定AI应用创造了有利条件。
2. 中国特色AI生态与政策环境的影响
中国金融机构的AI发展深受其独特的生态系统和政策环境影响：
科技巨头（BAT、华为等）的核心作用：这些公司不仅是技术供应商，更是生态构建者，提供关键的云计算基础设施、AI开发平台和基础大模型。金融机构通常需要与它们合作，或在其提供的平台上进行开发。这些巨头之间也存在激烈的竞争。
AI初创企业的活力：除了科技巨头，中国还涌现出一批充满活力的AI初创公司（如DeepSeek、智谱AI、百川智能、月之暗面、商汤、旷视等），它们在特定领域贡献了重要的创新力量，并得到政府基金或风险投资的支持。
开源模式的兴起：中国AI领域正经历一股强劲的开源浪潮，包括DeepSeek、阿里的通义千问、智谱AI的ChatGLM、百川智能、零一万物的Yi系列等众多模型选择开源，获得了国内外的广泛关注和应用。这促进了技术共享和合作，可能加速整个生态的创新迭代。
政策的强力驱动：中国政府通过制定“人工智能+”战略、设立专项资金、建设AI研究中心和实验室、给予高新技术企业税收优惠等政策（如DeepSeek获得的HTNE身份），积极引导和塑造AI产业的发展方向。政策重点明确指向“硬科技”和“科技自立自强”。
“人工智能+”行动计划：政府推动AI与各行各业深度融合的“AI+”计划，为金融机构创造了丰富的AI应用场景和市场需求。
数字基础设施建设：国家在5G、数据中心等数字基础设施上的大规模投入，为AI技术的广泛部署提供了坚实基础。
这种由政府战略引导、科技巨头平台支撑、活跃初创公司创新以及日渐兴盛的开源运动共同构成的复杂生态系统，为中国金融机构提供了多样化的技术选择和发展路径，但同时也要求它们具备在其中审慎选择合作伙伴、平台和技术路线的战略眼光。金融机构若能将其AI战略与国家鼓励方向对齐（例如为战略性新兴产业提供AI驱动的融资服务），将会获得更有利的监管环境或资源支持。
3. 中国迈向AI驱动的金融领导力之路
Evident AI Index清晰地描绘了全球银行业AI发展的图景：领先者凭借早期、广泛和持续的投入正加速拉开差距，而AI的应用正从效率提升向更深层次的业务变革渗透。负责任AI已从伦理倡导转变为运营和合规的刚性需求。
对于中国金融机构而言，这是一个充满机遇也伴随挑战的时代。独特的优势如海量数据、强大的政府支持、活跃的国内技术生态和巨大的数字化市场，为其提供了实现跨越式发展的沃土。然而，顶尖人才的短板、对关键技术的外部依赖、复杂多变的监管环境以及激烈的国内外竞争，构成了必须审慎应对的压力。
要在这场AI变革浪潮中脱颖而出，成为AI驱动的领导者，中国金融机构需要采取一套量身定制的、全面的战略：
技术方面，聚焦应用集成与创新，巧妙利用国内生态系统特别是开源模型的力量，而非盲目追求自建基础模型。
人才方面，实施内外结合策略，大规模提升现有员工AI素养，同时精准引进关键领域的顶尖专家。
数据方面，将严格遵守国内法规作为数据治理的基石，在此基础上挖掘数据价值，审慎处理跨境流动。
落地方面，超越技术本身，关注用户采纳、流程融合、变革管理和价值衡量，实现AI能力的有效转化。
风险方面，构建融合中国特色监管要求与国际RAI最佳实践的、贯穿AI全生命周期的风险管理与合规体系。
通过积极主动的战略规划、审慎务实的路径选择、持续的资源投入以及健全的治理保障，中国金融机构完全有潜力利用其独特优势，在全球AI金融版图中占据领先地位，不仅实现自身的转型升级，也为中国经济的高质量发展注入新的动能。
