这份被誉为“全球银行业AI成熟度标准基准”的指数，通过对北美、欧洲和亚洲50家全球最大银行的数百万个公开数据点进行分析，评估了它们在四个关键支柱上的表现：人才、创新、领导力和透明度。然而，今年报告中最令人警醒的发现并非榜首的常客，而是一个残酷的数字：排名前10的银行，其AI成熟度得分的年增长速度是指数中其他银行的2.3倍。这并非一道线性的差距，而是一条指数级的分化曲线。
本文的核心论点是：少数具备AI原生能力的“先锋”机构，正凭借其早期投资所带来的可量化商业价值，构建起一道难以逾越的竞争护城河。而行业的其他参与者不仅是在落后，更面临着被永久排除在下一代金融服务竞争格局之外的巨大风险。下文将通过对人才战略、创新成果、领导力叙事和透明度实践的深入剖析，揭示这场结构性变革的全貌。
这份报告的发布，标志着银行业正经历着从“AI实验”阶段向“AI问责”阶段的根本性转变。讨论的焦点不再是银行是否应该采用AI，而是残酷地直面一个现实：谁已经在这场基础性变革的第一阶段取得了决定性胜利。数据显示，领先者的加速优势表明了一种复利效应，早期在数据、人才和基础设施上建立的优势正在转化为红利，使其能够进行再投资并进一步加速发展。因此，对于后来者而言，挑战不再是如何追赶，而是在一个由AI巨头主导的世界中，如何找到一个能够生存的利基市场。这彻底重塑了关于AI采用的讨论基调，从充满希望的拥抱变革，转向对未来竞争格局的严峻警告。
1. 难以撼动的先锋：解构通往AI霸主地位的两条迥异路径
对指数顶端机构的深入分析揭示，虽然摩根大通凭借其庞大规模的胜利看似理所当然，但第一资本的卓越表现却揭示了一条以人才为核心的非对称竞争策略。这表明，成功的背后并非只有一条路，而是存在着清晰且精心设计的“制胜配方”。
1.1 摩根大通的“全面战争”：以规模与协同效应取胜
摩根大通（JPMorganChase）连续第四年蝉联榜首，其成功远不止于每年高达170亿美元的技术预算。这是一种整体性战略的胜利，体现在其于四大支柱中的三个——创新、领导力和透明度，均拔得头筹，展现了无与伦比的协同作战能力。
创新实力：作为行业标杆，摩根大通拥有最多的AI人才，发表了最多的AI研究论文，并早在2018年就成立了业内规模最大的AI研究团队之一。这种对基础研究的长期投入，为其在创新支柱上夺魁奠定了坚实基础。
领导力叙事：其首席执行官杰米·戴蒙（Jamie Dimon）清晰地传达了“没有任何工作、流程或职能不会受到AI影响”的战略远景。更重要的是，该行将这一愿景与具体的财务回报挂钩，其AI驱动的业务价值预期已从最初的10亿美元上调至“更接近20亿美元”，清晰地展示了从战略到价值的转化路径。
规模化部署：摩根大通向超过20万名员工推出了其内部生成式AI平台“LLM Suite”，其中12.5万名员工每天都在使用。这种在企业范围内大规模部署和推广应用的能力，是其他竞争对手难以企及的。
1.2 第一资本的非对称战略：将人才密度武器化
与摩根大通的全方位压制不同，第一资本（Capital One）虽然在绝对规模上无法匹敌，但通过在权重最高的支柱——人才（权重占比45%）上取得决定性胜利，稳居第二。这是一种典型的非对称竞争策略。
人才密度：这是其战略的核心。尽管摩根大通的AI团队总人数更多，但第一资本拥有远高于前者的AI人才与总员工的比例。在第一资本，大约每15名员工中就有1名从事AI相关工作，而摩根大通的这一比例约为1:40。这种高“人才密度”创造了一种更敏捷、AI思维更深入的企业文化。
战略性收购：对Discover的收购是一次战略妙手，此举为第一资本带来了比指数中任何其他银行都多的AI人才增量，并使其AI研究团队规模翻倍。这表明其人才战略并非被动招聘，而是通过资本运作实现跨越式发展。
引领代理式AI（Agentic AI）：尽管在领导力支柱上排名仅为第20位，显示其对外沟通相对低调，但第一资本在实际创新方面却是行业的先行者。其推出的“聊天礼宾”（Chat Concierge）购车工具，被认为是整个银行业首批面向客户的代理式AI应用之一，展示了其将前沿技术转化为实际产品的卓越能力。
Evident AI指数的方法论本身就是一份战略路线图。人才支柱高达45%的权重，几乎与其他三个支柱的总和相当，这强烈地表明，市场和专家们认为吸引和留住顶尖人类专业知识的能力，远比公共关系或短期的创新指标更为重要。第一资本显然深刻理解并利用了这一点。通过对比可以发现，第一资本在人才上排名第一，但在领导力上仅排名第二十；而摩根大通在领导力上排名第一，但在人才上屈居第二。尽管领导力得分不高，第一资本依然稳居总榜第二，这证明了卓越的人才战略足以弥补在沟通战略上的不足。因此，所谓的“制胜配方”并不仅仅依赖于庞大的预算。它更在于对人才密度的极致追求，这种策略能够形成专业知识的“临界质量”，从而驱动更具影响力的创新（如Agentic AI），即便这些创新并未被大肆宣传。这正是与摩根大通这样的巨头进行非对称竞争的精髓所在。
2. 三大洲的故事：北美的绝对优势、欧洲的挣扎与亚洲的崛起
指数的地理分布揭示了全球银行业AI成熟度版图上严峻的权力失衡。北美银行已经确立了无可争议的领导地位，而欧洲机构（除少数例外）则明显滞后。与此同时，亚太地区的银行正作为有力的挑战者出现，成功跻身顶级行列。本节将探讨这些趋势背后的深层原因，将其与监管环境、投资文化和战略重点联系起来。
北美的统治地位：这种领先优势是压倒性的。指数前10名中有7家，前20名中有11家银行总部位于北美。该地区银行的平均得分比指数中其他地区的银行高出20%以上。这并非微小差距，而是一道鸿沟。
欧洲的滞后：总体而言，欧洲银行“落后于北美同行”。大多数欧洲银行排名位于中下游，甚至没有任何一家英国银行进入前十。尽管汇丰银行（HSBC）以第8名的成绩成为欧洲的亮点，但这并不能掩盖整个地区的颓势。研究指出，成本、人才短缺和基础设施不足是阻碍欧洲银行发展的关键壁垒。
亚太区的崛起：澳大利亚联邦银行（CommBank）和新加坡星展银行（DBS）首次进入前十名，标志着亚太力量的崛起。它们的成功路径各不相同，CommBank凭借在各支柱上的均衡表现稳步上升，而DBS则在领导力支柱上表现突出，反映出其清晰、有力的对外AI战略沟通。亚太银行的AI战略通常以超个性化、移动优先和生态系统构建为特色。
美国与欧盟之间日益分化的监管路径，正在催生两种截然不同的竞争哲学。美国的监管环境相对零散，采取的是一种“具体问题具体分析”的行业特定方法，这在客观上为金融机构的快速创新和实验提供了更大的空间。相比之下，欧盟出台了全球首部全面性的《人工智能法案》（EU AI Act），该法案以风险为基础，对信用评分等被归类为“高风险”的金融应用施加了严格的合规要求，包括事前风险评估、详尽的技术文档和持续的监控义务。这种审慎的、以信任和安全为先的原则，虽然对于保护消费者和维护金融稳定至关重要，但其繁重的合规流程无疑增加了创新成本，减缓了新AI应用的部署速度。
Evident AI指数目前的评估体系，在很大程度上激励了部署速度和公开的创新活动，这恰好是北美模式的优势所在。因此，我们在指数中看到的北美与欧洲之间的表现差距，并不仅仅是投资规模的差异，更是这两种监管哲学在现实世界中直接投射的结果。然而，从长远来看，随着AI技术相关的风险（如算法偏见、数据安全、乃至系统性金融风险）日益凸显，欧盟所倡导的“合规即特性”（compliance as a feature）的模式可能会转变为一种独特的竞争优势。对于那些需要在全球范围内运营、寻求统一且高标准治理框架的跨国银行而言，一个能够证明其AI系统符合全球最严格法规的环境，将成为建立客户和监管机构信任的基石。
3. 走出实验室：从生成式AI热潮到可量化投资回报的艰难征程
本节将分析的重心从排名转向实际影响。报告揭示，尽管银行业在生成式AI（GenAI）领域的活动空前活跃，但整个行业普遍未能将这些活动与可衡量的商业价值有效连接起来。只有少数先锋机构通过不懈地追求成果，特别是被视为终极目标的收入提升，并率先探索下一代Agentic AI技术，从而脱颖而出。
3.1 实验剧场：活动的激增与成果的稀缺
行业成功地“做”了AI，却普遍未能证明AI“行之有效”。数据显示，受GenAI推动，2025年上半年银行业新增的AI用例数量比去年下半年翻了一倍以上，50家银行中有47家共宣布了173个新用例。这是一个活动激增的明确信号。
然而，一个令人震惊的数据揭示了表象之下的困境：在所有这些新用例中，只有不到三分之一（30%）披露了任何相关的影响力指标。这暴露了行业在沟通与问责之间存在的巨大鸿沟。大多数银行似乎满足于展示AI活动本身，而非其产生的实际价值。
此外，绝大多数（85%）的GenAI部署都集中在内部，面向员工的应用，其主要目标是提高效率和生产力。这是一条相对“安全”且易于实施的路径，但未必是价值最大的路径。
3.2 先锋的剧本：从削减成本到创造收入
领先的银行正在将对话的焦点从效率转向增长。一个关键趋势是，它们所报告的关键绩效指标（KPI）正在超越单纯的效率衡量。在2025年上半年，报告收入提升（包括提高销售转化率、交叉销售机会和客户获取）的用例比例飙升至所有报告用例的16%。
这与领导力支柱的发现相呼应：目前已有8家银行开始披露集团层面的AI投资回报（ROI）估算，其中摩根大通、星展银行和法国巴黎银行走在了最前列。摩根大通公开宣称的近20亿美元AI驱动价值，已成为整个行业衡量成功的标杆。
3.3 下一个前沿：代理式AI与自主时代的黎明
当大多数行业参与者还在努力应对基础GenAI的挑战时，真正的领导者已经开始构建下一代AI能力。代理式AI（Agentic AI）代表着一种范式转变，从被动的、响应指令的工具，转变为能够自主规划、记忆和整合外部工具，以实现复杂目标的“虚拟合作者”。
进入这个前沿领域的门槛极高。在50家被追踪的银行中，只有9家记录了处于生产或试点阶段的代理式AI用例。而摩根大通、第一资本和纽约梅隆银行（BNY）被明确指出在这一领域取得了“领先优势”，因为它们不仅在开发应用，更在构建支持这些解决方案规模化的底层架构。第一资本的“聊天礼宾”便是这一趋势下最具体的商业化范例。
目前GenAI应用85%集中于内部，这是一把双刃剑。从风险管理的角度看，这是一种审慎且明智的策略，因为它允许银行在受控环境中测试和优化技术，同时实现明确的成本节约。然而，这种策略也潜藏着风险：它可能使银行陷入一种“唯效率论”的思维定势中，从而忽视了在面向客户的应用中存在的、可能带来更大战略价值的创收机会。根据麦肯锡的估算，AI在银行业最大的价值潜力恰恰在于客户互动和全新的商业模式。像第一资本这样的代理式AI领导者，已经开始部署面向客户的自主代理系统，试图抢占先机。因此，尽管85%这个数字看似合理，但它也发出了一个警告信号。那些长期停留在内部效率提升阶段的银行，可能会在不知不觉中将"客户关系"这一银行业最核心的资产拱手让给行动更快的竞争对手。真正的颠覆性创新，正在那15%的外部应用中悄然发生。
4. 批判性视角：AI成熟度悖论与基准的局限性
为了提供更具深度和批判性的分析，本节将退后一步，审视“AI成熟度指数”这一概念本身。虽然Evident AI指数是目前同类公开基准中最为严谨和权威的，但在一个指数级发展的领域，任何“快照式”的评估都可能存在误导性。
4.1 “由外向内”的力量：一面客观的镜子
首先必须承认Evident AI指数在方法论上的核心优势。该指数采用“由外向内”（outside-in）的评估方法，完全依赖于公开可得的数据——涵盖70多个指标的数百万个数据点。
这种方法与那些依赖于“自我报告偏见”的调查问卷形成了鲜明对比。在AI领域，宣传和炒作屡见不鲜，而Evident的客观数据分析能够穿透迷雾，触及企业AI能力的“实质”。此外，该指数严格遵循独立性原则，例如投资者不能影响研究结果，员工不得持有被评估公司的股票等，这些都极大地增强了其研究结果的可信度。
4.2 “AI成熟度悖论”：加速奔跑只为停在原地
然而，在一个技术以前所未有的速度迭代的领域，成熟度本身就是一个移动的目标。这便引出了“AI成熟度悖论”。
ServiceNow发布的《企业AI成熟度指数》发现，企业的平均AI成熟度得分（百分制）从44分下降到了35分，其核心原因在于“AI创新的速度超过了组织有效规模化部署AI的能力”。换言之，技术进步的门槛在以更快的速度抬高。
斯坦福大学的《AI Index Report》也佐证了这一点，报告指出AI在一些极具挑战性的新基准测试上的性能正在以惊人的速度提升。例如，在GPQA基准测试上，AI系统的得分在一年内提高了48.9个百分点。与此同时，麦肯锡的研究发现，只有1%的商业领袖认为他们的公司在AI部署方面达到了“成熟”阶段。
将这些发现综合起来看，便能更深刻地理解Evident指数所揭示的差距。技术的前沿正以极快的速度远离大多数参与者，以至于即使那些正在取得进步的银行，相对于“可能性”的边界而言，实际上可能正在进一步落后。Evident指数展示了差距在扩大，而其他研究则解释了背后的原因：终点线本身在以更快的速度向前移动。
因此，AI成熟度指数衡量的并非绝对能力，而是在一场终点线不断前移的比赛中的相对位置。今天的高分并不能保证明天的领先地位。这引出一个重要的战略推论：银行的AI战略目标不应是达到某个静态的“成熟度”分数，而应是构建一种能够持续适应技术前沿变化的组织敏捷性。
这意味着，比达到某个分数更重要的是建立能够快速吸收、测试和规模化下一波创新（无论其为何物）的运营模式、人才管道和技术平台。例如，建立一个高效的AI卓越中心（Center of Excellence），或者设计灵活的、可组合的技术架构。Evident指数衡量的是这种敏捷性所带来的结果，但组织需要关注的是构建敏捷性这一核心能力本身。
结论：在AI定义的新金融时代，生存的三大铁律
本文的结论并非简单的总结，而是为银行业领导者提供的三条不容妥协的战略指令。在AI技术重新定义竞争规则的时代，任何希望保持相关性的金融机构都必须将这三点奉为圭臬。
铁律一：赢得人才密度之战，而非人头之战
Evident指数中人才支柱高达45%的权重，是整个报告释放出的最强烈的战略信号。单纯的AI团队人数可以通过招聘预算购买，但一个深度整合、具备临界质量的专业知识群体却无法一蹴而就。第一资本的成功案例雄辩地证明，人才的“密度”——即AI专家在组织中的渗透率和影响力，远比绝对数量更为重要。
行动建议：将战略重心从招聘数量转向提升AI专家与业务团队的协作比例。大力投资于现有领域专家的技能提升（upskilling），为他们提供AI知识和工具培训。建立专门的AI卓越中心（AI Center of Excellence）作为知识、工具和最佳实践的枢纽，赋能整个组织。同时，通过与顶尖大学合作建立早期人才管道，确保新鲜血液的持续注入。
铁律二：告别“实验剧场”，用量化指标武装自己
全行业仅有30%的AI用例报告了成果，这是治理上的集体失败。没有可衡量结果的活动只是昂贵的爱好，而非战略。银行必须摆脱满足于宣布“我们正在做AI”的“实验剧场”心态，转向以结果为导向的问责文化。
行动建议：强制规定任何AI项目立项前都必须设定与业务价值挂钩的清晰、可量化的关键绩效指标（KPI）。在初期，通过优先实施“速赢”（quick wins）项目来建立组织信心和势头。但必须迅速将重心转移到能够驱动收入增长的战略性用例上，而不仅仅是追求渐进式的成本节约。让投资回报率（ROI），而非新闻稿，成为衡量成功的唯一标准。
铁律三：以负责任的AI（RAI）构建信任护城河
在一个充斥着“黑箱”算法和面临日益严格监管（如欧盟《AI法案》）的时代，信任正成为最终的、也是最持久的差异化优势。目前，透明度支柱在指数中的权重最低（10%），但其战略重要性正在呈指数级增长。主动拥抱负责任的AI（RAI）不再是合规部门的任务，而是赢得客户、监管机构和市场信心的核心战略。
行动建议：将AI治理视为一种竞争优势，而非合规负担。任命专门的RAI负责人，组建跨职能的治理委员会，并投资于可解释性AI（XAI）和AI保障平台等技术，以确保算法的透明、公平和稳健。英国银行在该领域的集体优势以及摩根大通在透明度支柱上的领先地位，都提供了可借鉴的榜样。这种前瞻性的姿态不仅能帮助银行从容应对未来的监管风暴，更能在数字时代赢得最宝贵的资产——信任。
《EVIDENT AI INDEX》描绘的未来并不乐观，但却极为清醒。AI的“大分流”时代已经到来，这不是一场所有企业都能获胜的盛宴，而是一场结构性的淘汰赛。在这场残酷的高地战中，没有中间地带——要么成为定义者，要么成为被定义者！
- End -
