普华永道：金融机构将人工智能视为战略转型引擎而非单纯提效工具

2026年3月17日，普华永道发布一份最新报告《AI助推中国内地和香港金融服务业焕新升级》，深入探讨金融机构对人工智能（AI）的应用实践、AI为行业业务带来的影响，以及推动AI技术更广泛落地所需突破的关键障碍。该报告基于2025年10月至2026年1月期间，对中国内地及香港银行、保险及资管行业201名金融服务专业人士进行的调研及20次深度访谈。

报告明确了当前金融机构应用AI的核心场景，覆盖客户服务优化、欺诈风险侦测、预测性分析等多个领域。在银行、保险、资管三大行业中，绝大多数受访者均将AI定位为战略转型的核心引擎，而非单纯的效率提升工具。其中，保险行业的AI应用最接近规模化变现阶段，在成本节约方面表现尤为突出，核心原因是保险天然业务属性拥有更多AI可嵌入环节，并非从业者对AI更敏感。

普华永道中国管理咨询合伙人王建平表示：“受访机构已通过AI投资获得初步10%-15%回报，受访机构在关注短期收益的同时，他们也更加看重AI对提升市场地位、拓展战略发展空间、新增长机会的长期价值。但核心问题在于投入力度是否充足——调研显示，61%的金融机构AI投入占科技预算的比例不足10%，这意味着行业内AI投入与实际需求之间存在30%至40%的缺口。”

受访者表示，其AI项目带来的投资回报体现在降低风险损失、提升合规效能、增收和降本等多个方面。报告也强调了人机协同的重要性：57%的受访机构正利用AI提升员工的现有职能。AI的应用更倾向于补强人类能力而非取代员工。谈及金融AI应用的监管合规平衡，普华永道指出，中国金融行业强监管背景下，机构管理层对AI应用持审慎态度，以“不出事”为前提积极探索，应用步伐并不激进，目前尚未出现算法黑箱、数据隐私相关的行业案例与教训。

普华永道中国内地资产及财富管理行业主管合伙人倪清表示：“不同行业对AI的部署应用各有侧重。银行业集中于风险管控、反洗钱与合规任务，保险业则重点关注代理人能级提升、客户服务和理赔。在资产与财富管理行业，AI被应用于投资与组合管理、数据与市场分析。”

在区域布局上，内地与香港银行的AI技术、人才等资源投入日趋趋同，这与不少香港银行具备陆资背景相关。从人才需求来看，金融行业无需基础模型研发人才，模型工程师等人才获取门槛也不高，而既懂业务又懂AI的复合型人才，仅能从金融行业内部培养，是行业AI应用的关键。

普华永道中国管理咨询合伙人李伟斌表示：“受访者普遍反映，当前面临的一大挑战是难以招募到‘既懂业务又懂算法’的复合型专业人才。培训与提升现有员工技能，以及制定鼓励将AI作为转型工具的激励机制，对建立AI优先文化至关重要。但同样重要的是，高级管理层需以身作则，积极倡导AI应用。”

报告同时指出，AI的大规模推广仍面临多重制约因素。其中，人才短缺与僵化的组织结构是阻碍企业AI规模化部署的核心障碍，其影响程度远超预算或技术层面的问题。调研显示，仅29%的金融机构表示已成功构建“AI优先”的文化氛围。值得注意的是，AI应用的落地不能仅依赖技术能力，文化转型同样是必要前提；此外，传统流程与职能孤岛也在持续限制AI的推广进程。

除人才和组织文化外，数据是关键制约因素。受访者指出的加大AI投资前三大障碍是数据可用性（30%）、监管压力（20%）以及需要优先维护现有核心系统（14%）。数据安全与隐私保护问题被列为数据管理的首要挑战，导致90%的金融机构依赖内部专有数据来支持其AI应用场景。

王建平认为：“受访金融机构对AI赋能业务的前景抱有极高期望。在他们看来，AI的价值远不止于提升运营效率，更是重塑面向AI原生的经营模式、重构服务体验和创新业务模式的关键机遇，不容错失。”

普华永道预判，内地与香港金融行业AI应用的核心赛道会是客户服务与风险管控。其中客户服务涵盖智能客服全场景及智能投顾等，风险管控则在各领域精细化落地，包括保险智能核保理赔、银行智能贷审与反洗钱、资管市场风险识别与收益率预判等，投资人合规稽核则适用于全行业。

文/凤凰网深圳 雷可可 实习生 麦梓妍

图/受访方供图