标普称︰人工智能投入高的银行将在未来3到5年内甩开同行

【路德社·报道 ET 2025年10月28日】

标普全球在10月28日发布的最新研究报告指出，银行体系正从传统的流程自动化，进一步走向可自主决策的智能系统。报告判断，真正把人工智能大规模推入业务流程并能管控相关风险的银行，会在未来3到5年内，在成本效率、营收能力和风险控制上形成“结构性领先”，并将与落后者拉开“显著且可持续的差距”。标普称，未来几年“人工智能准备度将把领跑者和落后者区分开来”。标普同时表示，这种领先差距最终会反映到信用质量评估之中。

标普的测算显示，银行如果只是在做试点项目，人工智能投入只占非利息成本约0％到1.5％，带来的收益有限，只能换来初步学习和少量效率提升；但一旦把人工智能深度嵌入关键流程，投入水平提高到非利息成本约2.5％到3.5％，平均可获得约15％到25％的效率提升，体现在成本收入比下降与股本回报率上升。标普指出，这种投入会形成正向循环︰效率提升释放更多预算，预算进一步巩固领先，从而出现“人工智能鸿沟”。相比之下，那些投入低、只做试验的银行“几乎得不到这些收益”。

报告显示，银行业本身是人工智能的早期使用者。标普引用内部调研数据称，截至2025年1月，有54％的金融服务机构已经把人工智能实际部署到生产环境中，高于一年前的40％，也高于全行业平均水平的46％。其中大约三分之一机构已经开始在内部试用生成式人工智能，用它模拟测试数据、自动撰写代码、扩展流程自动化，尤其是在欺诈识别、合规检查、客服预处理等低风险场景。标普指出，大多数银行仍把生成式人工智能先用于内部流程，而不是直接面向客户，以降低合规与品牌风险。

标普表示，银行对外使用人工智能的最常见形式仍是客服聊天助手。报告称，约41％的银行把聊天机器人列为主要对外应用场景，目标是在客服响应速度、多语种支持和个性化推送上提升体验。不过，大多数银行并未完全放弃人工坐席，而是采用“人工智能先分流、人工坐席兜底”的混合模式。标普解释称，原因一是生成式人工智能在复杂咨询上的可靠性仍不足，二是多数银行尚未把客户全量交易数据、安全审计数据与知识库在客服机器人中深度整合，核心障碍是数据隐私与合规。

标普强调，人工智能不是“免费红利”，而是新的风险源。报告将主要风险分成几类︰模型的可靠性、可解释性与可问责性不足，可能在授信决策中放大信用风险；多家银行同时依赖同一模型和同一云基础设施，可能导致“自动化行为扎堆”，在压力时刻放大市场波动；对大型云服务商的集中依赖本身也是系统性脆弱点。标普举例称，云服务一旦大面积宕机，银行核心业务可能同步受影响。标普的结论是，如果银行在追求人工智能效率时忽视这些治理问题，它们可能在扩大量产落地阶段受挫，甚至被运营效率更高的新型银行和金融科技公司压制。

报告同时指出，资金正加速流向这一领域。标普引用行业预测称，到2028年，银行业被预计将占到全球人工智能总开支的大约20％，原因在于银行一方面把人工智能当作削减运营成本的工具，另一方面也把它当作新的收入引擎，尤其是在欺诈防控、风险定价、财富管理定制化推介等高附加值业务上。标普判断，这一阶段是决定性的窗口期︰谁能在未来3到5年把人工智能规模化、把效率变成真实财务指标，谁就会在资本市场和信用评价中获得更高位势。

标普最后提醒，当前的高涨热情也伴随“害怕错过”的资本冲动，但“过度炒作可能导致糟糕的投资决策”。标普的表述是，银行管理层需要在两个维度同时交差验证︰一是回报曲线是否符合预期，二是风险控制能力是否跟得上技术上线速度。标普称，真正的领先者会同时做到这两点，而不是单纯讲述人工智能故事。

• 参考资料
  • S&P Global | 人工智能和银行业:领导者很快就会摆脱困境