人工智能(AI)正以前所未有的速度改变着全球银行业，为其带来巨大的转型机遇和挑战。麦肯锡的报告预测，生成式AI每年将为银行业带来数千亿美元的收入增长，主要源于生产力的大幅提升。然而，AI的广泛应用也带来了新的安全风险，例如金融犯罪的增加。本文将探讨AI在全球及印度银行业的应用现状、机遇和挑战，以及银行机构如何应对这些挑战。
近年来，随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，银行业正面临着前所未有的转型机遇。麦肯锡全球研究院的最新报告指出，生成性人工智能(GenAI)有望每年为全球银行业增加2000亿至3400亿美元的收入，这一增幅相当于行业收入的2.8% 至4.7%。这种增长的主要驱动力是生产力的显著提升。
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在印度，银行业的 AI 应用正在迅速推进。2023年，埃森哲发布了一项研究，强调 AI 在提升客户服务效率和交易量方面的巨大潜力。早2017年，DFC 银行便推出名为 Eva 的聊天机器人，这是印度首基于 AI 的客户助手。Eva 能够同时处理数百万个客户查询，大幅提升了银行的服务能力和响应速度。
2020年，ICICI 银行进一步拓展了领域，推出了与亚马逊 Alexa 和谷歌助手整合的聊天机器人 iPal，允许用户通过语音指令进行简单的银行交易，虽然该服务在2021年停止，但它的创新精神仍然引人注目。近期，国家银行（SBI）也宣布了一项 AI 驱动的战略，旨在通过构建高级数据仓库和数据湖，提升策能力与运营效率。SBI 还计划与金融科技公司和非银行金融公司(NBFC)合作，推动共同贷款的创新。
国际上，德志银行与谷歌云和英伟达合作，积极推动其 AI 战略。2023年，该银行启动了一项全行范围的计划，推出了多项应用，包括 AI 聊天机器人和数据分析工具，以增强其在 AI 领域的竞争力。
然而，随着 AI 技术的应用，安全问题日益突显。Kroll 的调查显示，67% 的高管预计金融犯罪将上升，57% 的人认为第三方中介是风险因素。每年全球约有2万亿美元的资金被洗钱，银行正逐步寻求 AI 技术来应对这一挑战。以汇丰银行为例，该行与谷云合作，通过 AI 提升反洗钱（AML）能力，更有效地识别可疑交易，减少误报。
此外，Infosys Finacle 推出的 AI 套件银行提供了快速整合 AI 的强大工具，帮助提升数字运营的效率。而 Axis 则不断扩大其团队，以便在 AI 领域进一步投资。
划重点:
生成人工智能预计每年将为全球银行业增加2000亿至3400亿美元的收入。
印度多家银行积极采用 AI 技术，提升客户服务和运营效率。
银行在防范金融犯罪方面也在逐步引入 AI 提高反洗钱和欺诈检测能力。
总而言之，人工智能正在深刻地改变着银行业的面貌，带来巨大的发展机遇，但也伴随着新的风险与挑战。银行需要积极拥抱AI技术，同时加强风险管理，才能在未来竞争中保持领先地位，更好地服务客户，维护金融安全。