从效率增强到隐性知识显化：金融领域生成式人工智能的战略分野与演化路径分析

图模互补重构银行业务：中美欧日头部金融机构的AI应用实践

走向未来

生成式人工智能正在重塑全球金融业。这场变革并非均匀发生，它正以不同的速度和战略深度，在各大主要经济体中演进。目前，行业整体尚处于广泛的实验阶段，金融机构普遍将AI首先应用于自动化运营、提升客户体验和改善风险管理。然而，表面的应用之下，一场更深层次的战略分野已经出现。

The Japan Research Institute通过对日本、美国、欧洲和中国顶级金融机构的案例研究分析（本文的PDF版本及The Japan Research Institute（日本総研）所发布的报告全文已收录至走向未来【https://t.zsxq.com/xpWzq】知识星球，推荐加入该星球获取资料以及更多人工智能领域的资料），清晰地得到四种截然不同的发展模式。美国展现出积极进取的姿态，以技术和治理为核心驱动力。中国正以惊人的速度进行全面部署，强调国内技术自主和快速应用落地。欧洲则采取了治理优先的谨慎策略，在严格的监管框架内稳步推进。日本则呈现出一种平衡而稳健的态势，在业务采用和治理方面表现良好，但在核心的自主研发和国内技术生态建设上，显露出令人担忧的滞后。

这种区域性的战略差异，预示着金融业的未来竞争格局。短期来看，生成式AI带来的运营效率提升是所有参与者的共同追求。但从长期看，竞争的终局将不取决于谁使用了更大规模的模型，而在于谁能更早地将AI从辅助工具转变为核心战略，实现业务模式的根本性创新。

当前的挑战是多维度的，涵盖了应用场景的选择、数据基础设施的建设以及治理体系的完善。本文旨在深入剖析这些挑战，并基于分析提出一个面向未来的战略框架。金融机构需要跨越眼前的效率陷阱，转向一场以数据为核心、以知识为目标、以人才为基础的深层变革。

全球金融AI的四种路径与战略分野

全球金融AI的版图并非铁板一块，而是呈现出鲜明的区域特征。美国、中国、欧洲和日本的领先金融机构，在推动AI战略时展现了不同的优先事项和资源配置，形成了四种独特的发展路径。

美国模式的核心是积极进取与研发驱动。以摩根大通为例，其不仅设立了庞大的AI研究部门，由顶级AI学者领导，更在基础研究上投入巨量资源。其研究议程覆盖经济预测、反金融犯罪、客户体验乃至多模态AI和机器人技术。这种对核心技术研发的重视，使其不仅是AI的应用者，更是技术的塑造者。同时，美国企业积极与本土顶尖科技公司如OpenAI合作，如摩根士丹利与OpenAI的深度合作，旨在共同开发解决方案，这显示了一种开放合作与自主研发并重的生态策略。

中国模式的特点是快速部署与自主可控。在政策的引导下，中国金融机构正进行全方位的智能银行业务推进。中国的AI专利申请量遥遥领先，显示出强大的技术转化和应用部署能力。与美国依赖OpenAI不同，中国企业倾向于与本土AI供应商如智谱AI建立联合实验室，共同推动大语言模型在金融领域的产业化。这种对国内技术的倾斜，部分源于数据安全和法规要求，但也反映了其构建自主AI生态的明确战略意图。在应用层面，中国企业在运营效率提升方面的案例数量最多，显示其部署AI的广度和速度。

欧洲模式体现为治理优先与谨慎探索。欧洲机构如汇丰银行和法国巴黎银行虽然也在测试上百个AI解决方案，但其整体步伐相对谨慎。欧洲在设立AI主管等组织架构和披露治理政策方面表现积极。例如，法国农业信贷银行通过内部监控、红队测试和外部认证相结合的方式管理AI风险。这种对治理的极端重视，与欧盟严格的AI法案（EU AI Act）相呼应，确保创新在安全可控的轨道上进行。同时，欧洲也在扶持本土技术力量，如法国巴黎银行与Mistral AI的合作，以确保技术主权。

日本模式则是一种平衡中的滞后。日本金融机构在业务应用上稳步推进，例如三菱UFJ集团已发掘出超过350个候选用例。在治理意识方面，日本也表现出与美欧相当的成熟度。然而，其弱点也同样明显：在核心的AI研发和国内技术采用上，日本显著落后。日本企业目前高度依赖如OpenAI这样的外部供应商，而在本土研发投入和专利产出上几乎缺席。这种对外部技术的依赖和内部研发的缺失，使日本金融机构在追求短期效率的同时，埋下了长期竞争力的隐患。

这四种模式的对比揭示了一个核心事实：AI在金融领域的竞争已经超越了单纯的技术应用，演变为一场包含技术研发、数据主权、人才储备和治理哲学的全方位战略博弈。日本的稳健或许能规避短期风险，但美国的技术深度和中国的部署速度，正在定义这个新时代的竞争门槛。

跨越效率陷阱：重新定义AI战略目标与回报

当前，绝大多数金融机构采用生成式AI的首要目标是提高运营效率。文档处理、编码支持、报告摘要等任务是应用最广泛的领域。这在短期内带来了显著的成本节约和流程优化。然而，这种对效率的单一追求，可能导致企业陷入效率陷阱，忽视了AI在创造全新商业价值方面的巨大潜力。

事实上，数据显示，目前只有极少数企业报告称使用生成式AI带来了超过5%的收入增长。这表明，AI投资的财务回报在短期内仍然有限，许多企业甚至尚未收回投资成本。这种现状迫使管理者必须重新思考AI的投资回报（ROI）计算方式。

将AI投资视为一个长期战略，而非短期成本削减工具，是走出困局的第一步。全球领先的管理者们正将投资优先事项定位于改善客户体验、开发新产品和加速创新。这些目标的实现需要超越传统的财务指标。为此，需要引入新的评估框架。

一种有效途径是采用非财务量化指标。例如，通过AI工具提升员工满意度，进而降低离职率和人力资源成本。将敬业度得分与离职率和成本节约进行挂钩，可以量化AI在人力资本上的长期价值。

另一种途径是引入AI驱动的关键绩效指标（KPIs with AI）。这包括三个层面：智能描述性指标，用于揭示过去难以发现的KPI关联性；智能预测性指标，用于预测未来表现并及时预警，例如根据薪资存款情况预测三个月内的贷款违约风险；智能视角性指标，用于主动建议改进绩效的具体行动，例如为有违约风险的客户推荐合适的低息融资方案。这种新型KPI体系，使AI从一个被动分析工具转变为主动的战略执行伙伴。

在用例选择上，也必须实现从效率到增长的战略转移。分析显示，银行柜员和文员是未来消失速度最快的职业之一。这一趋势不应被视为简单的裁员机会，而应被视为一次深刻的社会适应和金融服务升级的契机。AI不应仅仅是替代柜员，更应是赋能柜员，使其转向更高价值的财富管理和个性化咨询服务。

目前，驱动业务模式变革的AI用例尚未真正成型。真正的蓝海在于创造新的业务和服务，例如提供超个性化的资产管理建议、动态的财富服务以及全新的零售产品。谁能率先在这些领域发现并部署具有变革性的用例，谁就能在未来的竞争中获得决定性的优势。

核心战场转移：从模型应用到隐性知识的数字化

随着技术的发展，大型语言模型本身正迅速商品化。无论是通过API调用还是部署开源模型，获取先进AI模型的能力正在变得普及。这意味着，模型本身不再是金融机构的核心竞争力。真正的竞争壁垒正在向数据和知识端转移。

金融机构的核心优势在于其沉淀的海量专有数据，包括内部流程数据和客户数据。这些数据不会像通用技术那样被商品化。因此，如何高效利用这些数据，并将其转化为战略资产，是AI战略的核心命主。这一转变的背后，是大模型本身的固有局限性。正如人工智能专家王文广在其灯塔书《知识增强大模型》一书中所指出的，大模型存在幻觉和知识陈旧两大核心问题（见该书第1章）。这使其在需要高度准确性、实时性和可解释性的金融领域，无法单独承担核心任务。因此，竞争的焦点必然从模型本身转向能够克服这些缺陷的知识增强能力。

目前，AI的应用主要集中在两个层面：一是通过清晰的提示词（Prompts）来指导AI行为；二是通过检索增强生成（RAG）等技术（见该书第4章检索增强生成），将手册、指南和客户数据等显性知识与AI模型集成。这在处理有明确规范和广泛知识覆盖的场景中非常有效。

然而，金融业最具价值的资产，恰恰是那些未被文档化的隐性知识。这是竞争的下一个主要战场。根据社会学家哈里·柯林斯的分类，隐性知识包括三种类型。

首先是关系型隐性知识，即那些由于保密性或沟通困难而隐藏的知识。这包括资深高管的决策直觉、顶级销售针对不同客户的沟通时机把握、以及处理客户投诉的关键话术和直觉。

其次是躯体型隐性知识，即那些通过长期训练内化于身体的知识。在金融领域，这可能体现为交易员在瞬息万变的市场中通过感官和经验做出的快速反应。

最后是集体型隐性知识，即那些在特定社会或文化背景下共享的知识。这包括团队内部的默契规则、金融行业特有的风险心态、IT部门的敏捷文化，乃至跨国交流中的非语言沟通方式。

将这些高度依赖个人经验和组织文化的隐性知识转化为AI可以理解和利用的显性知识，是构建真正护城河的关键。这需要全新的技术和方法。例如，通过AI对在线会议进行录音和转录，不仅可以生成摘要，更可以分析决策流程和发言者动态，从而挖掘团队的决策模式。通过AI分析评审意见数据库，可以模式化并复用高频反馈。

更具创新性的方法是使用AI访谈智能体。这种技术让AI扮演访谈者，通过结构化的问题引导领域专家，系统性地挖掘和梳理其决策标准、行业洞察和情景判断。这些通过访谈提取的知识随后被构建为知识图谱（见该书第5章知识图谱技术体系），将分散在个体头脑中的宝贵经验，转化为可被整个组织调用和复用的数字资产。

这种将隐性知识显性化为知识图谱的做法，正是实现了图模互补的应用范式。王文广在《知识增强大模型》中深入阐述了这一理念（见该书第8章图模互补应用范式），即利用知识图谱（图）的结构化、确定性和可追溯性，来弥补大模型（模）的非结构化、概率性和不可解释性。金融机构通过AI访谈代理等手段构建的领域知识图谱，实质上是为大模型打造了一个可信、可控的外脑。这使得AI不仅能进行流畅的对话，更能执行可解释、可回溯的深度推理（见该书第9章知识图谱增强生成），从而将金融业的AI应用从表层的文本处理，带入核心的决策支持和知识重构。

深度研发的信号：从文本智能到多模态与机器人

在多数机构仍聚焦于文本处理的效率提升时，少数具有远见的金融机构已经将其研发焦点投向了更远的未来。对摩根大通等领先机构的研发论文和专利进行分析可以发现，其研发投入占比最高的领域并非金融专用大模型或自然语言处理，而是多模态AI与机器人技术，占比高达32%。

这一发现揭示了一个极其重要的战略信号。这些行业领袖已经在为后LLM时代布局。他们预见到，AI的未来不仅是处理文本，更是理解和交互复杂的现实世界。

这种对多模态AI的关注，意味着金融机构希望AI能够同时处理文本、音频、图像、视频和时间序列数据。例如，他们正在研发能够通过自然语言查询或视觉草图来检索复杂金融时间序列数据的框架。这使用户可以提出显示三个月前某产品销售高峰期对应的库存趋势这样的直观问题，AI则能跨模态理解并检索出相关数据。

更具前瞻性的是对机器人技术的探索。这并非指传统意义上的服务机器人，而是指流程自动化和物理世界交互的能力。例如，研究如何利用AI估算铰接式对的结构和运动，如门、抽屉或机械臂。这种技术未来可以应用于后台办公室的设备处理、数据中心的物理资产维护，乃至分支机构的设施自动化管理。

另一个前沿领域是利用大模型自动生成和执行工作流。这超越了传统RPA（机器人流程自动化）的局限。在金融机构的后台部门，存在大量复杂多变的工作流。AI通过理解任务目标，能自动生成并优化执行流程，实现更高阶的自动化。

这种从文本到多模态，从信息处理到物理交互的研发转向，清晰地划分了AI使用者和AI定义者。当大多数企业还在优化AI的文书能力时，领导者已经在构建AI的五感和行动能力。这一研发上的代差，将在未来三到五年内，转化为金融服务上难以逾越的竞争鸿G。这种从文本智能到多模态乃至物理智能的跨越，正是AGI（通用人工智能）在垂直领域的缩影。对于这一未来趋势，包括生成式人工智能、大模型、AIGC、AI芯片和机器人的前沿产品、技术和应用实践，业界正展开激烈探讨。推荐加入最具价值知识星球走向未来（https://t.zsxq.com/xpWzq），深度学习如何使用各种不同的人工智能大模型和智能体来为工作增效，为生活添彩，共同走向AGI的未来。

变革的基石：构建规模化的治理与人才体系

宏大的战略愿景和先进的技术探索，最终必须落地于坚实的组织能力，即规模化的治理体系和系统化的人才培养。

首先，治理是AI时代不可或缺的刹车系统，但它更应成为导航系统。随着生成式AI的广泛应用，偏见歧视、机密泄露、幻觉、版权侵犯等风险日益凸出。在高度监管的金融行业，任何一个疏忽都可能导致灾难性后果。然而，面对AI惊人的产出速度，完全依赖人工进行内容审核和风险控制已不现实。

未来的AI治理必须是技术驱动的。领先的金融机构正在积极采用工具和框架来自动化AI监管。例如，使用COMPL-AI这样的开源框架来评估模型是否符合欧盟AI法案的技术要求。同时，企业内部也在开发一系列自动化工具，如NEC开发的质量检查器、LLM解释器和事实核查器。前者在模型部署前检查其准确性和安全性；后两者在模型生成内容后，将其输出与原始输入源或外部信源进行链接，以验证其可解释性和事实准确性。这种以AI治理AI的模式，是实现AI规模化应用、同时确保安全合规的唯一路径。

其次，人才是实现这一切的最终载体。金融机构的AI战略不能仅仅依赖少数精英专家，而必须构建一个金字塔型的人才结构。塔基是全员的AI素养，通过广泛的内部培训，使所有员工理解AI的基础知识和治理规范，从而在各自岗位上发掘用例并控制风险。塔尖是精通高级建模和数据平台的AI专家，他们通过外部招聘或对内选拔进行重点培养。

那么，到底需要多少AI人才？通过对三菱UFJ、德意志银行、摩根大通和法国巴黎银行等机构的分析，一个可供参考的基准浮出水面：AI人才（包括数据科学家、工程师、分析师等）的数量，应占到公司总员工数的1%左右。例如，三菱UFJ计划在未来三年内将AI人才从100人扩大到300人，而德意志银行的目标是1000人。

这个1%目标为金融机构提供了一个清晰、可量化的起点。实现这一目标需要多管的策略：通过内部培训计划（如汇丰的AI大使计划）提升基础素养；通过招聘和收购（如SBI集团对AI创业公司的投资）获取顶尖人才；通过与大学和科技公司建立联合实验室（如银联与智谱AI的合作）共同培养跨界人才。

结语：从稳健跟跑到战略引领

生成式AI为金融业带来的不仅仅是工具革新，更是一场深刻的战略范式转移。全球主要金融机构的实践已经清晰地表明，这场竞赛已经分化出不同的路径。美国的技术深度、中国的部署速度、欧洲的治理严谨和日本的效率导向，构成了当前复杂多变的竞争图景。

日本金融机构目前所采取的平衡而稳健的策略，在短期内规避了风险，实现了效率提升。但其在核心研发和本土技术生态上的缺失，构成了长期的战略隐忧。在一个以指数级速度发展的技术浪潮中，稳健的跟随者最终可能被甩开。

真正的胜利不属于那些仅仅满足于提升运营效率的机构。未来属于那些敢于重新定义愿景，以学习型组织的姿态拥抱涌现战略（emergent strategy）的机构；属于那些能够超越短期ROI，用AI驱动KPI，去创造全新客户价值的机构。

这场变革的最终战场，将是围绕隐性知识的数字化。金融机构必须立即行动，利用AI访谈、流程挖掘等新技术，将资深员工头脑中的宝贵经验和组织内部的集体智慧，转化为可被AI调用的核心数字资产。这是区别于竞争对手的根本护城河。

与此同时，领导者们已将目光投向多模态与机器人技术，为AI与物理世界和复杂数据的交互做准备。为了支撑这种规模化的雄心，金融机构必须抛弃人工治理的幻想，转而构建自动化的、技术驱动的治理框架，并以全员1%为目标，系统性地打造一支兼具AI素养和专业深度的未来型人才队伍。

从效率竞逐到知识重构，金融AI的下半场已经开始。