随着2025年的临近，银行与金融领域正经历着激动人心的变革，技术驱动的创新正在改变金融机构开展业务和建立客户关系的方式。我们已经看到，行业正大步迈向数字化优先的战略和服务，极大地减少了面对面的客户互动。
随着数字化转型举措和技术的广泛应用，其影响不仅波及银行，还扩展到了整个金融服务领域，包括投资公司、资产管理公司以及致力于推动创新并满足不断变化消费者需求的金融科技公司。
本文将探讨数字化转型正在重塑行业的三个关键领域：客户体验、运营效率和风险管理。此外，我们还将突出每个领域可能存在的风险，并提供一些风险缓解策略。
通过深入了解这些领域，我们可以更好地理解金融机构如何成功地在创新的力量与稳健的风险管理和合规策略需求之间找到平衡。
提升数字互动，重塑客户体验
在当今的银行与金融服务领域，客户已习惯于获得无缝、个性化的数字体验。他们与银行的互动主要通过手机银行应用、虚拟客服系统等数字渠道进行。随着“无形银行”尤其是银行即服务(Banking-as-a-Service，BaaS)的兴起，机构正提供更加简洁、集成的客户体验。客户可以随时随地管理自己的财务。
AI与个性化的作用
在客户体验转型中，AI驱动的个性化发挥着引领作用。借助AI工具，金融机构可以分析大量客户数据，提供个性化服务和建议。例如，定制贷款产品以及特定的储蓄计划或投资方案。
通过提供这种个性化服务，金融机构不仅能改善整体客户体验，还能加深客户参与度，与客户建立更牢固的关系，从而增加长期价值。
然而，随着客户数据使用量的增加，也带来了风险和担忧，特别是在数据隐私和安全方面。
数据隐私与安全问题
随着企业越来越多地利用客户数据来提供更个性化的体验，数据隐私成为了首要关注点，尤其是随着《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulation，GDPR)、《格拉姆-利奇-布利雷法》(Gramm-Leach-Billey Act，GLBA)和《加州消费者隐私法案》(California Consumer Privacy Act，CCPA)等全球法规的出台。这些法规旨在保护客户信息，并允许个人对其数据的使用方式拥有更多控制权。
除了法规合规性外，人们对数字技术的广泛应用所带来的欺诈和安全风险也越来越担忧：
- 由于网络犯罪分子利用数字渠道攻击客户账户，欺诈风险有所增加。
- 洗钱风险也在增长，这主要是由于交易的全球性、交易速度的提升，以及不法分子用于掩盖身份的手段。
- 深度伪造技术和其他AI驱动的威胁的出现引发了更多担忧，因为犯罪分子已采用AI驱动的聊天机器人或生成的图像进行冒充，这使得机构更难验证与其平台互动的个人身份。
为减轻这些风险，金融机构应实施有效策略，包括以下关键措施：
- 加密技术：对静态数据和传输中的数据使用加密技术，是保护敏感客户数据的有效方法。有了加密技术，即使发生数据泄露，客户数据也能保持安全。
- 多因素认证(Multi-factor Authentication，MFA)：要求多种形式的身份验证，有助于减少未经授权访问账户导致的欺诈风险。
- 高级验证方法：机构可以通过利用生物识别认证或AI驱动的图像分析等高级验证技术，来防御深度伪造技术的威胁。
- 强大且实时的了解你的客户(Know Your Customer，KYC)和制裁筛查软件。
- 清晰的隐私政策：在数据隐私方面，透明度至关重要。必须向客户清晰传达隐私政策，这不仅能确保法规合规性，还能增加客户信任。
这些风险缓解策略可以帮助金融机构在保护客户数据和保持法规合规性的同时，继续采取创新方法提供更好的、个性化的客户体验。
通过AI和自动化提高运营效率
随着AI和机器人流程自动化(RPA)作用的迅速扩大，我们已看到金融机构运营方面的变革性影响。这些技术有助于简化关键运营流程，提高效率、准确性和成本节约。
麦肯锡全球研究院(McKinsey Global Institute)估计，GenAI每年可能为银行业增加2000亿至3400亿美元的价值，主要来源于生产力的提高。
AI和RPA正在重塑广泛的运营领域，包括：
- 客户服务：AI驱动的聊天机器人可以提供全天候客户支持，通过回答常见问题、处理简单交易，为客户提供便利，并让人工客服专注于需要额外关注的复杂案例。
- 欺诈检测和预防：通过持续监控交易中的可疑模式，AI系统可以实时识别潜在的欺诈行为。
- 文档处理：自动化通过提高处理速度和减少手动输入的需求，简化了文档处理流程，同时最大限度地减少了人为错误。
- 信用评分：AI通过评估更广泛的数据点，正在改变信用评分过程，为贷款申请人创建更准确的风险评估。
- 法规合规：AI和自动化在合规事务中非常有用，特别是与了解你的客户(KYC)和反洗钱(Anti-Money Laundering，AML)等法规相关，还增强了制裁筛查。AI系统的功能包括分析庞大数据集以验证客户身份、监控交易中的可疑活动，以及确保机构遵守管理金融犯罪的法规。
偏见、系统集成和合规挑战
虽然AI和自动化系统带来了诸多好处，但它们也存在潜在风险。一个紧迫的问题是算法偏见可能会潜入自动化决策过程中，尤其是在信用评分或贷款审批等领域。某些AI系统可能是在有偏见或不完整的数据上训练的。这可能导致无意中产生不公平的结果，进而引发法规违规或成本高昂的诉讼以及声誉损害。
系统集成可能是另一个挑战，因为许多金融机构仍依赖与先进AI和自动化工具不兼容的遗留系统。尝试将这些技术集成到旧系统中可能会导致效率低下、系统停机等问题。
此外，如果自动化工具配置不当，可能会产生合规缺口。未能正确配置机器人并使其与不断变化的法规保持定期更新，可能导致不利情况，如错过关键的法规更新，并因不合规而受到处罚。
AI和RPA风险管理的关键策略
为减轻在运营中实施AI和自动化系统所带来的风险，金融机构可以对这些系统进行定期审计，识别并纠正潜在问题。创建透明且合规的决策流程可以帮助机构遵守《平等信贷机会法》(Equal Credit Opportunity Act，ECOA)等法规。建立AI治理框架可以帮助机构监控其AI部署，进一步确保与运营和监管目标的一致性。
数字化转型时代的稳健风险管理策略
随着金融机构继续与金融科技公司合作并采用创新技术，它们面临着更加严格的监管审查。遵守数据隐私、反洗钱、第三方风险管理和网络安全法规至关重要，监管机构在鼓励创新的同时，也对机构提出了高标准要求。
金融科技公司等第三方可以帮助机构提升业务。双方的合作应包括共同的风险缓解策略，以确保在追求业务目标的同时，共同满足合规标准。
为应对与第三方合作带来的风险，金融机构可以采用以下策略：
- 实施监管科技(RegTech)以自动化与合规相关的任务，确保遵守不断变化的法规。
- 建立供应商风险管理框架，以监控第三方合规性并进行持续的风险评估。
- 与咨询公司合作，应对复杂的法规，并提供定制化的风险管理解决方案。
- 加强网络安全系统和实践，包括增加AI驱动的工具用于网络威胁检测和预防。
这些策略可以帮助银行和金融机构有效管理数字化转型带来的风险，确保合规性的同时，保护自己并降低第三方漏洞的风险。
2025年数字化转型与风险驾驭
在不断变化的环境中适应数字化优先战略意味着机构必须保持敏捷，在实施数字化转型战略的同时应对法规和风险。那些能够成功将新举措和工具与稳健的风险管理框架相结合的机构，将在2025年及以后的不断变化的金融格局中处于最有利的地位。
