普华永道近日发布的金融服务业AI应用调研报告，基于对中国内地及香港银行、保险、资管行业201名专业人士的深入调查，揭示了当前金融机构对人工智能认知和应用的新阶段特征。
从认知转变看，金融机构对AI的战略地位评估已发生根本性调整。
调研显示，绝大多数受访者不再将AI视为单纯的成本控制手段，而是明确定位为推动战略转型的核心引擎。
这一认知升级反映出金融行业对AI深层价值的理解不断深化。
受访机构通过AI投资已获得初步10%至15%的回报，但更重要的是，机构管理层开始关注AI对提升市场竞争地位、拓展战略发展空间、开辟新增长机会的长期价值。
然而，投入力度与实际需求之间的巨大落差成为制约因素。
调研数据显示，61%的金融机构AI投入占科技预算的比例不足10%，这意味着行业内存在30%至40%的投入缺口。
这种投入不足直接影响了AI应用的广度和深度，制约了行业整体的转型进程。
从应用场景看，不同金融子行业呈现差异化的AI部署策略。
银行业主要聚焦于风险管控、反洗钱与合规任务；保险业重点关注代理人能级提升、客户服务和理赔流程优化；资产与财富管理行业则将AI应用于投资组合管理、数据分析和市场研究。
这些应用覆盖客户服务优化、欺诈风险侦测、预测性分析等多个领域，体现了AI在金融业务全链条的渗透。
值得关注的是，人机协同而非人机替代成为AI应用的主流方向。
调研显示，57%的受访机构正利用AI来提升员工的现有职能，AI更多是补强人类能力而非取代员工。
这一趋势表明，金融机构在推进AI应用时更加理性和务实，既充分发挥AI的技术优势，又保护人力资本的价值。
然而，AI的大规模推广仍面临多重制约。
其中，人才短缺与组织结构僵化成为最核心的障碍，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，这意味着大多数机构在组织文化和人才储备方面仍存在明显短板。
人才问题尤为突出。
受访者普遍反映，当前最大的挑战是难以招募到既懂业务又懂算法的复合型专业人才。
这类人才的稀缺性直接制约了AI项目的推进效率和质量。
同时，高级管理层的支持力度不足也是问题所在。
要建立"AI优先"的文化氛围，需要通过系统的员工培训、激励机制创新和管理层的身体力行来实现。
数据治理成为另一关键制约因素。
受访者指出的加大AI投资前三大障碍分别是数据可用性（30%）、监管压力（20%）以及需要优先维护现有核心系统（14%）。
其中，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AI应用，这在一定程度上限制了AI模型的训练效果和应用潜力。
从投资回报看，AI项目的价值体现在多个维度。
除了直接的降本增收效果外，AI还在降低风险损失、提升合规效能等方面发挥了重要作用。
这些收益的实现进一步强化了金融机构对AI战略价值的认识。
金融业的转型历来不是“单点技术升级”，而是围绕风险、效率与信任的系统工程。
当前一轮智能化浪潮为行业提供了重塑服务体验、提升治理能力、培育新增长点的机遇，也对组织能力与数据合规提出更高要求。
把技术应用从“项目”做成“能力”，把短期回报与长期竞争力统一起来，才能在变革中稳步向前、在创新中守住底线。