1、2025 年金融服務業 中國 AI 現狀與趨勢調查報告目錄2025 年金融服務業主要 AI 趨勢 3戰略基礎設施和投資行業洞察和未來展望AI 使用日趨成熟，可部署戰略用例 4您的公司正在使用或評估哪些 AI/機器學習工作負載？AI 在改善業務運營方面發揮什么作用？生成式 AI 正在驅動行業變革 5最熱門生成式 AI 用例AI 驅動金融公司的業務成果AI 投資力度不減挑戰依然存在9高能效計算前瞻：AI 機會與展望102025 年金融服務業中國 AI 現狀與趨勢|調查報告|32025 年金融服務業主要 AI 趨勢最新問卷調查結果顯示，生成式 AI 成為了金融服務領域的關鍵技術。延續去年的調查，40

2、%的受訪者目前正使用生成式 AI，而去年這個數字僅為四分 之一。使用生成式 AI，用戶可以使用多種類型的輸入生成文本、圖像、3D 模型等形式的數據。這項技術不僅提升了現有應用程序，也推動了金融服務行業創新服務和解決方案的創造。戰略基礎設施和投資為在競爭中保持領先優勢，銀行和金融服務公司繼續大力投資 AI 領域，以期優化 承銷流程、提升客戶體驗、降低風險，并將投資組合回報最大化。問卷調查結果 顯示，很大一部分 AI 投資將流向計算基礎設施。這些基礎設施投資使企業能夠構建 AI 工廠，即專門構建的加速計算平臺，用于處理、提煉和轉化海量數據，使其變為珍貴的 AI 模型和 token。金融服務公司將利

3、用這些功能提高運營效率，增強服務 能力，從而獲得制勝優勢。今年的問卷調查突出了 AI 的顯著影響：對 AI 基礎設施的投資呈現強勁增長，98%的管理層人員表示他們將在 2025 年進一步增加相關支出。超過三分之一的公司將 AI 視為未來成功的關鍵要素，表明對 AI 作為戰略商業杠桿的依賴程度日益增加。AI 阻礙減弱，提到 AI 預算不足的受訪者不到50%，提到 AI 數據問題的公司也大幅下降。行業洞察和未來展望針對如何最好地利用 AI 變革金融服務，為更好地了解行業想法與態度，NVIDIA 完成了第五期年度金融服務業 AI 現狀報告。本報告基于對全球 600 位金融服務專業人士的調查，對中國市

4、場的分析來自于其中約占一半的中國數據。調查涵蓋行業中 關于加速計算、AI 和機器學習的趨勢、挑戰與機遇等。2025 展望揭示了 AI 將在交易、銀行、支付和金融技術等方面發揮更多作用，從提升運營效率到支持新的業務模型和收入來源等。金融機構不僅將重視提升客戶體驗和網絡安全，還更多地致力于可持續實踐。AI 驅動的環境、社會和治理(ESG)以及可持續金融行動的大幅增長便是最直接的體現。2025 年金融服務業中國 AI 現狀與趨勢|調查報告|4通過對今年問卷調查結果的分析，突出以下四個要點：AI 用例成熟度：盡管企業仍在增加受評估的生成式 AI 用例，但一些關鍵用例的滲透率表明，AI 的探索與應用在走

5、向成熟。數據分析和生成式 AI 的主導地位：數據分析仍是占比最大的工作負載，同時，生成式AI 呈現顯著增長，成為占比第二的工作負載。AI 的變革性影響：隨著 AI 和生成式 AI 越來越多地與不同業務功能集成，絕大部分的受訪者認為它們起著變革性的作用。AI 優勢的多元化：超過 40%的中國受訪者表示，運營效率提升是 AI 的最大優勢，競爭優勢和新的業務機會也被視為關鍵優勢。43%47%24%40%26%39%26%34%36%數據分析 生成式 AI 高性能計算預測性分析數據處理隨著行業越來越多地應用 AI，它還必須應對高能效計算，并開發可信 AI，以合乎道德且可持續的方式釋放其潛力。AI 使用

6、日趨成熟，可部署戰略用例過去 12 個月中，金融服務公司一直圍繞著幾個核心應用加強 AI 工作。這表示企業已從探索 AI 轉向關注部署高價值、具有戰略意義的用例。數據分析仍然是主要的 AI 工作負載，企業利用這項技術獲得海量數據，從而更好地 檢測欺詐、提供個性化服務、預測市場趨勢和管理投資風險。而生成式 AI 同比增長最為顯著，成為最熱門工作負載，有 40%的中國受訪者表示正在使用或評估該技術。您的公司正在使用或評估哪些 AI/機1器學習工作負載？6050403020100n/a20232024四分之一的管理層受訪者認為 AI 和生成式 AI 是其組織內部的變革力量。金融機構正將 AI 整合到

7、各個業務職能中，特別是在風險與合規、營銷、銷售、網絡安全和運營等 領域，AI 的使用率得到了顯著提升。AI 為業務運營帶來的優勢呈現著多樣化。雖然提及運營效率的企業數量與去年相比有所下降，但在員工生產力、創造競爭優勢和新業務機會等方面出現了實質性提升。這一 多樣化標志著 AI 角色的轉變，從提升效率的工具進階成為了業務全面變革的催化劑。2025 年金融服務業中國 AI 現狀與趨勢|調查報告|5AI 在改善業務運營方面發揮什么作用？42%增強運營效率23%開創新業務機遇27%提升客戶體驗 19%生成更精確的模型 23%創造競爭優勢11%提升員工生產力在 20 多個用例中，投資組合優化實現了 18

8、%的最高同比增幅，表明企業越來越認識到 GPU 加速在投資組合優化中發揮的優勢。網絡安全也得到了增長，超過三分之一的受訪者表示正在評估或投資面向金融服務網絡安全的 AI。希望使用 AI 應對魚叉式網絡釣魚 攻擊的受訪者增加了一倍多，從 9%長到 22%，標志著網絡威脅形勢的變化。同樣，使用 AI 應對供應鏈攻擊和分布式拒絕服務(DDOS)攻擊的用例也有所增加，表明人們對這些威脅的認識有所提升，并采取積極態度應對。您的組織內部已解決（或將要解決）的網絡安全挑戰有哪些？29%勒索軟件/惡意軟件22%魚叉式網絡釣魚攻擊 27%欺詐檢測 21%供應鏈攻擊 23%憑證/身份攻擊 20%零信任14%分布式

9、拒絕服務(DDOS)總體而言，公司正在確定并實施最具戰略意義的 AI 用例，并利用 AI 增強韌性，面對 不斷變化的挑戰。生成式 AI 正在驅動行業變革延續去年的熱度，生成式 AI 實現了最高的環比增長，是今年使用率排名第二的工作 負載，僅落后于數據分析。60%的管理層受訪者表示已經開發首個生成式 AI 服務或 應用，另外有 21%表示計劃在接下來的 12 個月中進行部署。NVIDIA 專家稱，領域 自適應預訓練、微調和 RAG 等技術現在可以與開源基礎模型結合，共同推動生成式 AI 的開發形成“飛輪效應”，在提升準確性的同時保護企業信息安全。生成式 AI 應用的使用和評估測驗呈現顯著增長，特

10、別是那些專用于通過自動化和數據 檢索提升任務效率和準確性的 AI 智能體。2025 年金融服務業中國 AI 現狀與趨勢|調查報告|6最熱門生成式 AI 用例 您的公司正在使用或評估的生成式 AI/LLM 用例有哪些？25%27%13%15%24%15%20%25%n/a22%23%41%46%49%32%33%26%060503010204065%56%客戶體驗/參與（包括聊天機器人，虛擬助理，坐席輔助等）定價/風險管理/承銷代碼輔助/軟件生成合規與客戶引導（了解您的客戶/文檔處理）創建營銷和銷售資產（廣告文案/電子郵件文案/內容生成）報告生成/合成/投資研究合成數據生成文檔處理（例如：投資文

11、檔分析）交易/產品系列優化企業搜索（例如：搜索內部文檔、政策等）2023202427%n/a據報告，客戶體驗和合成數據生成是最常見的生成式 AI 用例。鑒于聊天機器人的可 用性、成本效率和可擴展性，客戶體驗領域的聊天機器人普及率很可能會繼續上升。與此同時，數字虛擬形象和數字人技術不斷進步，且部署也變得越來越輕松。NVIDIA Blueprint 在簡化的 API 中整合了將近 20 個 AI 模型。如此，金融服務機構便能夠部署使用企業專有數據訓練的數字助手技術。2024 年首次對用于文檔處理的生成式 AI 智能體進行調查，其采用率達到了 32%。合成數據生成尤其適用于那些需要在不泄露敏感信息的

12、情況下測試模型和策略的 公司。目前，超過一半的金融服務公司已經開始使用合成數據生成。金融服務機構 現廣泛利用合成數據來訓練欺詐檢測和身份驗證模型，找出新的威脅向量和欺詐 模式。代碼輔助和軟件生成智能體在問卷調查中達到了 23%的采用率，表明如果 技術可以通過消除低效因素（如加速代碼開發）或產生新的收入來源從而明確提升投資回報率，新用例便會迅速普及。2025 年金融服務業中國 AI 現狀與趨勢|調查報告|7在全球范圍內已部署的生成式 AI 用例中，25%的受訪者認為基于 AI 的交易和產品 組合優化可提供最高的投資回報率。另有 21%的受訪者認為，客戶體驗和參與度 帶來了最佳投資回報率，同時 1

13、1%的受訪者認為投資研究的報告生成/合成與文檔 處理也帶來了同樣的投資回報率。生成式 AI 用例投資回報率（全球數據）排行榜 25%交易/投資組合優化11%文檔處理21%客戶體驗/參與11%報告生成42%受訪者+5%10%增加營收受訪者減少年度成本23%+10%51%+5%10%16%+10%20%16%+10%AI 對減少年度成本的影響AI 驅動金融公司的業務成果對于行業中的利益相關者而言，最終想要達成的成果應是借助 AI 增加營收，降低成本。幾乎所有的受訪者都認為 AI 能夠帶來投資回報率(ROI)，管理層尤其樂觀。全球超 80%的管理層人員預測，AI 領域的投資回報率至少為 2 倍，這表

14、明人們對 AI 的信心日益 增長，且意識到 AI 投資將帶來的財務收益。AI 助力增加營收、減少支出的趨勢將繼續。近 70%的中國受訪者認為 AI 對營收的貢獻達到 5%或以上，77%的管理層人員表示 AI 確實帶來了這些增長。有些企業表示收入 大幅增長了 10 20%，從 2023 年的 11%增長到 2024 年的 20%。此外，近 70%的 受訪者表示，AI 將年度成本降低了至少 5%。AI 對營收的影響這些結果凸顯了 AI 對業績的重大影響，展示了其提升營收與節約成本的潛力。AI 投資力度不減43%的公司報告稱增加了 AI 基礎設施支出，去年這個數字是 16%。98%的管理層人員表示他

15、們將在 2025 年進一步增加 AI 基礎設施的支出。2025 年金融服務業中國 AI 現狀與趨勢|調查報告|8AI 基礎設施支出表明，金融服務公司正著手構建能夠進行全棧加速計算的 AI 工廠，以支持從 AI 探索到部署的轉變，并加速組織內的 AI 采用。對 AI 工廠的基礎設施 投資也讓公司可以更好地利用代理式 AI 即利用大量不同來源的數據并通過精確推理自主解決復雜、多步驟問題的 AI 系統。銀行和投資公司有眾多潛在的 AI 應用，包括提供個性化財政規劃建議的聊天機器人，風險自動評估測驗代理，實時欺詐 檢測等。接下來 12 個月內，您計劃如何對 AI 技術進行投資？與第三方合作伙伴合作加速

16、 AI 采用50403020100 加大對基礎設施方面的投入為員工提供 AI 訓練識別更多的 AI 用例優化 AI 工作流聘用更多 AI 專家41%43%40%34%18%25%26%24%16%23%17%20%20232024人才招募與訓練已成為 AI 投資的一個關鍵領域，有四分之一的受訪者表示他們將為現有員工提供 AI 訓練。與此同時，用于雇傭更多 AI 專家的支出也同比增加了 20%。事實證明，基礎設施和人才招募的支出相輔相成，因為訓練有素的 AI 專業人士都 希望擁有所屬領域最先進的工作環境。如果公司投資加速計算 AI 工廠，這是一個 雙贏的局面，因為數據科學家可以更快地訓練和部署更

17、復雜、準確的模型。最后，AI 工作流的優化也有顯著增加，表明 AI 的快速發展已推動用戶從關注基礎設施轉向應用層面，希望通過高效使用 AI 應用得以提升投資回報率(ROI)的解決方案。其他領域的 AI 支出包括與第三方合作伙伴合作，加速 AI 采用，和鑒別其他用例。在評估測驗或正在投資的熱門 AI 用例中，客戶體驗和參與度仍處于優先級，盡管 報告的投資額略有下降。網絡安全是同比增長最為顯著的領域，有 38%的受訪者 選擇了該選項，反映出對網絡威脅的擔憂日益增長。文檔處理、算法交易和風險 管理也是重要的用例。企業正在評估或已投資的五大 AI 用例N/A29%38%49%32%21%25%41%2

18、5%26%網絡安全客戶體驗/參與算法交易合規性文檔管理504030201002023202439%2025 年金融服務業中國 AI 現狀與趨勢|調查報告|9技術格局也在發生變化，投資正大量轉向用于 AI 工作負載的云解決方案和混合解決 方案。本地部署基礎設施的使用率大幅下降，表明人們傾向于使用更靈活、可擴展的 解決方案。在 ESG 和可持續金融領域，從試點系統到生產能力的轉變十分顯著，實現生產能力 的公司數量增加了一倍以上。這一轉變突顯出可持續金融計劃中的 AI 應用日漸成熟且集成度高。AI/ML 在 ESG/可持續金融中的應用030102040605051%19%20232024最后，我們還

19、觀察到對可信、安全和可解釋的 AI 的投入也有顯著增長。啟動 AI/ML 治理框架試點系統的公司比例從 21%增加到 51%。鑒于嚴格的法規和金融數據的敏感性，金融組織必須要優先開發符合道德和法律標準的可靠 AI。挑戰依然存在今年的調查數據顯示許多公司前幾年面臨的 AI 挑戰已經到達平臺期或已減少，表示公司從評估測驗、測試階段過渡到了成功部署階段。與去年相比，報告與 AI 評估測驗與探索早期階段相關問題的公司已有減少。報告數據 問題、隱私擔憂、模型訓練數據不足、招聘困難、預算不足等問題的公司也有減少。數據問題和隱私擔憂 同比下降33%模型訓練數據規模不足 同比下降42%AI 專家與數據科學家的

20、招募和留存難題 同比下降31%AI 預算不足 同比下降53%這些數據反映出 AI 領域日趨成熟，企業更有能力應對 AI 實施相關的各類基本挑戰。當然，我們仍然面臨著一些挑戰。企業推進 AI 應用需要更多計算能力，這引發了新的 能源擔憂。您的公司認為高能效計算在哪些領域最具挑戰？38%33%29%25%0605030102040管理向高效解決方案過渡的成本部署最新的高效軟件，并培訓新的用戶對每個工作負載進行測量和能量消耗追蹤及時掌握最新的高效軟件集成信息為應對能源挑戰，企業采取了積極措施，如優化軟件減少服務器和數據中心的運行 時間，使用提升了電源使用效率(PUE)的云服務，并遷移到更高效的硬件如

21、 GPU 等。前瞻：AI 機會與展望隨著金融服務機構探索 AI 賦能時代的機會，人工智能在塑造業務戰略和運營中所 發揮的作用持續擴大。銀行、資產經理、支付公司和保險公司正構建數百個 AI 驅動的應用，將涵蓋以下用例：提升對 AML/KYC 的身份認證，減少交易欺詐的誤報，生成新的交易策略以提高市場回報，自動化文檔管理以縮短融資周期等。管理層對戰略性 AI 的支持日益增加，有一半的高層領導認可 AI 在推動業務成功 方面的價值。為最大程度發揮 AI 優勢，銀行和金融機構領導者們為 AI 投資和人才招募投入了更多資源。大量企業開始利用 AI 創造競爭優勢、提升客戶體驗，并提高員工生產力。這些領域越

22、來越受到關注，因為企業不僅希望使用 AI 節約成本，更希望其助力轉型與增長。其中一個最顯著的趨勢是，有關拓展新業務機會和推動收入增長的目標有所增加，從去年的 7%增長至今年的 23%。這表明企業進行了戰略調整，希望通過 AI 推動 更多創收活動，并探索新的市場。最后，調查數據顯示，生成式 AI 的發展勢頭愈發強勁，40%的受訪者表示正在使用這項技術。NVIDIA 預計生成式 AI 的下一階段發展目標是代理式 AI，金融機構將 使用精密、自主的 AI 智能體執行網絡安全威脅檢測、客戶服務聊天機器人和虛擬 形象，以及加速投資分析等任務。借助 AI 工廠，金融服務公司將能夠構建由專有 數據驅動的 AI 應用，為客戶提供最合適、量身定做的銀行與投資解決方案。今年的報告突出了 AI 在金融業的重要性日益增加，將其定位為創新的基石，也是 實現戰略業務目標的關鍵工具。準備開始了嗎？如需詳細了解領先金融機構對 AI 和生成式 AI 的使用情況，請訪問 2025 NVIDIA CORPORATION 及其關聯公司。保留所有權利。NVIDIA 和 NVIDIA 徽標均為 NVIDIA CORPORATION 及其關聯公司在美國和其他國家/地區的商標和/或注冊商標。其他公司名稱和產品名稱可能是各個相應所有者的商標。3743700。2025 年 2 月