金融科技2025：货币与机器的未来
快速阅读: 2025年，AI正重塑金融服务，从贷款决策到个性化体验，提升效率与包容性，但也带来偏见和信任风险。银行与金融科技公司采用“人在回路”方法，确保公平性和透明度。
人工智能（AI）在金融服务领域的作用已超越了后台效率工具。2025年，AI正逐渐融入银行、贷款机构、金融科技公司和财富管理公司的基础设施中。从重塑贷款决策到实现个性化体验，再到加强欺诈检测，AI承诺打造一个更快、更智能、更具包容性的金融体系。然而，这也带来了关于偏见、可解释性和信任的新风险。
AI正在重塑贷款和信用决策。贷款一直依赖数据，但AI极大地加速了这一过程，分析的数据信号远超传统信用评分所能覆盖的范围。AI不仅考虑还款历史和收入验证，还结合开放银行数据、行为模式甚至智能手机元数据。
Slalom高级总监安德鲁·赖特解释说：“AI正在革新消费者贷款市场，在整个贷款生命周期中嵌入先进的功能。从利用开放银行数据预测信用度，到实时欺诈检测和流程自动化，AI模型加快审批速度并减少人为错误。”对于信用记录稀薄或无记录的借款人来说，这种转变具有潜在的变革意义。
Credolab联合创始人兼首席战略官米歇尔·图奇表示：“AI正逐步将贷款从静态评分转变为更动态的决策。真正的变化发生在AI不仅取代规则，而是与传统数据合作，揭示新的风险和机会层面。”
这意味着自由职业者、零工经济从业者或现金经济中的个人可能最终被视为有信用的。Transkriptor首席执行官西亚尔·伊斯克强调：“AI打开了快速灵活贷款的大门……这一转变帮助那些被旧系统排除在外的人，如自由职业者和零工经济从业者。审批可以在几分钟内完成，而不是几天。”
然而，也存在另一面。AI系统的公平性取决于用于训练的数据。如果未充分代表的服务人群在这些数据集中代表性不足，AI可能会无意中复制排斥现象。赖特警告说：“这些社区在传统数据源中往往代表性不足，这意味着AI系统可能缺乏评估他们的必要可见性和上下文。这增加了算法偏见的风险，即AI无意中复制过去的金融决策中的系统性不平等。”
为此，许多机构采用“人在回路”方法来检测和纠正偏见，验证结果，并为感到不公平对待的客户提供补救措施。
尽管自动化迅速发展，但专家们一致认为，人类必须参与金融决策。Smarsh首席监管顾问肖恩·赫斯特表示：“人类监督是金融服务业部署AI的绝对必要条件。AI擅长模式识别和规模化操作，但人类提供上下文判断，处理超出训练参数的边缘案例。”
这在敏感领域尤为重要，如贷款、欺诈检测或债务催收。Kore.ai总裁兼首席运营官DK夏尔马告诉Silicon UK：“金钱是一个非常个人的事项。这就是为什么人们仍然很重要——他们在金融的关键部分带来判断、同理心和责任感，而这些是算法无法做到的。”
这种混合方法的例子已经出现。一家大型中东银行部署了模块化AI代理来处理复杂的工作流程，同时无缝升级到人类代理处理敏感案件。夏尔马解释说：“AI与人类专业知识的结合可以大规模地提供速度和个性化，同时确保敏感事项的决策公平、合规并符合现实生活情况。”
Carmoola贷款和数据分析总监丹·凯利特表示：“人类监督至关重要。自动化提高了效率，但人类监督增加了判断力。机器强大，但仍需要护栏。”
这种人的参与不仅是出于合规的需要，也是为了安抚客户。当出现问题时，人们希望有一位合格的专业人士监控结果并纠正错误。正如赖特所强调的：“在高风险领域……专业人士的实际经验提供了细微差别、同理心和最重要的是公平性的关键视角。”
除了风险评分，AI还在推动一波高度个性化的金融体验。金融科技初创公司不受遗留系统的束缚，正引领这一潮流。
人工智能系统不再将客户划分为宽泛的类别，而是实时动态适应个体行为、偏好甚至情感线索。Sharma 表示：“如今的金融科技企业远远超越了基于规则的细分市场，将人工智能嵌入整个客户旅程，从注册、信用评估到服务和留存。最具前瞻性的玩家正在利用代理型人工智能，创建积极主动、情感和情境智能的代理。它们将同理心带入自动化。” 最具创新性的应用包括具有同理心信息的债务催收提醒、扩展访问的多语言界面以及分析消费行为以引导用户储蓄或投资的应用。Revolut 现在充当智能财务顾问，提供随用户行为变化而调整的储蓄计划。Petal 利用替代数据和机器学习个性化信用决策，而 Starling Bank 则部署人工智能实现实时消费洞察和自动预算管理。Carmoola 的 Dan Kellett 告诉 Silicon UK，“人工智能使得提供超个性化的金融服务成为可能——想象一下根据个人独特资料定制的信贷优惠，或者实时适应的偿付能力检查。我们希望金融服务不仅根据信用评分范围，而是针对个人量身定制。”
SEON 的技术布道者 Husnain Bajwa 强调，个性化不仅仅是便利的问题，还关乎包容性。“金融科技初创企业正在利用人工智能个性化，在确保安全的同时提供无缝用户体验，特别是在欺诈预防方面。动态摩擦，例如，根据用户行为实时调整认证要求。” 这确保了安全性不会牺牲可访问性。
随着人工智能成为金融建议的“面孔”，维护信任将成为关键挑战。信任取决于透明度、公平性和客户理解并质疑影响其财务的决策的能力。PSE Consulting 的管理总监 Chris Jones 解释说：“设想一下，未来你可以向人工智能助手寻求帮助购买一台 500 英镑的电视。人工智能不仅能找到最佳产品，还能在你决定购买前提供融资选项。然而，这种便利也带来了新的挑战。消费者必须相信人工智能推荐的是最适合他们的选项，而不仅仅是最高的佣金。”
Smarsh 的 Shawn Hurst 强调，“只有通过透明的过程和一致的结果才能维持信任。人工智能决策必须保持可解释、可审计且无偏见。明确披露、跨客户群体的严格测试和无缝的人类升级路径是必不可少的。” 监管机构已经开始作出回应。欧盟的人工智能法案将信用评分归类为高风险应用，要求严格的透明度、公平性和人工监督标准。Andrew Wright 解释说，“无论司法管辖区如何，信息都很明确：信用领域的 AI 必须负责任地设计。接受这一转变的金融机构将更有能力以诚信创新。”
这一监管背景正加速更深层次的转型：银行正在演变成混合型科技金融实体。Transkriptor 的 Isik 表示，“银行不再仅仅认为自己是银行。他们正在组建内部技术团队，收购金融科技初创企业，并将其基础设施迁移到云端。到 2025 年，大多数大型金融机构将更像科技公司，同时也在处理资金。”
最终，人工智能不仅重塑了流程，还重新定义了金融机构的身份。Kellett 说，“赢家将是数据驱动、灵活但仍植根于信任和财务责任的企业。” 2025 年，人工智能将与金融服务密不可分。它将实现更快、更公平的贷款决策，创造更加个性化的客户体验，并使银行成为技术驱动的实体。然而，它也将需要严格的监督、包容性的设计和透明的治理。未来的金钱和机器世界不是人类退出的领域，而是一个人工智能与人类判断互补的世界——提高效率而不牺牲公平、同理心或责任感。正确实施，人工智能不仅将改变资金流动的方式，还将建立和维持对金融的信任。
(以上内容均由Ai生成)
