随着人工智能（AI）技术日益成熟与普及，银行业面临将 AI 从试点阶段推向整个企业生产流程的挑战。IBM 全球技术董事 Jessica Ridella 深入解析了银行如何通过有效策略加速 AI 企业级部署，实现数字转型与竞争力提升。
Q1：什么是企业范围的 AI 采用？为什么银行需要这样做？
企业范围的 AI 采用指的是将 AI 技术全面整合至银行业务的各个层面和部门，而不仅仅局限于局部实验或单一项目。这种全面部署能够促进流程自动化、风险管理优化、客户体验升级，并提高整体运营效率。
Jessica Ridella 强调，银行业通过企业级 AI 部署，可以突破传统系统的限制，释放数据价值，实现更快速且智能的决策流程。这不仅符合未来金融科技竞争趋势，更是提升市场竞争力的重要关键。
Q2：银行为什么常在 AI 采用时遇到阻碍？主要挑战有哪些？
尽管 AI 技术潜力巨大，银行在推动企业范围的 AI 采用时常遭遇文化与技术兼具的阻碍。最大挑战包括组织内部对 AI 理解不足、数据孤岛问题未解，以及现有系统与新兴 AI 技术的整合瓶颈。
以 Jessica 的观点来看，银行员工若缺乏 AI 知识与培训，会导致抵触变革，同时缺乏统一且高质量的数据会影响模型准确性。加上法律合规要求严格，这些因素共同复杂化了 AI 的全面部署。
Q3：IBM 建议银行采取哪些策略，促进企业级 AI 采用？
IBM 提出多项策略支持银行加速 AI 企业采用，其中包含构建跨部门合作的 AI 团队，并推动“数据治理”和“伦理 AI”框架以保障资料质量与合规性。同时强调以云端科技作为 AI 平台基础，提升灵活性与扩展能力。
Jessica Ridella 分享，重要的是要打造开放且可重用的 AI 架构，加速开发与部署速度，并且在银行文化中扎根“数据驱动决策”思维。通过这些方法，银行能够减少风险，加快 AI 的落地效果。
Q4：如何解决银行内部文化对 AI 之抵抗？
由于传统银行具备较严谨流程与风控要求，员工对新技术接受度不一，文化转型成为推动 AI 成败的关键。Jessica 认为，银行需通过教育与培训建立 AI 知识普及，且领导层需展现支持与愿景，引领员工正面迎接变革。
此外，制定明确的 AI 伦理指导原则，保证决策透明与公平，能降低员工的疑虑感。她也补充，实际使用案例的分享和成功故事，能有效激励员工参与 AI 项目，从而培养内部推动者。
Q5：在推进企业范围的 AI 采用中，技术基础设施的角色为何？
IBM 指出，现代技术基础设施是决定 AI 能否规模化落地的关键因素。银行须采用高弹性且安全的混合云平台，确保数据存取即时且合规，同时具备强大的运算能力支援复杂模型运行。
Jessica 表示，通过整合 AI 模型管理、自动化流水线和持续监控工具，银行能确保 AI 系统的效能与稳定性。此外，标准化工具链和接口设计，则有助于降低不同系统间互操作性的难度，加速整体导入步伐。
总结来说，IBM 强调，银行通过从组织文化、策略规划到技术架构三方面同步推进，才能真正实现企业范围的 AI 采用，迎接数字时代的全新机会与挑战。
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