辉达最新出炉的调查报告揭露在明确投资回报驱动下，几乎所有金融机构都正计划增加或维持人工智慧预算，而开源模型和人工智慧代理的普及更推动了人工智慧的广泛应用场景。
金融银行业加速人工智慧布局防止诈骗与洗钱活动
NVIDIA State of AI in Financial Services: 2026 Trends Survey Report (NVIDIA 金融服务业人工智慧现状趋势报告) 揭露人工智慧已成为金融服务业的开发技术核心，实现演算法交易背后的研究和执行自动化，帮助银行更准确的检测诈欺和洗钱活动，同时改善风险管理实践并加快文件处理速度。
此报告基于对 800多位行业专业人士的调查，发现金融业的人工智慧使用率达到了前所未有的密度，各机构正在部署和扩展人工智慧应用场景包括诈欺洗钱侦测、风险管理和客户服务，以改善关键业务功能，从而创造可观的投资回报。新型人工智慧（包括人工智慧代理）正在简化后台营运与投资研究等各种流程，金融机构正积极采用开发开源基础模型和人工智慧基础设施。
人工智慧在金融服务领域的投资报酬率显而易见
金融机构已从人工智慧专案试点阶段转向部署能够产生业务影响的解决方案，并在整个组织内推广应用，企业也开始看到人工智慧在营收和利润方面带来的显著投资回报。
报告中有高达 89 % 的受访者表示人工智慧帮助他们提高了投资报酬率、年度收入并降低了年度成本。对许多机构而言，人工智慧的影响尤其显著，64 % 的受访者表示人工智慧帮助他们将年度收入提高了 5 % 以上，其中 29 % 的受访者表示收入成长超过 10 % ，61 % 的受访者表示人工智慧帮助他们将年度成本降低了 5 % 以上，其中 25 % 的受访者表示成本下降超过 10 %。
人工智慧升级文件处理、客户体验带来营运效率
受访者列举了一系列带来投资回报的人工智慧应用案例，包括文件处理和管理、客户体验和互动、演算法交易和风险管理。52 % 的受访者认为人工智慧在金融服务领域带来的最大改善是提升了营运效率。 48 % 的受访者表示员工生产力的提升是其中最显著的改善之一。
银行积极运用开源模型建构客制化开发工具
开源模型兼具灵活性和高效性，使机构能够根据自身独特需求客制化开发工具，透过整合金融机构的专有数据来提高其准确性。在报告当中，有 83 % 的受访者表示开源对其机构的 AI 策略至关重要、43 % 的受访者认为开源非常重要或极为重要。
Tigon Advisory Corp. 执行长 Helen Yu 表示开源模型正从根本上改变金融 AI 领域的竞争格局，，真正的价值在于机构利用其专有的交易数据、客户互动历史和市场情报对这些模型进行微调，从而创造出竞争对手无法复制的 AI 能力。
企业将持续增加扩展人工智慧预算
从概念验证到将人工智慧应用部署到生产环境，金融服务业正寻求大幅增加人工智慧预算。近 100 % 的受访者表示他们明年的人工智慧预算将会增加或维持不变。约 41 % 的受访者表示将投资优化人工智慧工作流程和生产，以及对现有人工智慧解决方案进行再投资和改进。超过三分之一（34 %）的受访者表示，他们正在考虑在组织内扩展人工智慧应用，将支出重点放在寻找更多应用情境上。另有 30 % 的受访者表示投资将用于建置或提供更多人工智慧基础设施，例如本地部署或云端部署。
这篇文章 辉达 AI 金融趋势报告显示企业投资人工智慧回报率高达 89 % 最早出现于 链新闻 ABMedia。
