AI的大量应用也存在着数据安全、监管与合规，以及道德伦理方面的潜在问题，且会加剧金融业的竞争。就AI模型的幻觉（hallucination，即AI生成不准确、虚假或不存在的信息）问题而言，使用完全自主运转的AI对话程序，也可能会对企业的财务和声誉产生负面影响。
AI可通过自动化常规作业、优化运营和节省可用于高价值作业的人力资源，从而提升企业的效率。其中，GenAI对内容与信息管理、编程和软件等方面的企业内部业务影响更大。
一项新研究显示，在各大行业中，银行业可能被人工智能（AI）取代的岗位比率最高，领域中约54%岗位自动化潜力较高，另12%的岗位则可能因AI而增强。
据埃森哲基于2021年美国市场就业情况的分析，保险业和资本市场中也各自有高达48%和40%的岗位自动化潜力较高，可能被AI取代，14%的岗位可因AI而增强。
“虽然金融业界很看好AI的潜力，但我们也应注意技术落实时限、人才成本、竞争加剧风险、顾客期望升高和AI生成活动的附加成本等问题。”
AI有红利也有众多风险
据德国统计公司Statista和英国咨询公司Bernard Marr & Co，从2010年至2025年预计全球数据创造量的复合年均增长率（CAGR）达35%，单看2023年至2025年，预计CAGR更达50%。
AI可为全球银行业 带来1700亿美元额外利润
值得注意的是，报告认为，新科技的采用并不会使金融业的劳动力缩减，而是会随着时间的推移，改变具体的职务和岗位分配，不断地创造新岗位。技术含量较低的运营和技术岗位，可能会被更多的治理和合规岗位替代。
花旗集团最新发布的金融人工智能（AI in Finance）报告指出，金融行业对数据非常依赖，而金融岗位被AI取代的程度，显著高于其他行业。
AI也可以用于在零售和企业银行业务中，为顾客提供自动化决策和最佳报价搜索功能。
在其他行业当中，只有能源业，自动化潜力较高的岗位比率超过四成达43%。
据花旗集团财资与贸易金融部对71家银行、16家保险公司，以及三名资产管理人的调查，截至2028年，AI预计将为全球银行产业带来额外约9%或1700亿美元的利润，这不包括银行以外的金融产业。
延伸阅读
报告指出，虽然机器学习作为AI的一种，已被金融机构常年应用于结构化数据的量化处理，但企业八成至九成的数据是非结构化的。生成式AI（GenAI）可以被用于处理这些非结构化数据，从而被应用到产品与服务私人化定制、运营流程优化和遵守监管要求等方面。
报告也指出，在AI提高信息管理、分析和创造产能的同时，全世界数据生成的速度也在加速增长。
