今天分享的是：2025年创造者之声：核心银行系统现代化与全企业AI应用研究报告（英文版）
报告共计：80页
银行数字化新图景：AI驱动核心系统升级，告别"大拆大建"时代
在数字化浪潮席卷各行各业的十年里，银行业曾一度陷入"投入高、见效慢"的核心系统升级困境——砸重金推进云原生改造，却常面临成本超支、项目延期，甚至近半数银行CIO坦言未实现效率、客户体验的显著提升。如今，生成式AI的爆发式发展，正为这一困局提供破局思路。近日，IBM商业价值研究院联合全球10余家金融机构高管发布的研究报告显示，银行业正从"战术性数字化"转向"战略性AI融合"，通过核心系统模块化改造与全流程AI应用，重塑金融服务的形态。
核心银行升级：告别"大拆大建"，转向"边跑边修"
过去，银行升级核心系统常陷入"要么全换、要么不动"的误区——老旧系统（部分已运行20-30年）如同"缠绕的毛线球"，业务规则隐藏在复杂代码中，维护人员离职后更成"黑箱"，但一次性替换又可能导致业务停摆。如今，头部银行已探索出更灵活的路径：不搞"大爆炸式"迁移，而是"边跑边修"。
土耳其Akbank的实践颇具代表性。其将复杂的核心系统拆分为独立模块，通过混合云架构实现"并行开发"——过去需要9个月才能上线的新产品，如今平均仅需3.7个月，去年更完成了630个项目和近10万项小型任务，项目交付量两年增长60%。挪威DNB银行则采取"逐步剥离"策略，针对大型机中数百万行代码，用API网关衔接新模块，先替换高频业务功能，再逐步迁移低频部分，既避免风险，又满足了50%以上账单通过移动端支付的客户需求。
哥伦比亚Bancolombia的做法更具技术突破性。面对老系统中COBOL语言代码的转换难题，该行用AI提取隐藏的业务规则，自动生成测试用例——原本需要验证数百万个场景的测试工作，效率提升400%，还通过"扼杀式模式"搭建新核心系统，让会计、风控等模块独立运行，既保留老系统稳定性，又实现新功能快速迭代。
AI不止是客服工具：从代码生成到业务决策，渗透全链条
提到银行AI，很多人第一反应是客服机器人，但报告显示，AI已远超"聊天工具"的范畴，深入银行运营的每一个环节。如今的AI，既能帮工程师写代码，也能为客户经理提供客户需求预判，甚至参与核心系统的设计。
在软件开发领域，AI成了"高效助手"。Akbank组建"AI技术中心+业务单元"的协作模式，让AI嵌入软件开发全流程，从分析老旧系统到生成代码片段，大幅缩短开发周期；Bancolombia则用AI挖掘老系统中的业务规则，自动生成新模块代码，还解决了"测试难"的痛点——过去人工编写测试脚本耗时耗力，现在AI能一键生成并执行测试，甚至模拟API响应，让非生产环境的测试效率翻倍。
面向客户服务，AI正打破"渠道壁垒"。加拿大TD银行推出AI驱动的客服知识库，当客户致电咨询"境外丢卡怎么办"时，即使是新人客服，也能通过AI快速调取解决方案，无需让客户等待或转接；巴西Getnet则利用AI分析交易数据，为商户提供经营建议——比如告诉加油站"某时段高频客户是通勤族，可推出早高峰优惠"，让支付服务从"收钱工具"变成"经营参谋"。
更值得关注的是，AI正推动银行从"产品导向"转向"客户导向"。巴西Nubank基于客户交易数据，用AI打造个性化金融服务，比如根据客户消费习惯推荐合适的信贷产品；荷兰UOB则探索"智能代理"技术，未来有望让AI帮客户自动管理账单——从确认金额到发起支付，全程在客户授权下完成，让银行服务更贴合日常生活。
风控新逻辑：从"事后补救"到"人人都是AI风控员"
AI在提升效率的同时，也带来了"黑箱风险"——比如AI生成的决策难以解释，数据隐私保护难度加大。对此，银行业正在重构风控体系：不再依赖单一风控团队，而是让"风险意识"融入每个岗位，同时用AI提升风控本身的效率。
"风险管控前置"成为共识。Nubank提出"设计即风控"理念，在产品开发初期就让风控团队参与，比如AI模型上线前，先明确数据来源是否合规、决策逻辑是否可解释；该行还组建跨部门的"AI治理工作组"，联合数据保护、IT安全等团队，提前排查模型偏见、数据泄露等隐患。意大利Intesa Sanpaolo则对AI模型分级管控：影响监管资本的核心模型（如信贷违约预测模型）需经过严格验证，而内部办公用的AI工具则简化流程，既保证安全，又不拖累效率。
AI本身也成了风控的"利器"。Bancolombia用AI检测系统漏洞，不仅能自动识别风险点，还能推荐修复方案，去年30%的新功能上线未产生技术债务；Getnet则通过AI实时分析交易数据，识别欺诈行为——比如当客户手机被盗后，AI能根据交易地点、金额的异常变化，瞬间触发拦截，比人工审核快数十倍。正如Nubank首席风险官所言："现在的风控不再是少数人的事，从产品经理到一线客服，每个人都要懂AI风险，而AI则帮我们把风控做得更精准。"
未来趋势：技术服务业务，回归金融本质
报告中，多位银行高管提到一个共识：银行业的数字化终局，不是成为"科技公司"，而是用科技更好地服务金融本质——帮客户管理财富、简化交易、降低风险。无论是核心系统模块化，还是AI全流程应用，最终都要落到"提升客户体验"上。
比如南非FirstRand银行在升级核心系统时，优先拆分客户数据模块，让客户信息不再锁定在单一系统中，无论是手机银行还是网点服务，都能实时调取统一信息；Zafin CEO则直言："银行不需要自己开发AI基础模型，而是要学会整合生态资源，比如用API对接外部AI服务，快速推出客户需要的功能。"
未来，随着"智能代理"等技术的成熟，银行服务可能更"隐形"——客户无需打开APP，AI就能根据其消费习惯自动打理账单、推荐理财；但同时，"人的作用"仍不可替代，比如复杂的财富规划、风险咨询，仍需要客户经理结合专业知识和AI insights提供服务。正如报告所指出的："银行业的下一个十年，比拼的不是谁的技术更先进，而是谁能把技术与业务、客户需求更紧密地融合。"
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