在金融行业，AI 正在加速渗透。近期，高盛合伙人 Kerry Blum 公开分享了她使用 AI 助手的经验：每天处理约 10 项任务，从技术问答、文档总结，到内容编辑和头脑风暴，AI 工具显著提升了效率，每周能节省数小时工作时间。

然而，她同时提醒，AI 的最大风险在于“过度依赖”。AI 是工具而非真理来源，最终的决策与判断仍需要人来把控。

AI在金融行业的典型应用场景

根据 Blum 的介绍，高盛的 AI 助手已经在四个核心领域落地：

1. 快速答疑：帮助员工在复杂技术问题上获得即时反馈。

2. 文档总结：IPO 材料、投资计划草案的生成时间从数月缩短至几分钟。

3. 内容优化：为不同受众生成定制化的演讲稿或报告。

4. 头脑风暴：辅助员工突破写作或思路瓶颈。

此外，高盛还部署了 AI 翻译工具，帮助员工跨语言沟通金融术语，这在跨国投行业务中尤为重要。

这些应用场景直观地展示了生成式 AI 在 提升效率、节省时间 方面的潜力。

隐患：过度依赖与数据风险

效率的另一面是风险。Blum 提醒：“AI 可能给出一个还不错的答案，但是否适合客户，需要结合个人经验来判断。”

这其实点出了两个问题：

• 过度依赖风险：如果员工完全依赖 AI，而忽视了专业判断，可能会损害客户服务质量。

• 数据与合规风险：金融机构处理的是高度敏感数据，任何泄露都可能引发合规与法律问题。

事实上，据研究显示，70% 的银行预计未来两年会大规模使用生成式 AI。但与此同时，监管审查、数据治理与风险控制也会成为 adoption（采用）的最大障碍。

企业的启示：如何在“效率”与“安全”之间找到平衡？

从高盛的案例中可以看出，AI 在提升效率的同时，也暴露了企业在应用中的两大难题：

• 如何避免过度依赖，让 AI 成为“助理”而非“裁判”？

• 如何在数据合规与算力需求之间，找到安全、可控的落地模式？

在这一点上，一些技术服务商提供了思路。比如，有的云平台正在探索 行业化 AI 解决方案：

• 通过 私有化或混合云部署，让金融企业既能使用大模型能力，又能保障数据安全；

• 提供 多模型接口，避免单一依赖，同时根据场景选择合适的模型；

• 提供 合规与审计功能，帮助企业在应用过程中满足监管要求。

以 MateCloud 为例，其在为跨境电商和金融企业提供 AI 服务时，就强调 多区域部署与数据安全控制。这种模式并不是强调“AI能取代人”，而是帮助企业在高风险行业中找到一个稳健落地的路径。

结语：AI是“助手”，不是“答案”

高盛的实践为整个行业提供了一个缩影：AI 确实可以帮助员工节省时间、提升效率，但最终能否带来真正的价值，取决于企业是否能在 效率、判断与合规 三者之间找到平衡。

AI 泡沫也许存在，但就像互联网早期一样，留下来的企业与模式，才是真正能塑造未来的力量。