新加坡在金融業將人工智慧部署轉為正式運作方面處於領先地位

金融服務業在人工智慧（AI）的採用方面已跨越關鍵的轉折點。全球僅有 2% 的機構表示完全未採用 AI——這清楚顯示該技術已從策略性討論穩步轉向日常營運。

Finastra 最新研究針對 11 個市場的 1,509 位高階主管進行調查，發現新加坡的金融機構處於領先地位。近三分之二的機構已將人工智慧應用於實際運作環境中，不再僅限於小規模的試點計畫。

《2026年金融服務產業現況報告》指出，過去一年中有73%的新加坡金融機構已在支付技術中部署或強化人工智慧應用，幾乎是全球平均值38%的兩倍。

「新加坡正展現何謂真正且大規模的AI實施。這不僅是零星的實驗，而是將AI整合至核心業務功能，並以現代化基礎設施、完善數據治理及堅實的框架為後盾，」Finastra執行長克里斯·沃爾特斯（Chris Walters）表示。

從實驗到企業級 AI 部署

全球範圍內，31% 的金融機構表示已在多個業務領域大規模部署 AI，而 30% 的機構則僅有有限的實際應用。另有 27% 的機構正在特定職能領域進行試點或測試，僅有 8% 仍處於初步探索階段。

這標誌著金融業對人工智慧的態度已發生根本性轉變。這項技術已從創新實驗室和概念驗證階段畢業，成為銀行營運的核心組成部分。

在新加坡，另有35%的機構正在針對其現行部署之外的AI應用進行試點或研究，這顯示出強勁的創新管道，進一步鞏固了這個城邦作為區域AI樞紐的地位。

各市場在人工智慧部署上的主要目標各不相同。在新加坡和美國，43% 的機構正利用人工智慧來強化合規與監管流程——這凸顯了該技術在管理複雜監管事務的同時，仍能維持營運穩定的價值。

全球範圍內，人工智慧實施的主要目標包括提升準確性與降低錯誤率（40%）、提高員工生產力（37%）以及強化風險管理（34%）。越南則著重於速度，有49%的機構運用人工智慧來加速支付與貸款服務。墨西哥則將客戶體驗與個人化服務列為優先事項，比例達43%。

雲端基礎架構實現大規模人工智慧應用

新加坡在人工智慧領域的成功，奠基於廣泛採用雲端技術。研究顯示，該國55%的金融機構將全部或大部分基礎設施部署於雲端，另有30%採用混合環境。這兩者合計達85%，遠遠超過許多全球同業的採用率。

這項「雲端優先」策略，為企業級人工智慧提供了所需的可擴展且具韌性的基礎。若缺乏現代化資料架構與彈性運算能力，人工智慧計畫將僅止於小規模實驗，無法對整個組織產生影響。

技術現代化與 AI 部署之間的關聯顯而易見。全球近九成（87%）機構計劃在未來 12 個月內增加現代化支出，其中新加坡以超過 50% 的預算增幅規劃居冠。

各機構對自身技術基礎也展現出高度信心。71%的新加坡受訪者認為其核心基礎設施、安全性與可靠性優於同業——此信心水平為全球之冠，且遠高於72%的平均值。

隨著 AI 催生新的威脅途徑，資安支出大幅攀升

隨著 AI 部署的擴大，由 AI 驅動的安全威脅也隨之增加。研究預測，2026 年全球安全支出將平均增長 40%，因為機構正應對 43% 的受訪者所描述的「不斷演變的風險」。

新加坡在部署先進的詐騙偵測與交易監控方面居於領先地位，62% 的機構在過去一年內已實施或升級了這些系統。相較於全球 48% 的平均水準，這凸顯了當地業界對「AI 驅動的詐騙必須以 AI 驅動的防禦來應對」的認知。

同樣地，60%的新加坡機構已將其安全資訊與事件管理（SIEM）及安全協調、自動化與回應（SOAR）能力現代化——此比例再次位居全球之冠——從而實現大規模的即時威脅監控與自動化回應。

隨著機構為抵禦利用生成式人工智慧與深度偽造技術的日益精巧攻擊而加強身分驗證，新加坡的多因素驗證與生物辨識技術部署率已達54%。

展望未來，API 安全與閘道強化正成為關鍵優先事項，全球 34% 的機構將其列為來年的重點。這反映出人們日益認識到，隨著數位生態系統擴展及 AI 系統跨界互動，確保存取點的安全至關重要。

人才短缺浮現為主要障礙

儘管取得顯著進展，AI 部署仍面臨諸多挑戰。人才短缺是全球首要障礙（佔 43%），但在新加坡，這一數字攀升至 54%——這是所有受訪市場中最高的，僅與阿聯酋持平。

這場針對人工智慧、雲端及資安專業人才的激烈競爭，凸顯了機構目標與現有專業人才之間的落差。市場對能設計人工智慧系統、確保模型治理，並將人工智慧整合至工作流程的專家需求，遠遠超過供應。

預算限制是另一項主要障礙，52%的新加坡機構提及此問題——此比例同樣位居全球之冠。即使是資源充沛的組織，在平衡AI投資、安全升級、系統現代化及客戶體驗專案時，仍面臨艱難的優先順序抉擇。

為此，全球 54% 的機構正轉向金融科技合作夥伴關係，作為獲取 AI 能力的主要途徑，藉此避免承擔招聘人才或內部開發系統的全部負擔。這些合作使組織能夠在加速 AI 部署的同時，仍能掌控關鍵數據並確保合規。

這項研究描繪出一個已毫無疑問擁抱人工智慧的產業，但如今正面臨著如何負責任地擴大應用規模這一更為複雜的挑戰。正如沃爾特斯所觀察到的，成功的衡量標準不在於人工智慧實驗的數量，而在於能否將智慧融入營運，並以此建立而非削弱信任。

這項研究調查了來自法國、德國、香港、日本、墨西哥、沙烏地阿拉伯、新加坡、阿拉伯聯合大公國、英國、美國及越南等地的機構經理與高階主管。這些組織管理的資產總額超過100兆美元。

另請參閱：2026年AI博覽會第二天：將實驗性試點轉化為AI生產應用

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