新加坡在金融业将人工智能部署投入生产方面处于领先地位

金融服务行业在人工智能（AI）的应用已越过关键的临界点。全球仅有2%的金融机构表示完全未采用AI技术——这清楚地表明，该技术已从战略层面的讨论稳步迈入日常运营阶段。

Finastra最新研究对11个市场的1,509位高管进行了调研，发现新加坡的金融机构处于领先地位。近三分之二的机构已将AI应用于实际生产环境，不再局限于小范围的试点项目。

《2026年金融服务行业现状》报告显示，过去一年中，73%的新加坡金融机构已在支付技术中部署或升级了AI——这一比例几乎是全球平均水平（38%）的两倍。

“新加坡正展现出真正大规模应用AI的内涵。这并非零散的实验，而是将AI融入核心业务功能，并依托现代化基础设施、完善的数据治理及稳健的框架体系，”Finastra首席执行官克里斯·沃尔特斯表示。

从试验到企业级AI部署

全球范围内，31%的金融机构表示已在多个业务领域大规模部署AI，30%的机构已实现有限的生产应用。另有27%的机构正在特定职能领域开展试点或测试，仅有8%的机构仍处于初步探索阶段。

这标志着金融业在AI应用方面的根本性转变。该技术已从创新实验室和概念验证阶段迈出，成为银行业务的核心组成部分。

在新加坡，另有35%的机构正在其现有部署之外试点或研究AI应用，这表明创新项目储备充足，进一步巩固了这个城市国家作为区域AI枢纽的地位。

不同市场在人工智能部署方面的主要目标各不相同。在新加坡和美国，43%的机构正利用人工智能来加强合规和监管流程——这凸显了该技术在管理复杂监管的同时保持运营稳定方面的价值。

全球范围内，实施AI的主要目标包括提高准确性并减少错误（40%）、提升员工生产力（37%）以及加强风险管理（34%）。越南侧重于速度，49%的机构利用AI加速支付和贷款服务。墨西哥则将客户体验和个性化服务作为优先事项，占比达43%。

云基础设施助力大规模应用AI

新加坡在人工智能领域的成功建立在广泛的云采用基础上。研究显示，该国55%的金融机构将全部或大部分基础设施部署在云端，另有30%采用混合环境。这两者合计达到85%，远超许多全球同行的采用率。

这种“云优先”战略为企业人工智能提供了所需的可扩展、弹性基础。若缺乏现代数据架构和弹性计算能力，人工智能项目将仅停留在小规模实验阶段，无法产生全组织范围的影响。

技术现代化与AI部署之间的关联显而易见。全球近90%（87%）的机构计划在未来12个月内增加现代化投入，其中新加坡以超过50%的预算增幅计划位居前列。

各机构对其技术基础也表现出极强的信心。71%的新加坡受访者认为其核心基础设施、安全性和可靠性优于同行——这一信心水平居全球之首，且远高于72%的平均水平。

随着AI催生新的威胁途径，安全支出激增

随着AI部署的扩大，AI驱动的安全威胁也在增加。研究预测，2026年全球安全支出将平均增长40%，因为机构需要应对43%的受访者所描述的“不断演变的风险”。

新加坡在部署先进的欺诈检测和交易监控方面处于领先地位，62%的机构在过去一年中已实施或升级了这些系统。这一比例高于48%的全球平均水平，凸显了当地对“AI驱动的欺诈需要AI驱动的防御”这一认知的重视。

同样，60%的新加坡机构已对其安全信息和事件管理（SIEM）以及安全编排、自动化和响应（SOAR）能力进行了现代化升级——这一比例再次位居全球之首——从而能够实现大规模的实时威胁监控和自动化响应。

随着机构加强身份验证以应对利用生成式AI和深度伪造技术实施的日益复杂的攻击，新加坡的多因素身份验证和生物识别技术部署率已达54%。

展望未来，API安全与网关加固正成为关键优先事项，全球34%的机构将其列为未来一年的重点。这反映出业界日益认识到：随着数字生态系统的扩展及AI系统跨界交互，保障访问点的安全至关重要。

人才短缺成为主要障碍

尽管取得了显著进展，但AI部署仍面临诸多挑战。人才短缺是全球首要障碍（占比43%），但在新加坡这一比例攀升至54%——这是所有受访市场中最高的，仅与阿联酋持平。

在人工智能、云计算和安全领域专业人才的激烈争夺中，机构目标与现有专业人才之间的缺口日益凸显。能够设计人工智能系统、确保模型治理并将其集成到工作流程中的专家需求远超供给。

预算限制是另一大障碍，52%的新加坡机构提到了这一点——这一比例同样位居全球之首。即便是资源充沛的组织，在平衡AI投资、安全升级、系统现代化和客户体验项目时，也面临艰难的优先级抉择。

为此，全球54%的金融机构正将金融科技合作作为获取AI能力的主要途径，从而避免承担招聘人才或自主开发系统的全部负担。此类合作使机构能够加速AI部署，同时保持对关键数据和合规性的控制。

该研究描绘了一个已明确拥抱人工智能的行业，但如今正面临如何负责任地扩大应用规模这一更为复杂的挑战。正如沃尔特斯所指出的，成功的衡量标准不在于人工智能实验的数量，而在于能否以一种能够建立而非破坏信任的方式，将智能融入运营之中。

该研究调查了来自法国、德国、香港、日本、墨西哥、沙特阿拉伯、新加坡、阿联酋、英国、美国和越南等地的机构经理和高管。这些组织管理的资产总额超过100万亿美元。

另请参阅：2026年AI博览会第二天：将实验性试点转化为AI生产应用

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