94%的核心银行问题：现代化为何受挫——以及来自首席信息官的可行见解

核心观点

• 银行业绩受宏观经济和监管环境影响较大，数字化竞争加剧，利润空间缩小。 银行需要同时进行业务和技术创新，加强资产负债表管理，并谨慎进行风险承担，才能在激烈的市场竞争中取得优势。
• 核心银行现代化进程受阻，主要问题包括成本超支、时间延误和投资回报率不理想。 仅有不到一半的银行在业务效率提升和客户体验改善方面获得了显著收益。
• CIO们从失败中吸取了教训，认识到AI、行业标准、混合云策略和模块化模型的重要性。 AI可以加速开发，行业标准可以解决应用混乱，混合云策略需要精心规划，模块化模型可以提高效率。
• 风险管理是AI驱动的现代化的基石。 随着AI投资的增加，必须加强风险控制和支持，以确保AI的扩展不会加剧脆弱性。
• 核心银行现代化需要超越技术部署，关注业务流程的重新设计。 采用模块化核心银行系统，并通过AI技术实现业务和技术的深度融合。
• AI将成为银行业务的关键驱动力。 银行需要将分散的AI能力转化为企业范围内的竞争优势，并建立完善的AI治理框架。

关键数据

• 17%的银行计划在2026年推出自主AI，42%的银行正在试点AI，55%的银行致力于更智能的数据处理和文档分析。
• 94%的银行业务扩展超出了原计划的时间表，导致投资回报率下降。
• 69%的CIO追求超定制化的核心系统，而重新思考业务流程以实现数字化简化可能是一种更有效的选择。
• 51%的银行利用AI加速开发，预计到2028年这一比例将上升到92%。
• 33%的CIO正在寻找风险控制中的漏洞，并寻求扩展AI企业范围的验证支持。

研究结论

• 核心银行现代化是一个关键的转折点，决定了银行是停滞不前还是实现增长。
• 掌握AI、行业标准、混合云策略、模块化模型和风险管理等关键要素，银行将能够释放前所未有的效率，并在AI驱动的时代实现指数级增长。
• 银行需要将AI整合到其业务和运营模型中，并建立完善的AI治理框架，以确保AI的可靠性和安全性。
• 通过采用先进的AI技术，银行可以提高效率，获得战略优势，并为客户创造价值。