日本NTT数据经营研究所于7日宣布，面向大型银行、地方银行及证券公司等金融机构，正式推出涵盖18项服务的“金融机构AI导入咨询服务”。该服务由熟悉金融监管和AI治理的咨询专家设计，旨在帮助金融机构有效推进AI技术的应用。

NTT数据经营研究所指出，随着生成式AI在日本金融机构的普及，内部AI工具的使用也日益广泛，但同时也暴露出诸多问题，如“引入AI后不知下一步该做什么”、“供应商提案繁多，缺乏整体设计”、“难以向管理层说明AI投资的效果”、“概念验证阶段顺利但未能投入实际使用”等。

这些问题的根源在于，金融机构在引入AI工具前，缺少将业务知识结构化为AI可用形式的步骤；此外，试图从零开始重构现有的RPA、RAG及AI工具资产的设计思路也存在问题。全球范围内，金融机构对模型风险管理和治理的审视不断加强，因此如何在金融机构中实现AI应用与治理的平衡变得尤为重要。

基于在金融政策咨询领域积累的金融监管应对、业务知识和治理经验，NTT数据经营研究所系统化整理了该服务，旨在直接解决金融机构的实际问题。

该AI导入咨询服务的设计理念，强调将金融机构的业务知识作为“Skills”层进行结构化和传承，与控制AI代理判断和执行的“Harness（控制层）”分离。

金融机构的业务知识包括资深员工的判断标准、审核经验和例外处理规则等，这些长期以来作为隐性知识积累。NTT数据经营研究所将这些知识提取出来，构建成Skills库，传承给AI代理。这样，即使AI模型升级或更换，金融机构多年积累的业务知识仍能作为宝贵资产保留。

而Harness层则负责控制AI代理“何时、参考哪些业务知识、何时获得人工审批”。在金融业务中，确保人工最终判断的HITL（人机协作）设计，以及基于“三道防线”的职责分离，是金融机构特有的治理要求。通过在Harness层明确设计这些机制，既符合金融监管要求，也保障业务质量。

这种两层分离的设计理念，使业务知识和AI模型能够独立演进，构建出不受AI模型更替和监管变化影响、长期稳定的金融AI基础设施。

该服务分为四个阶段共18项服务：

  • 第一阶段“AI战略与构想制定”（6项服务），诊断金融机构业务知识所在及AI可用范围。
  • 第二阶段“业务AI实施方针制定与业务流程再造”（6项服务），基于第一阶段诊断结果，整理业务知识以供AI利用，并制定AI代理实施方案。
  • 第三阶段“AI治理与风险管理”（5项服务），支持运行中AI的质量监控、模型风险管理及治理体系建设。
  • 第四阶段“AI应用进化支持服务”（年度顾问服务1项），持续监控和更新AI代理、业务知识库及治理体系，向管理层展示AI投资回报率。

此外，服务中针对主要AI平台，基于客户现有基础设施、供应商关系及成本条件，提供中立评估和推荐，原则上不偏向特定供应商，帮助客户持续选择最优AI平台。

在导入方式上，无需全行统一推行，可根据客户需求灵活选择入口点，如仅进行现状评估、从特定业务的概念验证开始、优先完善治理、快速应对AI安全威胁、从评价体系和人才培养着手，或解决现有AI投资回报率可视化问题等。

NTT数据经营研究所表示，将通过该服务从业务设计和治理两方面支持金融机构的AI应用，未来计划将服务推广至大型银行、地方银行、证券公司及保险公司等各类金融机构。