日立集團 (TSE: 6501) 旗下專注數據存儲、基礎架構與混合云管理的子公司 Hitachi Vantara 新發布的研究結果顯示，人工智能 (AI) 的快速發展對傳統的數據基礎架構提出了前所未有的要求，迫使銀行、金融服務與保險 (BFSI) 行業的企業組織在安全性、質量和可持續性之間進行平衡與取舍。2024年《Hitachi Vantara 數據基礎架構現狀調查》報告調研了全球 BFSI 行業 IT 和業務領導者的意見，報告發現，雖然 36% 的受訪者認同數據質量對 AI 項目取得成功至關重要，但財務管理者的關注重點仍然是數據安全——這導致 AI 應用的性能和 AI 項目的長期投資回報率與預期存在差距。
點擊此處下載《Hitachi Vantara 銀行、金融服務與保險行業數據基礎架構現狀調查》報告：
https://hitachivantara.com/en-us/gated-forms/state-of-bfsi-data-infrastructure
近半數 (48%) 的受訪者表示，數據安全是他們在部署 AI 時最關心的問題，這反映了 BFSI 機構防范內外部威脅的迫切需求。84% 的受訪者表示因網絡攻擊或人為失誤而丟失數據將是災難性的，這一點引起共鳴。然而，研究結果表明，忽視數據質量同樣會使 BFSI 機構付出代價，包括：
在 BFSI 機構，員工只有四分之一 (25%) 的時間能在需要的時間和地點獲得數據，而 BFSI AI 模型只有 21% 的時間能夠輸出準確的結果。
36% 的受訪者擔心機構內部部署 AI 將帶來數據泄露風險，38% 的受訪者擔心無法從勒索軟件中恢復數據。
盡管抵御勒索軟件攻擊是 BFSI IT 領導者的首要考慮因素，但仍有 36% 的受訪者表示，AI 失誤導致的數據泄露也是他們最擔心的三大問題之一，32% 的受訪者則擔心 AI 驅動的網絡攻擊可能會導致數據泄露。
Hitachi Vantara 中國區技術銷售總監謝勇表示：“在中國，消費者期待金融機構隨時、隨地、隨需為客戶提供‘無界金融服務’，因此產生的指數級增長的客戶數據和運營數據，不僅對數據治理造成壓力，也為機構部署 AI 帶來挑戰。金融服務機構期待利用 AI 提高運營效率、提升客戶體驗并推動業務創新，但數據洪流引發的合規留存、隱私保護、安全防護等核心問題，更需要通過高可靠、高性能、穩健的基礎架構解決方案來妥善處理。Hitachi Vantara致力于幫助企業應對這些挑戰，為成功應用AI而構建強大的數據基礎。”
Hitachi Vantara金融服務首席技術官Mark Katz表示：“金融服務的商業模式本質上與信任息息相關。聲譽受損是一項重大風險，因此在金融服務業，安全性與準確性之間的相互作用是一項關鍵且復雜的挑戰。例如，如果聊天機器人不慎泄露了訓練數據中包含的敏感信息，則將產生嚴重后果；此外，AI 提供的錯誤或虛假信息（AI 幻覺）也會帶來巨大的風險。如果有人基于不良數據采取了行動，將引發各種責任問題。”
盡管存在準確性方面的挑戰，但 AI 在 BFSI 行業中的應用仍在加速。然而，許多企業機構在沒有做好充分準備的情況下便急于部署 AI，71% 的受訪者坦言其所在機構會在實時部署中進行測試與迭代，而只有4% 的受訪者表示其所在機構會使用可控的沙盒環境來控制 AI 實驗。研究證實，金融服務業領導者堅信數據質量是成功部署 AI 最重要的考慮因素，但安全問題迫在眉睫、不容忽視，投資回報率 (ROI) 也正因此受到影響。
Celent公司生成式AI 市場情報聯合負責人Alenka Grealish表示：“雖然 GenAI 在金融服務領域的快速應用令人興奮，但金融機構需要確保其采用戰略性手段。各機構必須在速度與創新之間取得平衡，同時明確關注安全性、準確性以及道德責任。長遠的規劃與穩健的框架不僅可以幫助企業降低風險，還可以釋放 GenAI 的全部潛能，以推動可持續增長與競爭優勢。在此過程中，他們將與其利益相關者建立持久信任。”
基于上述調研結果，Hitachi Vantara 在報告中總結了為構建更具彈性的 AI 就緒型基礎架構的關鍵考慮因素，以幫助 BFSI 機構為未來做好準備，包括：
負責任的實驗：五分之二 (42%) 的 BFSI 領導者表示，他們正在通過實驗培養部署 AI 所需的技能。在安全的沙盒環境中進行負責任的測試可以降低風險，同時釋放 AI 的潛力。
各個層面的可持續性：從節能的數據存儲到優化的軟件，業務與 IT 領導者必須在最初就將可持續思維整合到其基礎架構、應用程序、模型、數據實踐和戰略當中。
簡化和統一的系統：通過統一管理混合環境、自動執行安全任務以及利用統一的數據平臺來提高洞察力與簡化 AI 培訓，從而降低復雜性。
確保數據彈性并利用AI 進行防御：利用冗余系統、回滾存儲與 AI 模型恢復進行數據恢復規劃，以降低故障或攻擊帶來的風險。使用 AI 識別風險、加強恢復，并通過不可變、加密和自修復存儲來保護數據安全，從而抵御來自 AI 攻擊者的威脅。
該報告源自 Hitachi Vantara 2024 年《全球數據基礎架構現狀調查》，數據來自全球 15 個國家和地區的 BFSI 行業專家、C 級高管和 IT 決策者。 
