Indicium和PureSpectrum发布了一份关于2025年人工智能准备情况的联合报告，调查了670名IT专业人员，其中165人在金融服务行业工作。受访者参与了拥有1000多名员工的组织的数据现代化或人工智能项目。

•调查显示，受访者认为人工智能对其业务的未来至关重要，但过时的数据基础设施和可扩展性挑战阻碍了人工智能的采用。

•让企业为采用人工智能做好准备的下一步包括内部培训、提高平台互操作性以及与外部合作伙伴的协作。

见解：

人工智能模型需要一个良好的基础才能很好地为企业服务，而这个基础来自数据。就人工智能的准备和采用而言，金融服务业（FSI）是一个值得关注的重要行业，因为它们拥有大量高质量、结构良好、复杂且高度监管的数据。FSI数据需要准确性、保密性和可解释性，这使得该行业在人工智能准备方面领先于其他行业。Indicium和PureSpectrum的报告指出，67%的FSI公司跨部门运行AI，59%的公司使用AI进行后台自动化，56%的公司使用人工智能管理数据质量和治理。

尽管金融业的人工智能使用领先于其他行业，但该领域52%的受访者表示，他们的数据基础设施已经过时或老化。除此之外，FSI中只有8%的受访者认为他们的数据基础设施是最先进的，而40%的受访者表示它是现代的或可扩展的。在其他行业，基础设施过时的比例略低，为44%。

由于数据是人工智能准备和采用的基础，这些数字表明，即使是在这一领域处于领先地位的行业也仍然面临着重大挑战，进展放缓。46%的FSI受访者和40%的其他行业的受访者也承认，在开始数据平台现代化之前，由于质量和治理问题，他们还没有准备好利用数据进行人工智能。

展望未来，FSI受访者表示，他们的主要目标是：扩大人工智能计划（74%），专注于特定的业务功能（68%），并评估人工智能的潜在用例（46%）。其他行业专业人士报告了类似的数字——分别为66%、62%和45%。72%的FSI专业人士还表示，人工智能启用和数据集成是近期的主要目标。这表明，企业计划为其业务做好准备，使其具备更好的人工智能准备，以便在流程中实施。

受访者还指出，内部培训（70%）和与外部合作伙伴的更紧密合作（40%）对于加快人工智能和数据战略至关重要。

总体共识是，维护良好的数据基础设施对于有效采用人工智能至关重要，这也是各行各业的许多IT专业人员计划在不久的将来开展的工作。然而，在可扩展性方面仍然存在挑战，以及管理维护良好的数据基础设施所带来的困难。