马来西亚银行业受限于核心系统，难以大规模应用人工智能

一项近期研究显示，仅有24%的马来西亚银行机构能够成功在全企业范围内扩展人工智能，这凸显了战略雄心与运营现实之间的巨大鸿沟。尽管几乎所有银行领导者都确认人工智能是其未来蓝图的核心，但在该行业的大多数领域中，其实际应用仍处于碎片化状态。

根据原发布方消息，Sabio World今年早些时候针对14家马来西亚银行机构进行的一项研究显示，76%的受访者仅能运行孤立的人工智能试点项目或进行“局部扩展”。这表明，虽然特定部门可能受益于自动化或预测性洞察，但该技术尚未融入这些金融机构的核心架构。

研究确定了阻碍更广泛应用的三大主要瓶颈。43%的受访者将遗留基础设施列为首要限制因素，因为旧系统往往需要复杂的变通方案才能与现代人工智能工具对接。紧随其后的是数据管理问题，占36%，机构正疲于应对部门孤岛和治理框架不一致的挑战。最后，21%的受访者指出缺乏明确的领导问责制，并指出尽管存在赞助支持，但并没有单一高管被持续指派负责推动人工智能计划在整个组织内的实施。

Cognizant东盟银行业务与金融服务主管Naveen Bankal指出，尽管区域领导者普遍怀有创新意愿，但在讨论当前部署状况时，基调却发生了显著转变。这表明马来西亚的银行正处于转型期，尽管对人工智能的需求很高，但遗留系统的技术债务为进步设置了难以逾越的上限。

对于马来西亚消费者和中小型企业（SME）而言，这种“局部扩展”的方式解释了为何数字银行体验仍不一致。虽然银行可能在某个部门提供无缝的人工智能聊天机器人或信用评分工具，但缺乏全企业范围的整合往往导致客户服务体验碎片化，以及贷款处理速度缓慢。对于投资者而言，这揭示了人工智能所承诺的效率提升尚未体现在资产负债表上，因为银行仍在将资源投入到修补式的解决方案中，而非进行全面的数字化转型。

这种技术停滞是在马来西亚强劲的国民经济表现背景下发生的，最新季度实际GDP同比增长了6.0%。尽管增长强劲，但银行仍面临双重挑战：既要在竞争激烈的环境中保持运营效率，又要进行快速创新。在总体通胀率为1.8%、失业率徘徊在3.0%的情况下，银行面临通过技术优化成本的压力，然而当前人工智能扩展的失败表明，这些成本节约措施可能比预期更难实现。

对遗留系统的依赖凸显了马来西亚金融业更深层次的结构性问题，即长期存在的IT架构如今已成为竞争演变的障碍。银行在展望未来时，必须超越孤立的实验，解决报告中指出的核心基础设施缺口。至于这是否需要全面更换核心系统，还是采取更激进的中间件策略，仍有待观察。

该行业现在必须密切关注银行是将资本支出优先用于核心系统现代化，还是继续偏好短期的、针对特定部门的人工智能项目。目前尚不清楚具体哪些机构成功跻身于那24%成功扩展人工智能的银行之列，也不清楚这些当前的实施失败为整个行业带来的确切财务成本。