数字银行平台Plumery AI宣布推出一项新技术“AI Fabric”，目标是在不削弱治理、安全和合规要求的前提下，帮助金融机构将人工智能从概念验证和试点阶段，推进到日常银行运营层面。

标准化集成框架

Plumery将“AI Fabric”定位为一套标准化框架，用于在生成式AI工具与银行核心数据和服务之间建立连接。公司介绍称，该产品旨在减少对一次性、定制化集成的依赖，推动以事件驱动、API优先的技术架构，从而支持机构在更大规模上部署AI能力。

Plumery创始人兼首席执行官Ben Goldin在产品发布时表示，金融机构对AI应用的要求已相对清晰。他指出，银行希望AI能够支撑真正的生产级应用，提升客户体验和运营效率，同时不在治理、安全或控制方面作出让步。他表示，事件驱动的数据网格架构改变了银行数据的生成、共享和使用方式，而不是在原本就碎片化的系统之上再叠加一层AI。

数据碎片化与治理挑战

业内普遍认为，如何将AI从局部试点扩展到生产环境，是银行面临的主要难题之一。过去十年，银行在AI实验方面投入显著，但许多部署仍停留在有限场景。麦肯锡的研究显示，生成式AI有潜力明显改善金融服务业的生产率和客户体验，但大量机构受制于数据孤岛和传统运营模式，难以将试点项目转化为可规模化的生产系统。该咨询机构认为，企业级AI采用需要共享的基础设施和治理机制，以及可复用的数据产品。

数据碎片化被视为阻碍AI“运营化”的关键因素之一。许多银行仍依赖嵌入新型数字渠道的传统核心系统，导致产品线和客户旅程被分割成多个孤立模块。每一个新的AI项目往往需要重新进行系统集成、安全审查和治理审批，从而推高成本并拉长交付周期。

学术界和行业研究也对这一问题作出类似判断。有关金融服务业可解释性AI的研究指出，碎片化的数据管道增加了决策追溯的难度，并抬升监管风险，尤其是在信用评分和反洗钱等高度敏感领域。监管机构已明确要求，银行必须能够解释和审计由AI驱动的决策结果，而不论相关模型由哪一方开发。

Plumery表示，“AI Fabric”通过将面向业务领域的银行数据以受治理的数据流形式呈现，并支持在多个用例中复用，试图缓解上述问题。公司认为，将记录系统与交互层和智能层进行分离，有助于银行在保持控制和合规的前提下推进创新。

现有AI应用与技术限制

尽管存在结构性挑战，AI已在金融行业多个环节得到应用。行业分析师汇总的案例显示，机器学习和自然语言处理技术已广泛用于客户服务、风险管理和合规等领域。

在客户服务方面，花旗银行已部署AI驱动的聊天机器人处理常规客户咨询，以减轻呼叫中心压力并提升响应速度。在风险管理方面，一些大型银行利用预测分析工具监控贷款组合并预测违约情况。桑坦德银行公开介绍，其已采用机器学习模型评估信用风险并强化投资组合管理。

反欺诈检测被视为较为成熟的应用场景之一。银行越来越多地依赖AI系统分析交易模式，以比传统基于规则的系统更有效地识别异常行为。科技咨询公司的研究指出，这类模型高度依赖高质量的数据流，而复杂的系统集成仍然是中小型机构面临的重要约束。

更为前沿的应用正在部分边缘场景中出现。学术研究显示，在严格治理框架下，由大型语言模型驱动的对话式AI有望支持零售银行的部分交易和咨询功能。但相关应用目前仍处于实验阶段，并因潜在监管影响而受到密切关注。

平台竞争与架构趋势

Plumery所处的数字银行平台市场竞争激烈，这类平台通常被定位为编排层，而非替代现有核心系统。Plumery表示，公司已与多家合作伙伴建立连接，意在嵌入更广泛的金融科技生态系统。其中，与开放银行基础设施提供商Ozone API的集成，被公司视为帮助银行在无需大量定制开发的情况下，更快交付符合标准的服务。

这一做法与行业向可组合架构转型的趋势相吻合。Backbase等供应商推广以API为中心的平台，使银行能够在既有核心系统之上接入AI、分析工具和第三方服务。分析师普遍认为，这类架构更适合渐进式创新，而非一次性的大规模系统替换。

行业准备度与监管环境

多项研究显示，银行业在大规模采用AI方面的准备度仍不均衡。波士顿咨询集团的一份报告指出，不到四分之一的银行认为自身已为大规模AI应用做好准备。报告认为，主要差距集中在治理框架、数据基础和运营纪律等方面。

监管机构则通过提供受控实验环境来回应技术发展。在英国，监管沙盒计划允许银行在受监管的框架内测试包括AI在内的新技术。这类项目旨在在支持创新的同时，强化问责机制和风险管理要求。

在此背景下，Plumery等技术供应商被视为有机会提供连接技术愿景与监管现实的基础设施。Plumery表示，“AI Fabric”面向的是一个对运营级AI需求日益明确的市场，而相关工具能否在安全性和透明度方面经受检验，将成为其被采纳的重要因素。

目前，Plumery提出的架构能否成为行业通行做法尚无定论。随着银行从实验性项目逐步转向生产环境，关注焦点正从单一模型转向支撑AI的整体技术架构。在这一过程中，被认为既能提供技术灵活性，又能满足治理和合规要求的平台，可能在数字银行的下一阶段演进中发挥更大作用。