Hitachi Vantara 报告显示：84% 的高管担心 AI 给基础架构带来压力导致灾难性数据丢失，41% 的受访者表示 AI 已成为其职能中不可或缺的一部分
加州圣克拉拉 - 2025 年 3 月 26 日- Hitachi, Ltd.（TSE: 6501）旗下专注于数据存储、基础设施及混合云管理的子公司 Hitachi Vantara 今日发布的一项新调查显示，人工智能（AI）的迅猛发展正对传统数据基础架构带来前所未有的压力，迫使银行、金融服务与保险（BFSI）行业企业在安全性、数据质量和可持续性之间进行权衡。该《2024 年数据基础架构现状报告》基于对来自全球 231 位 IT 与业务高管的反馈调查发现，尽管有 36% 的受访者认识到数据质量对 AI 成功至关重要，但金融领域的领导者仍将重心放在数据安全上 - 从而在 AI 表现与长期投资回报之间留下了隐患。
点击此处下载银行、金融服务和保险行业报告：https://hitachivantara.com/en-us/erated-forms/state-of-bfsi-data-infrastruct
近一半（48%）的受访者将数据安全列为 AI 实施中的首要关注点，反映出防范内外部威胁的紧迫性。这种担忧是可以理解的，因为 84% 的受访者承认若因攻击或失误导致数据丢失，将是灾难性的后果。然而，研究结果同时指出，忽视数据质量也会给 BFSI 机构带来沉重代价，包括：
- BFSI 机构中，数据仅在 25% 的时间可用于所需的时间与位置；AI 模型的准确率仅为 21%。
- 36% 的受访者担心内部 AI 导致的数据泄露风险，38% 担忧无法从勒索软件中恢复数据。
- 尽管勒索攻击是 IT 领导者最关心的问题之一，但 36% 表示“AI 出错导致数据泄露”是其三大关注点之一，32% 则担心 AI 驱动的攻击可能会引发数据泄露。
“金融服务业的商业模式本质上建立在信任之上。声誉损害是一个重大的风险，因此在我们这个行业，安全性与准确性之间的互动是一个关键且复杂的挑战。”Hitachi Vantara 金融服务首席技术官 Mark Katz 表示。“例如，如果某个聊天机器人在训练数据中意外披露敏感信息，后果将非常严重。此外，错误答案或‘幻觉’的代价也非常高昂；一旦有人基于错误数据做出决策，将引发一系列法律责任问题。”
尽管存在准确性问题，BFSI 领域的 AI 采用速度仍在加快。但很多企业在未做好充分准备的情况下就实施了 AI：然而，许多企业在部署 AI 时缺乏充分的准备，71% 的受访者承认在实际部署中进行测试与迭代；而只有 4% 的受访者使用受控的沙盒环境。报告指出，对于许多金融服务业领导者而言，数据质量是 AI 成功实施的关键考量之一，但诸如安全等更紧迫的风险使他们不得不牺牲 ROI。
“尽管金融服务行业对生成式 AI 的快速采用令人振奋，但金融机构必须确保采取战略性方法。” Celent 生成式人工智能联席主管 Alenka Grealish 表示：“企业必须在速度与创新取得平衡的同时，清晰聚焦于安全性、准确性与伦理责任。优先制定全面规划与稳健框架的机构，不仅能降低风险，还能释放 GenAI 的全部潜力，实现可持续增长与竞争优势，并在这一过程中赢得利益相关者的持久信任。”
报告提出了构建更具弹性、AI 就绪型基础架构的关键考量，以帮助 BFSI 机构面向未来做好准备：
- 负责任的实验：42% 的 BFSI 领导者表示，他们正通过实验积累实施 AI 所需的技能。受控沙盒中的负责任测试可降低风险，同时发掘 AI 潜力。
- 全方位的可持续性：从节能的数据存储到优化的软件，业务与 IT 领导者必须将可持续性理念纳入其基础架构、应用、模型、数据实践与战略的每一层。
- 系统简化与统一：统一管理混合环境、自动化安全任务、利用统一数据平台加快洞察速度并简化 AI 训练。
- 确保数据弹性并利用 AI 实现防御：构建冗余系统、回滚存储与 AI 模型恢复机制，规避故障或攻击带来的风险。借助 AI 识别风险、提升恢复力，并通过不可变、加密、自修复的存储手段，抵御 AI 驱动的攻击威胁。
本报告基于日立 Vantara 2024 年全球数据基础架构调查结果，涵盖来自 15 个国家的 231 位 BFSI 专业人士、C 级高管和 IT 决策者。
如需了解 Hitachi Vantara 如何通过现代数据基础架构提供数据驱动解决方案的信息，请点击此处。
其他资源
- Hitachi Vantara 数据基础设施现状报告
- 网络研讨会：企业如何走上一条值得信赖的 AI 成功之路？
- 视频：企业工作负载的 AI 解决方案堆栈
- 新闻稿：Hitachi Vantara 宣布推出 Hitachi iQ 可信数据基础设施解决方案，助力现代 AI 系统构建基于 NVIDIA HGX™ 平台的 AI 系统
- 洞察：混合云已成为释放生成式 AI 力量的关键
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