金融业的AI焦虑：别光顾着“炒概念”，地基打牢才是王道

金融业的AI焦虑：别光顾着“炒概念”，地基打牢才是王道
最近参加了一个科技金融的论坛，台上专家们各种“AI赋能”、“数字化转型”，听得我头都大了。尤其是Nutanix台湾技术总监郑建华的演讲，虽然主题是“掌握AI驱动的金融未来”，但我听完后最大的感受却是：金融业别光顾着“炒概念”，地基打牢才是王道！
你说AI重要吗？当然重要！看看现在，哪个行业不嚷嚷着要被AI颠覆？金融行业更是首当其冲。想象一下，未来的银行可以提供更精准的个性化理财建议，保险公司能更快地处理理赔，股票交易员能利用AI模型捕捉转瞬即逝的市场机会……想想就很激动人心。
但问题是，理想很丰满，现实却很骨感。有多少金融机构真的能用好AI？有多少能把AI真正落地，产生实际效益？恐怕不少都是雷声大雨点小，最后沦为PPT上的空谈。
郑建华提到，现在金融机构面临的最大挑战之一就是“高昂的运营成本和日益严格的合规压力”。 这句话说得太实在了！AI不是免费的，它需要强大的算力、海量的数据、专业的算法工程师，这些哪个不要钱？而且，金融行业对数据安全和合规的要求极高，稍微不慎就可能踩雷。想象一下，如果AI系统被黑客入侵，客户的银行账户信息泄露了，那可不是闹着玩的。
所以说，搞AI不能只想着“弯道超车”，更要踏踏实实地把基础架构搞好。 这就好比盖房子，地基没打牢，再漂亮的空中花园也是空中楼阁，随时可能崩塌。 郑建华还提到“Cloud Smart”的理念，哪边便宜、哪边合规、哪边有弹性，就去哪边跑AI。 这句话简直是真理！不要迷信“All in Cloud”，也不要死守传统架构，而是要根据自身的需求和实际情况，灵活选择合适的云平台和技术方案。
他还提到了Kubernetes（K8s），说是云原生基础建设的核心。 我承认K8s很强大，但它也确实很复杂，对技术人员的要求很高。 我曾经尝试部署过一个简单的K8s集群，结果各种报错，各种配置，搞得我差点想放弃。可以想象，对于大规模的金融机构来说，部署和维护K8s的难度有多大。
Nutanix提供的解决方案，比如“GPT-in-a-Box”，听起来确实很有吸引力，能够帮助企业快速部署AI模型，简化数据管理流程。但关键是，这些方案能否真正解决金融机构的痛点，能否帮助他们安全、高效地利用AI？
总而言之，我认为金融业拥抱AI，绝对是大势所趋。但在这个过程中，一定要保持清醒的头脑，不要被各种概念和口号迷惑，而是要踏踏实实地打好基础，构建一个安全、可靠、高效的基础架构。 只有这样，才能真正把AI变成推动金融行业发展的强大引擎，而不是压垮骆驼的最后一根稻草。 别到时候AI没赋能，反而“致郁”了，那就真的得不偿失了。