在AI时代，数字化转型的基石在于干净的数据，至少，对于Sunwest银行的首席技术与战略官Ben Xiang而言，这将是他在2026年推进AI战略时重点关注的部分。

Xiang表示：“这或许是我能想到的进入一个真正为AI创新做好准备行业的最激动人心的时刻。”

美国银行、摩根大通、高盛和花旗集团等大型银行正大力投资AI项目，旨在转变工作流程，提高生产力和效率。Xiang表示，他今年也为Sunwest银行制定了类似目标，尤其注重改善数据层。

他说：“最终，一旦数据就位，你就可以开始实现流程自动化，并利用AI从中实现商业价值。”

据一份新闻稿介绍，Sunwest银行是一家总部位于犹他州桑迪市的私营商业银行，于2025年9月聘请Xiang领导其为期多年的现代化计划和技术项目。自2015年起，Xiang便担任该银行董事会成员，并于2019年担任临时首席信息官。

Xiang表示，在现代化努力中，该银行的一个项目是推出由OpenAI的GPT-5模型驱动的Microsoft Copilot，这款AI工具将为员工提供一个集中信息源，整合银行内部公开可用且可共享的信息。

该银行AI战略的下一个关键环节是将银行内部不同的数据源连接到一个数据湖中，Xiang表示，清理并集中银行的数据将为未来高级智能体工作流程的实现奠定基础。

他说：“通过这样做，我们能够提供相当全面和先进的数据分析，从而实现我们在全行范围内期望实施的众多自动化流程。”

寻求提高生产力

归根结底，Xiang的目标是评估现有哪些工作流程能够受益于自动化和智能工具，同时避免将投资错配到“不会产生商业成果”的创新项目中。

Xiang表示，他关注到外部研究表明一些生成式AI项目并未转化为投资回报率，因此他计划在组织内部追求“易实现的目标”和高成功率项目。

Xiang说：“我们真正希望提升银行的整体生产力和效率，未来12个月，我们将从内部审视多项指标，看看我们开展的AI项目是否真正取得了成功。”

根据埃森哲发布的《2026年银行业主要趋势》，由于大型语言模型的进步以及企业智能体开发工具的成熟，银行业今年将更好地利用自主式AI。

Xiang表示，事实上，将大型语言模型与其他应用连接起来，并在这一基础上叠加自主式AI，正是“人们真正开始看到其价值所在”的地方。

Xiang说：“能够拥有一个能够执行多项任务、为工作流程引入智能的AI智能体，这真正让人们大开眼界，也为组织内部能够做的事情打开了大门，从而显著提高业务效率。”

Xiang表示，该银行成功战略的一部分在于确保员工拥有所需的工具，并接受AI教育，“以真正利用这一不可思议的技术”。

埃森哲高级董事总经理兼全球银行业务负责人Michael Abbott表示，技术领导者需要使AI智能体易于使用，才能取得长期成功，特别是考虑到未来员工可能需要管理多个为他们工作的AI智能体。

Abbott表示：“它的使用必须像Excel或PowerPoint一样简单，不能像悬疑小说那样让人摸不着头脑。”

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