人工智能（AI）、云计算和区块链等科技创新正在推动业务变革，提升效率、促进增长。然而，这些科技进步同时也在韧性、合规、数据安全和信任等领域引发新的风险，如果不能良好应对，可能影响企业的长期发展。
安永大中华区首席运营官、安永亚太区金融科技与创新首席合伙人忻怡接受The Asian Business Review专访，分享了自己的专业见解。忻怡拥有20余年金融行业专业服务经验，目前领导安永大中华区3,500多名专业服务人员，向客户提供战略与科技驱动型解决方案。
作为安永亚太区金融科技与创新服务领航人，忻怡在中国组建了一支专业团队，致力于推动大数据、人工智能、区块链和机器人流程自动化（RPA）等前沿技术的应用。凭借丰富的项目实施经验，她始终将技术创新与业务需求紧密结合，帮助金融机构客户降本增效，提升市场竞争力。
展开剩余86%作为2025亚洲卓越创新奖评委，忻怡强调，应在创新实践中融入韧性建设，保障数据安全，平衡合规要求，并推动面向未来、值得信赖的创新。
随着网络威胁与监管挑战日益加剧，企业应如何在创新方案制定之初就融入数字韧性建设？如今，企业正在研发、风险管理及业务拓展等职能部门积极应用人工智能、云计算和区块链等创新技术。这些技术无疑帮助企业推升效率，减轻风险，降低运营成本，但同时也带来了新的威胁，如，网络安全风险攀升，监管合规挑战加剧等。因此，若在制定创新计划时未融入韧性要素，则可能导致严重后果。
韧性是指企业在遭遇不利事件时，能够恢复与适应的能力。鉴于创新计划的各个环节均可能存在漏洞，因此在整个创新计划生命周期中贯穿“韧性设计”的理念至关重要，以确保企业具备韧性。
关键举措包括在整个企业范围内培育韧性设计文化，尽早协调相关部门参与，包括合规、法务和网络安全团队，以及业务项目负责人等。还应识别并梳理创新计划核心要素之间的相互关联与依赖关系，包括人员、流程、技术、设施、第三方和信息等，并针对各项要素评估相应的韧性建设措施。
在此基础上，企业需识别韧性建设方面的薄弱环节，制定有针对性的风险应对策略，并定期执行情景测试，通过模拟运营中断场景，评估韧性措施有效性，并实施必要的改进措施。最后，还需密切关注市场动态和监管政策更新，确保数字韧性实践的合规与持续优化。
通过在推进创新技术应用的过程中贯穿韧性设计，企业可充分实现投资价值，同时打造强大的韧性，有效应对不断涌现的风险与挑战。
金融机构如何在效率、规模扩张与合规要求之间实现精准平衡？金融机构在追求效率提升与规模扩张时，常常面临合规要求的制约，但这三者并非不可调和的矛盾。
合规为基石。在此基础上，金融机构可通过科学的战略规划与资源配置，优化运营流程、提升工作效率，最终实现可持续的业务增长。这种均衡模式使组织既能满足监管要求，又能有效推进落实发展目标。
合理的战略布局必须立足于金融机构自身的市场定位与资源禀赋，既要避免脱离实际盲目追求规模扩张，也要防止过度超前采用与当前管理水平不匹配的效率工具，导致资源错配与运营风险。
效率与规模本质上是相互促进的关系。机构应当根据既定的增长目标，评估现有技术能力与管理水平，选择适配的效率提升方案。例如，区域性银行可优先优化信贷审批流程而非直接部署AI风控系统，在控制成本的同时实现处理效率的阶梯式提升。这种渐进式创新既能保障合规底线，又能为规模扩张奠定坚实基础。
在金融创新中，速度、规模和合规不是相互制约的三难选择，而是相互成就的三维坐标——真正优秀的机构，能在这三个维度上同时突破。
在采用人工智能处理大量敏感客户数据时，应当建立哪些防护机制？在利用人工智能系统处理大量敏感的客户数据时，若缺乏充分的防护措施，则可能引发重大的隐私、安全与合规风险。因此，必须建立有效的防护机制，确保妥善使用敏感数据，保障人工智能的可信赖性，并满足必要的隐私要求。防护措施主要涵盖三个关键领域：隐私要求、人工智能模型安全性以及网络安全防护。
满足隐私要求需确保数据的合法性，即仅收集和使用符合法律和伦理规范且与人工智能预期用途相匹配的数据；获取客户对其敏感数据在人工智能系统中使用（如模型训练或决策支撑）的明确知情同意；赋予用户相应的控制权，使其可通过选择加入、选择退出、访问自身数据，或者提出更正或删除等要求，对其数据实现有效控制。此外，还需对数据进行匿名化或假名化处理，移除或替换个人身份识别信息，使信息无法与特定个人关联，降低人工智能训练和使用中的隐私风险。
人工智能模型安全聚焦于保障模型训练过程中的安全性，包括防范数据篡改和验证数据来源，以防因偏见或恶意输入（如投毒数据）导致的模型功能受损。同时，还需通过定期审计来减少偏见，特别是在敏感数据会影响结果时，应及时识别并纠正歧视性结果；确保模型具备可解释性，以便在批准或拒绝等决策依据涉及到敏感数据时，能向用户清晰解释人工智能的决策依据。
网络安全防护包括通过严格的机制，实施访问控制与身份认证，确保仅授权用户可访问敏感数据和人工智能系统，并通过在人工智能生命周期内保护信息免遭未经授权的披露、丢失或不当使用，防止数据泄露和滥用。此外，还需通过跟踪访问模式、数据流动和模型性能来监控异常情况，尽早识别异常活动、潜在泄露或模型漂移。最后，还需制定应急响应计划，明确应对安全事件的处理流程，包括事件遏制、通知用户、上报监管机构以及系统恢复，最大限度降低损害。
传统行业如何在保持公信力的前提下有效融合科技创新？科技发展带来的不确定性，往往会对企业长期积累的公众信任构成挑战，同时也考验着市场对创新成果的接受程度。要实现科技创新与公信力的有机统一，需要把握三个核心原则。
首先，科技创新必须坚持可解释性原则。这意味着要坚决避免采用“黑箱”式的技术方案，特别是人工智能等新兴技术的应用，要确保其决策逻辑和运行机制透明可追溯。只有让利益相关方充分理解技术的工作原理，才能建立持久的信任基础。
其次，风险管控是科技创新的必要保障。即便是金融行业这样对创新接受度较高的领域，也必须建立完善的风险控制体系。这包括设置多层级的安全防护措施，以及制定清晰的熔断机制，确保在出现异常情况时能够及时干预，将风险控制在最小范围。
第三，渐进式融合是稳妥推进的有效路径。科技创新不应追求一蹴而就，而是要采取分阶段、渐进式的实施策略。通过小范围试点验证、逐步扩大应用的方式，让技术、组织和市场都有充分的适应过程，避免激进变革带来的系统性风险。
需要特别强调的是，真正的科技创新不是要用机器完全取代人的作用，而是要通过技术手段焕发传统业务的新活力。这种“守正创新”的理念，既坚守行业的本质价值，又积极拥抱技术进步，才是传统行业实现数字化转型的成功之道。
怎样的战略举措才能真正面向未来，满足未来十年发展需求？面向未来十年的发展战略，需要建立在业务创新与科技创新的双轮驱动之上。在制定战略时，必须把握五个关键维度：首先，战略规划要具备全局视野，全面覆盖企业发展的各个层面；其次，要立足企业实际，精准识别并解决发展过程中的痛点难点；第三，坚持以业务需求为导向，围绕最迫切的业务挑战展开谋划；第四，确保战略具备高度可实施性，通过科技手段分阶段推进；最后，实施过程要循序渐进，采取小步快跑的方式稳步推进。
然而，战略是否能满足未来十年的发展需求？这个有待商榷。从国家层面来看，即便是最高层级的战略规划，也通常以五年为一个周期进行制定和调整，每个新周期都会对前一阶段的实施效果进行评估和优化。对企业而言更是如此，任何战略都不可能一蹴而就、一成不变。
真正有效的做法是：确立一个长期的发展目标，同时根据自身能力发展和外部环境变化，持续进行动态调整和优化。在保持战略定力的同时，实现稳步加速发展。这种既着眼长远又立足当下的战略思维，是组织在面对未来十年的挑战与机遇以及日益变幻的营商环境时的最佳选择。
作为2025亚洲卓越创新奖评委，您将如何评估一项创新是否正在为数字进步树立可复制的标杆？在我看来，评估一项创新是否真正为数字进步树立了可复制的标杆时，需要从三个关键维度进行考量。
首先，这项创新必须具备应用价值，而不是停留在理论层面的成果，是真真切切能解决某一实际问题，或对工作与生活能有质的提升。
其次，标杆性的创新应当具备广泛的可借鉴性，能适应多种应用场景，也具备衍生新场景的潜力。这样的创新成果才能突破原有领域的限制，被其他行业或机构所复制和应用，从而产生更大的社会价值和经济价值。
最后，真正具有标杆意义的创新还必须具备前瞻性和可持续性。它不仅要适应当前的技术环境和市场需求，更要能够经受住经济周期的考验。这意味着创新成果需要有足够的韧性和适应性，能够在不同的经济环境下持续发挥作用，而不是昙花一现的短期解决方案。
只有同时满足这三个条件的创新，才能称得上是真正为数字进步树立了可复制的标杆。
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