标准普尔全球评级警告人工智能的使用将影响银行的信用评级

这家评级巨头表示，银行在采用人工智能方面的表现将开始体现在其信用评估中

信用评级长期以来一直由熟悉的指标决定：资本缓冲、贷款质量、收入多样性、管理能力。标准普尔全球评级刚刚在该列表中添加了一个新变量。该公司宣布，银行对人工智能的采用将越来越多地影响其信用度的评估，这对世界上最具影响力的评级机构之一对金融机构风险的看法发生了有意义的转变。

标准普尔实际上说了什么

该评级机构 2026 年 9 月的报告将信贷结果直接与银行人工智能战略的成熟度以及围绕该技术的治理框架的强度联系起来。一家在没有足够控制的情况下积极部署人工智能的银行并不能在标准普尔赢得积分——而是在积累风险。

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该报告借鉴了 2026 年 6 月对 179 家全球金融公司进行的调查，该调查预计人工智能驱动的成本下降将在 2026 年达到 4%，到 2028 年将攀升至 6-8%。

调查还发现，84% 的受访金融公司目前主要将人工智能用于支持功能和流程自动化——例如欺诈检测、文档处理、合规检查。

不到三分之一的公司部署人工智能来开发新产品或服务。列举的主要原因是：对监管合规性和声誉风险的担忧。

为什么这会产生赢家和输家

标准普尔的核心论点是，人工智能采用的不均衡将在各机构之间产生有意义的不同结果。有效整合人工智能的银行预计将在评级机构密切关注的三个方面取得进步：财务绩效、风险管理和竞争定位。成本节约直接转化为利润。更好的风险模型可以减少信用损失。卓越的数字能力吸引并留住客户。

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治理部分值得强调，因为它很容易被低估。一家在没有健全的监督框架的情况下竞相在信贷承销或面向客户的应用程序中部署人工智能的银行正在同时承担模型风险、监管风险和声誉风险。标准普尔的框架表明，它将区分那些深思熟虑地采用人工智能的银行和那些将其视为捷径的银行。

为投资者解读言外之意

对于任何分析银行的人来说，标准普尔的报告本质上是在尽职调查中增加新的调查范围的指令。该机构的人工智能战略是什么？它的实施有多成熟？有哪些治理结构？这些问题历来是技术分析师的领域，但现在显然与信用相关。

预计的成本节省为该分析提供了定量依据。如果到 2028 年，人工智能在整个行业内实现 6-8% 的成本降低，那么在管理好治理风险的同时实现这一范围上限的银行将比同行实现更高的效率比率。

新产品中人工智能的采用率不到三分之一也暗示了下一阶段的差异化将来自何处。目前，大多数银行都在人工智能驱动的效率方面展开竞争。应对产品创新挑战的机构将拥有根本不同的收入状况——这是标准普尔正在关注的前沿，即使大多数银行尚未跨越它。

实际上，标准普尔所做的就是为银行的人工智能策略提供了新的受众：确定借贷成本的信贷委员会和评级分析师。能够展示成熟、管理良好的人工智能程序的银行会发现这个故事在评级审查中很有用。那些做不到的人将面临关于其竞争轨迹的越来越尖锐的问题。