Report on the Application of Generative AI in Financial Services in AIFCAIFC金融服务领域生成式人工智能应用报告AIFC金融服務領域生成式人工智慧應用報告AIFC 금융 서비스 분야의 생성형 AI 활용에 관한 보고서تقرير حول تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في الخدمات المالية في مركز أستانا المالي الدولي

To assess the level of AI implementation among Authorised Persons and the AIFC financial system's exposure to AI, the Astana Financial Services Authority (AFSA) launched an AI Survey in 2025 covering all Authorised Persons, receiving 42 responses. The survey found that 45% of respondents use AI, including tools provided by third-party service providers, though adoption remains largely nascent: 64% of firms remain in the early research stage, and only 5% have reached full-scale implementation, indicating that industry interest currently outpaces widespread operational deployment.为评估获授权人对人工智能（AI）的实施水平及AIFC金融体系所面临的AI风险敞口，阿斯塔纳金融服务管理局（AFSA）于2025年针对所有获授权人开展了一项AI调查，共收到42份回复。调查显示，45%的受访机构正在使用AI（包括由第三方服务提供商提供的工具），但整体采用程度仍处于起步阶段：64%的机构仍处于早期研究阶段，仅有5%已实现全面部署，表明行业关注度目前仍领先于实际运营层面的落地应用。為評估獲授權人對人工智慧（AI）的實施水平及AIFC金融體系所面臨的AI風險敞口，阿斯塔納金融服務管理局（AFSA）於2025年針對所有獲授權人開展了一項AI調查，共收到42份回覆。調查顯示，45%的受訪機構正在使用AI（包括由第三方服務提供商提供的工具），但整體採用程度仍處於起步階段：64%的機構仍處於早期研究階段，僅有5%已實現全面部署，表明行業關注度目前仍領先於實際營運層面的落地應用。인가 사업자(Authorised Persons)의 AI 도입 수준과 AIFC 금융 시스템의 AI 노출도를 평가하기 위해, 아스타나금융서비스청(AFSA)은 2025년 모든 인가 사업자를 대상으로 AI 설문조사를 실시해 42건의 응답을 받았다. 조사 결과 응답자의 45%가 제3자 서비스 제공업체의 도구를 포함해 AI를 활용하고 있으나, 도입은 대체로 초기 단계에 머물러 있다. 64%의 기업이 여전히 초기 연구 단계에 있고 전면 도입 단계에 이른 곳은 5%에 불과해, 현재로서는 업계의 관심이 광범위한 실무 적용을 앞서고 있음을 보여준다.لتقييم مستوى تطبيق الذكاء الاصطناعي لدى الأشخاص المرخَّص لهم ومدى تعرّض النظام المالي لمركز أستانا المالي الدولي للذكاء الاصطناعي، أطلقت سلطة أستانا للخدمات المالية (AFSA) في عام 2025 استطلاعاً حول الذكاء الاصطناعي شمل جميع الأشخاص المرخَّص لهم، وتلقّت 42 رداً. وتوصّل الاستطلاع إلى أن 45% من المشاركين يستخدمون الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك أدوات يقدمها مزوّدو خدمات خارجيون، وإن كان التبنّي لا يزال في معظمه في مراحله الأولى: إذ لا تزال 64% من الشركات في مرحلة البحث المبكرة، ولم تبلغ مرحلة التطبيق الكامل سوى 5% منها، ما يشير إلى أن اهتمام القطاع يسبق حالياً الانتشار التشغيلي الواسع.

The report finds that AI adoption is concentrated in lower-stakes areas such as customer communication and marketing rather than core financial functions like algorithmic trading or credit underwriting, though compliance-heavy functions such as AML/sanctions screening and fraud detection show notably higher materiality ratings. Firms overwhelmingly favour third-party AI solutions (38%) over in-house development (5%), reflecting a "buy over build" mentality. Looking ahead, 38% of respondents plan to implement AI in 2026 and only 26% report no plans at all, though projected 2026 AI spending is heavily skewed toward the $1,000–$10,000 tier, with no firms intending to exceed $100,000.报告指出，AI应用主要集中于客户沟通、市场营销等风险较低的领域，而非算法交易、信贷承保等核心金融职能；不过，反洗钱/制裁筛查、欺诈侦测等合规密集型职能的AI重要性评分明显更高。企业普遍倾向于采用第三方AI解决方案（占比38%），而非自主研发（仅占5%），体现出"以购代建"的思路。展望未来，38%的受访机构计划在2026年部署AI，仅26%表示完全没有相关计划；但2026年AI预算投入普遍集中于1,000至10,000美元区间，没有任何机构计划投入超过10万美元。報告指出，AI應用主要集中於客戶溝通、市場行銷等風險較低的領域，而非演算法交易、信貸承保等核心金融職能；不過，反洗錢/制裁篩查、詐欺偵測等合規密集型職能的AI重要性評分明顯更高。企業普遍傾向於採用第三方AI解決方案（佔比38%），而非自主研發（僅佔5%），體現出「以購代建」的思路。展望未來，38%的受訪機構計劃在2026年部署AI，僅26%表示完全沒有相關計劃；但2026年AI預算投入普遍集中於1,000至10,000美元區間，沒有任何機構計劃投入超過10萬美元。보고서에 따르면 AI 도입은 알고리즘 거래나 신용 심사 같은 핵심 금융 기능보다는 고객 커뮤니케이션과 마케팅 등 위험도가 낮은 영역에 집중되어 있으나, 자금세탁방지(AML)/제재 스크리닝과 사기 탐지처럼 컴플라이언스 비중이 큰 기능에서는 중요도 평가가 눈에 띄게 높게 나타났다. 기업들은 자체 개발(5%)보다 제3자 AI 솔루션(38%)을 압도적으로 선호해 ‘직접 구축보다 구매’ 성향을 보였다. 앞으로는 응답자의 38%가 2026년에 AI를 도입할 계획이며 계획이 전혀 없다고 답한 곳은 26%에 불과하지만, 2026년 예상 AI 지출은 1,000~10,000달러 구간에 크게 치우쳐 있고 100,000달러를 초과할 계획인 기업은 없었다.ويخلص التقرير إلى أن تبنّي الذكاء الاصطناعي يتركز في مجالات أقل حساسية مثل التواصل مع العملاء والتسويق، لا في الوظائف المالية الجوهرية مثل التداول الخوارزمي أو الاكتتاب الائتماني، وإن كانت الوظائف ذات الأعباء الكبيرة في مجال الامتثال، مثل فحص مكافحة غسل الأموال والعقوبات وكشف الاحتيال، تسجّل تقييمات أعلى بشكل ملحوظ من حيث الأهمية. وتفضّل الشركات بأغلبية ساحقة حلول الذكاء الاصطناعي المقدمة من أطراف خارجية (38%) على التطوير الداخلي (5%)، بما يعكس عقلية «الشراء بدلاً من البناء». وعلى صعيد المستقبل، يعتزم 38% من المشاركين تطبيق الذكاء الاصطناعي في عام 2026، ولم يُفِد سوى 26% بعدم وجود أي خطط لديهم، غير أن الإنفاق المتوقع على الذكاء الاصطناعي في عام 2026 يميل بشدة نحو الشريحة بين 1,000 و10,000 دولار أمريكي، ولا تعتزم أي شركة تجاوز 100,000 دولار أمريكي.

Respondents identified cybersecurity, data privacy, fraud/money-laundering risk and data risk as the most critical AI threats, while productivity, data analytics and operational efficiency were cited as the primary benefits. The main barriers to adoption are organisational rather than technical — AI is often not viewed as a top priority — while governance controls remain concentrated on data protection and third-party risk management, with accountability for AI systems largely siloed within IT functions. AFSA states it will continue to monitor AI adoption through further surveys and FinTech Lab testing, and will engage with industry to determine whether additional guidance or measures are necessary.受访机构将网络安全、数据隐私、欺诈/洗钱风险及数据风险列为最重要的AI威胁，而生产力提升、数据分析与运营效率则被视为主要收益。采用AI的主要障碍更多源于组织层面而非技术层面——AI往往未被视为首要优先事项；治理管控措施仍主要集中于数据保护及第三方风险管理，AI系统的问责机制在很大程度上仍局限于IT职能部门内部。AFSA表示，将继续通过后续调查及金融科技实验室（FinTech Lab）测试监测AI应用情况，并与业界沟通，评估是否有必要出台进一步指引或措施。受訪機構將網絡安全、數據隱私、詐欺/洗錢風險及數據風險列為最重要的AI威脅，而生產力提升、數據分析與營運效率則被視為主要收益。採用AI的主要障礙更多源於組織層面而非技術層面——AI往往未被視為首要優先事項；治理管控措施仍主要集中於數據保護及第三方風險管理，AI系統的問責機制在很大程度上仍侷限於IT職能部門內部。AFSA表示，將繼續透過後續調查及金融科技實驗室（FinTech Lab）測試監測AI應用情況，並與業界溝通，評估是否有必要出台進一步指引或措施。응답자들은 사이버 보안, 데이터 프라이버시, 사기/자금세탁 위험, 데이터 위험을 가장 심각한 AI 위협으로 꼽았으며, 생산성, 데이터 분석, 운영 효율성을 주요 이점으로 들었다. 도입의 주요 장애물은 기술적이라기보다 조직적인 것으로, AI가 최우선 과제로 여겨지지 않는 경우가 많다. 거버넌스 통제는 여전히 데이터 보호와 제3자 위험 관리에 집중되어 있으며, AI 시스템에 대한 책임은 대체로 IT 부서 내에 국한되어 있다. AFSA는 추가 설문조사와 핀테크 랩(FinTech Lab) 테스트를 통해 AI 도입을 계속 모니터링하고, 추가 지침이나 조치가 필요한지 판단하기 위해 업계와 협의할 것이라고 밝혔다.وحدّد المشاركون الأمن السيبراني وخصوصية البيانات ومخاطر الاحتيال وغسل الأموال ومخاطر البيانات بوصفها أخطر تهديدات الذكاء الاصطناعي، في حين أشاروا إلى الإنتاجية وتحليلات البيانات والكفاءة التشغيلية بوصفها الفوائد الرئيسية. وتتسم العوائق الرئيسية أمام التبنّي بطابع تنظيمي مؤسسي لا تقني، إذ كثيراً ما لا يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي باعتباره أولوية قصوى، بينما تظل ضوابط الحوكمة مركّزة على حماية البيانات وإدارة مخاطر الأطراف الخارجية، مع حصر المساءلة عن أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير داخل إدارات تقنية المعلومات. وتؤكد سلطة أستانا للخدمات المالية أنها ستواصل رصد تبنّي الذكاء الاصطناعي من خلال مزيد من الاستطلاعات واختبارات مختبر التكنولوجيا المالية (FinTech Lab)، وستتواصل مع القطاع لتحديد مدى الحاجة إلى إرشادات أو تدابير إضافية.