英国经济的数字化未来：当人工智能成为经济必需品时

英国的人工智能奇迹有一个不足之处：它（仍然）缺乏能够实施它的人才。

英国经济正经历一场根本性的变革，其全部影响将在未来几年逐渐显现。几十年来，企业一直以被动维护的方式运营数据基础设施，而人工智能的飞速发展正迫使企业进行一场范式转变，这场转变将影响到各个行业。传统的数据团队被动解决问题的方式正日益被能够学习、适应并主动采取行动的智能系统所取代。这种发展不再是创新先锋的技术噱头，而是任何希望在全球市场保持竞争力的企业都必须面对的经济挑战。

英国人工智能数据管理市场正经历着非凡的增长，甚至超过了最乐观的预测。数据本身就足以说明一切，并展现了这一发展的强劲势头。英国人工智能数据管理市场规模预计将从2023年的14.4亿美元增长到2030年的62亿美元，年均增长率高达23.2%。英国在欧洲扮演着领先角色，也是这一发展的关键驱动力。到2023年，英国在全球市场将占据5.6%的份额，这使其经济正逐步成为全球人工智能领域的重要参与者。

国际科技巨头的投资意愿凸显了它们对英国市场的信心。微软宣布了一项史无前例的220亿英镑投资计划，这是该公司在美国以外最大的一笔投资。谷歌紧随其后，承诺投资50亿英镑用于人工智能研究基础设施建设，而英伟达及其合作伙伴计划在英国人工智能基础设施方面投资高达110亿英镑。根据英美两国签署的“科技繁荣协议”，这些投资总额超过310亿英镑。这些公司投资并非出于对技术的热情，而是因为其经济效益令人信服。

创新与必要性之间

经济现实正与一场影响所有经济领域的技术革命碰撞。人工智能驱动的数据管理平台不仅有望提高效率，更有望从根本上重塑企业管理其最宝贵资源的方式。它们能够自动化重复性任务，在异常情况演变成问题之前将其检测出来，并将静态规则系统转化为动态的、可学习的基础设施。2024年，英国在人工智能领域的投资额达到29亿英镑，平均每笔交易价值590万英镑。这项投资已经产生了显著的经济影响。目前，英国人工智能公司为英国经济贡献了118亿英镑，是2023年的两倍。人工智能行业的就业人数已超过8.6万人。

不同经济领域的采用率差异显著，反映出数字化水平和投资能力的差异。2023年，英国约有15%的公司至少采用了一项人工智能技术，而到2025年，这一比例上升至39%。这一发展表明人工智能的采用速度加快，但也凸显出大多数公司仍处于人工智能应用的起步阶段。采用率与公司规模密切相关。大型公司采用人工智能技术的比例高达68%，而中型公司仅为34%，小型企业更是只有15%。这种差异凸显了小型企业亟需提高人工智能技术的普及率和理解度。

尽管前景广阔，但英国企业面临着将这些技术集成到现有系统、满足严格的合规要求以及保持数据控制权等一系列复杂任务。挑战多种多样，涵盖技术集成问题、技能短缺、数据质量和治理等诸多方面。据估计，英国每年因数据质量差造成的损失高达2000亿英镑，企业平均每年因数据不足而损失1000万至1500万英镑。这种经济现实使得智能数据管理系统不再是可选项，而是必需品。

金融业作为变革的先驱

人工智能驱动的数据管理的影响在英国金融业尤为显著，该行业历来是数据密集度最高的行业之一。这一转变体现在一系列令人瞩目的数据中。英格兰银行和金融行为监管局的一项联合调查显示，75%的金融机构已经在使用人工智能，另有10%的机构计划在未来三年内实施。与2022年相比，这一比例显著提升，当时只有58%的机构使用人工智能。基础模型目前占人工智能应用案例的17%，凸显了它们在标准化和扩展整个行业应用方面日益增长的重要性。

金融机构每天处理数十亿笔交易，必须满足复杂的合规要求，并同时实时检测欺诈行为。人工智能驱动的数据管理系统可自动验证交易数据，持续监控监管合规情况，并识别可能表明欺诈活动的异常情况。自动化决策在人工智能部署中扮演着重要角色，55% 的应用案例都涉及自动化决策。然而，完全自主的决策仍然很少见，仅占 2%，这反映了该行业谨慎的态度以及在关键流程中保持人工监督的倾向。

生产力提升显著且可衡量。劳埃德银行集团对英国100多家金融机构的高管进行的一项调查显示，59%的机构表示，人工智能的应用提高了生产力，这一比例较上年的32%大幅增长。三分之一的机构正在改善客户体验，另有三分之一的机构正在获得更深入的客户洞察。21%的机构表示，人工智能正在直接推动业务增长，而2024年这一比例仅为8%。这种发展势头正在推动人们观念的转变，目前91%的机构将人工智能视为机遇而非威胁，高于2024年的80%。

相应的，投资意愿也在不断增强。超过半数的机构计划在未来十二个月内增加人工智能方面的投资，另有22%的机构将维持目前的支出水平。各机构将人工智能视为一项战略杠杆：54%的机构预期人工智能能够带来竞争优势，53%的机构预计能够节省成本，52%的机构认为人工智能将推动业务增长，50%的机构表示人工智能将有助于培养一支技术技能更强的员工队伍。为了支持这一目标，近半数的机构已成立专门的人工智能团队，另有20%的机构正在与外部人工智能供应商合作，以加速人工智能的普及应用。

合规性对金融机构而言至关重要，也是推动其投资人工智能系统的关键因素。数据相关风险占据当前主导地位，其中数据隐私、质量、安全和偏见问题位列前五。这反映出该行业对准确、安全的数据的高度依赖，而这些数据正是人工智能系统运行的动力。诸如对第三方人工智能模型的依赖以及人工智能应用日益复杂等新兴风险预计将会加剧，从而引发人们对透明度和控制的担忧。网络安全仍然被认为是系统性风险中最高的，并且在未来三年内仍将保持重要性。然而，关键第三方依赖预计将带来最大的系统性风险增长，这凸显了加强对外部人工智能提供商监管的必要性。

制造业介于传统与技术前沿之间

英国制造业正通过人工智能驱动的数据管理实现生产力复兴，并有望从根本上增强其国际竞争力。目前，已有53%的英国制造商在生产车间应用机器学习或人工智能技术，远超30%的欧洲平均水平。这种领先优势不仅体现在应用率上，更体现在成熟的部署策略和可衡量的业务成果上。高达98%的制造商已经在使用或计划实施生成式人工智能，这凸显了该技术对制造业的巨大变革潜力。

各行业的采用率差异显著，反映出数字化成熟度和投资能力的不同。汽车行业以60%的采用率和5分（满分5分）的成熟度领先，其次是电子和高科技公司，采用率为55%。航空航天和国防行业的采用率为50%，而制药和生物技术公司的采用率为40%。像捷豹路虎这样的公司在128个生产基地使用人工智能分析技术来实时检测生产异常情况，这充分展现了人工智能广泛应用带来的实际效益。

美国和英国的制造商正在利用这些系统实时分析机器数据，实现预测性维护并自动化质量控制。实施人工智能驱动的预测性维护可以将维护成本降低高达 30%，并将设备故障率降低 45%。这些直接的生产力提升将转化为竞争优势。食品行业的一个例子说明了其经济影响。菲多利（Frito-Lay）的工厂大幅减少了计划外停机时间，从而能够增加 4000 小时的产能。这种效率提升对盈利能力和市场地位有着直接的影响。

英国制造商的投资意愿也相应很高，75%的英国制造商计划明年增加人工智能方面的投资。这些投资涵盖多个领域，从能源管理和减少浪费到流程优化和质量控制。然而，目前存在显著的知识鸿沟，只有16%的制造商认为自己了解人工智能的潜力。因此，只有三分之一的公司在生产运营中专门使用人工智能。尽管全球自动化机遇众多，但机器人技术的普及率仍然较低。这表明，虽然机器人技术的普及率正在提高，但英国需要转变其自动化策略，否则将面临错失变革性生产力提升的风险。

数字化重塑中的零售业

英国零售业正经历一场由智能数据管理带来的根本性变革，人工智能系统正在革新个性化服务和库存管理。人工智能的普及程度令人瞩目：99%的英国零售决策者表示其组织内部拥有某种形式的人工智能专业知识，而88%的人认为人工智能使本地零售商在与全球零售巨头的竞争中脱颖而出。曾经仅对科技型企业有利的技术，如今已成为零售业的制胜法宝。人工智能使本地零售商能够提供动态定价、个性化营销和更清晰的供应链可视性，这对于满足客户期望和快速适应变化至关重要。

人工智能已成为英国零售业的主流，几乎所有受访者都证实其在决策过程中发挥着作用。超过半数的受访者已在其组织内部设立了人工智能领导职位和团队。零售商正在利用人工智能系统整合来自各种触点的客户数据，预测购买行为并优化库存。挑战在于数据流的复杂性。大型零售商需要处理来自销售点系统、电子商务平台、会员卡、社交媒体和供应链系统的数据。人工智能驱动的数据治理可确保这些数据的管理符合相关法规，同时支持实时分析，从而实现个性化的客户互动。

关于人工智能代理的讨论往往着眼于未来，但在英国零售业，这些系统已经开始影响关键环节并产生影响。38%的英国消费者已经在零售中使用人工智能，其中60%希望获得人工智能驱动的配送更新，例如实时追踪。57%的消费者认为人工智能可以提高订单履行效率。尽管有这些优势，但研究发现，人们对信任和数据使用普遍持怀疑态度。只有46%的英国消费者信任人工智能会根据他们的购物历史推荐产品，而一半的受访者对于人工智能能否在不损害隐私的前提下改善购物体验仍存在分歧。值得注意的是，94%的受访者认为，人工智能工具在运行和数据处理方面保持透明至关重要。

人工智能应用带来的益处毋庸置疑。零售商表示，效率提升降低了成本，通过更深入的客户洞察和个性化体验增加了收入，预测分析增强了决策能力，而卓越的客户体验则带来了竞争优势。成功的团队正在利用人工智能来补充现有系统、减少摩擦并减轻工作负担。下一步的方向很明确：那些能够将业务和客户数据转化为可执行情报的英国零售商，不仅能够生存下来，而且能够蓬勃发展。构建强大的数据基础并部署完全可控的人工智能代理，对于长期的商业和运营成功至关重要。

5G、人工智能和能源：英国数字基础设施路线图——图片来源：Xpert.Digital

医疗保健：创新与系统超负荷之间

英国的医疗保健系统，尤其是国家医疗服务体系（NHS），正面临着前所未有的挑战：如何在资源有限的情况下满足日益增长的需求。人工智能被视为NHS应对这一需求的关键。政府已提出一项为期十年的医疗保健计划，概述了NHS的三大根本性转变：从医院转向社区、从模拟转向数字、从疾病治疗转向预防。这一转型的核心在于将人工智能融入医疗服务流程，并以NHS应用程序作为患者统一的数字化门户。其目标是使NHS成为全球人工智能应用最广泛的医疗保健系统。

全球规模最大的医疗保健人工智能试验，涉及超过3万名英国国家医疗服务体系（NHS）员工，展示了新技术如何为NHS员工节省前所未有的时间，并最终提升患者护理水平。这项突破性的微软365 Copilot试点项目覆盖了90家NHS机构，结果发现，人工智能驱动的行政支持平均每天可为每人节省43分钟或更多时间，相当于每年每人节省五周时间。试验结果表明，全面推广该技术每月可节省高达40万工时，每年累计可达数百万工时，使员工能够更有效地专注于一线护理工作。NHS估计，基于10万用户，该技术每月可节省数百万英镑，每年潜在节省数亿英镑。

近期发展重点在于：在新的英国国家医疗服务体系（NHS England）领导下，推广人工智能转录助手等成熟技术；通过英国国家卫生与临床优化研究所（NICE）的早期价值评估加速诊断人工智能的应用；以及在英国药品和保健产品监管署（MHRA）的人工智能气闸沙箱监管下，测试新型人工智能作为医疗器械的应用。人工智能系统能够以96%的准确率自动编码临床数据，从非结构化的临床记录中提取结构化信息，并自动识别受保护的健康信息以进行匿名化处理。预计到2024年，英国医疗保健领域人工智能市场规模将从132.6亿美元增长至36.76%，复合年增长率将达到惊人的水平。

然而，也存在一些重大担忧。在英国医学协会的一次特别会议上，医生和医学生对政府十年计划中的数字化和技术目标表达了严重的担忧。医生们警告说，在医疗服务体系本已因过时的IT基础设施而举步维艰的情况下，大规模推进数字化以及推广未经充分理解的人工智能技术，都可能带来潜在风险。一位全科医生警告说，该计划使医疗行业面临极其严重的IT相关风险，国家有可能成为一项连其创造者都尚未充分理解的技术的“小白鼠”，更遑论医疗行业本身。政府似乎正在效仿硅谷那种快速推进、不惜一切代价也要打破常规的思维模式，而这种模式在改革复杂的医疗体系时是行不通的。

电信是数字基础设施的支柱

电信行业在管理网络数据方面面临着独特的挑战，同时又扮演着推动整个人工智能转型发展的关键角色。随着5G网络的扩展和物联网设备的激增，数据量呈爆炸式增长。英国电信集团（BT Group）通过其子公司EE运营着英国最大的移动网络，已成功为超过75%的英国人口提供5G接入服务，这在英国移动通信领域是一项重大成就。在英国15个城市推出5G独立组网服务标志着一个转折点，因为这项技术终于能够兑现十多年来一直被热议的5G承诺。

人工智能应用的迅猛发展似乎是推动5G服务收入增长的关键。英国电信（BT）和Assembly Research估计，到2035年，5G SA覆盖范围的改善有望为英国经济贡献高达2300亿英镑，这主要得益于自动化、互联互通以及电网现代化。英国电信估计，仅5G SA支持的人工智能和机器学习等技术的工业应用，就能创造超过880亿英镑的经济价值。从农村发展和自动驾驶交通到无人机和媒体，一旦频谱和规划障碍得到解决，网络改善就能在多个领域释放数十亿英镑的潜力。

电信公司正在部署人工智能系统，以优化网络性能、预测网络中断并动态分配资源。65%的电信公司计划在2025年增加其人工智能基础设施预算，其中网络规划和运营是投资重点，占比高达37%。沃达丰英国公司和爱立信公司已成功将伦敦部分地区的5G无线单元日功耗降低了33%。这一成果得益于一项利用爱立信先进的人工智能和机器学习软件解决方案的测试。爱立信服务连续性人工智能应用套件及其智能能效功能可根据需求动态调整网络功耗，从而在不影响性能的前提下降低运营成本和碳排放。

基础设施转型中的能源问题正日益成为一个关键的经济和政治议题。英国政府已成立人工智能能源委员会，旨在管理人工智能和数据中心日益增长的能源需求，同时实现清洁能源目标。该委员会的目标是指导如何使人工智能的扩张与英国成为全球清洁能源领导者的愿景相契合。4月8日举行的首次会议探讨了如何提高英国人工智能基础设施和数据中心的能源效率和可持续性。鉴于英国政府雄心勃勃地计划在未来五年内将英国的公共计算能力提高20倍，能源影响巨大，需要跨部门协调规划。解决方案之一是创建人工智能增长区，即在能够支持至少500兆瓦电力容量的区域设立中心，这大约足以满足200万户家庭的用电需求。

转型中的物流和供应链

英国的物流和供应链行业正在经历一场彻底的变革，人工智能和自动化是这场变革的核心，它们能够帮助企业简化运营、改进决策并提升整体供应链绩效。如果您最近的收货速度更快、更准确、更环保，那么您正在见证一场悄然发生的革命。到2025年，智能技术将不再是遥不可及的愿景，而是会全面融入日常运营，从市中心的自动驾驶送货车到帮助零售商避免瓶颈的预测系统，都将无处不在。

人工智能如今在物流配送的规划和执行中扮演着核心角色。从路线规划到交通预测，智能系统帮助物流供应商更快、更明智地做出决策。配送不仅速度更快，而且更可靠，延误更少，车辆和燃料的利用率也更高。自动驾驶配送车辆和自动化系统已在英国部分地区投入使用，尤其是在短途或最后一公里配送方面。这些自动化技术减少了对人工的依赖，降低了成本，同时也为服务偏远地区提供了新的途径。

仓库和配送中心也经历了数字化转型。分拣、包装和库存盘点等人工操作正越来越多地由机器人取代，而人工智能软件则实时监控和管理库存。被称为“数字孪生”的数字模拟技术使物流经理能够在不影响实际运营的情况下测试各种场景，例如需求激增或供应链中断。这有助于更好地应对突发事件并发现新的效率提升点。像Simarco这样的公司正在使用SnapFulfil WMS等先进工具，将内部系统与客户直接连接起来，从而实现从收货到交付的整个过程中对库存和订单的实时可见性和控制。

然而，最新研究表明，英国供应链和运输行业的领导者们虽然期待着人工智能自主运行的未来，但在技能和数据整合方面却面临着诸多挑战。近半数受访企业缺乏足够的数据可见性来主动调整运输路线。45%的企业表示，他们无法在货物运输延误或中断之前采取纠正措施。这种技术愿景与实际运营之间的差距，还因企业内部的重大挑战而加剧。42%的受访者指出其所在企业缺乏相关技能，而39%的受访者则认为数据分散在不同的平台和解决方案中是一个严重的障碍。尽管存在这些挑战，但人们对人工智能驱动的未来依然充满信心，63%的企业预计将在未来五年内采用完全自主的智能体人工智能，或仅需极少的人工干预。

制药和生命科学处于创新前沿

英国制药和生命科学行业处于人工智能创新前沿，制药和生物技术公司越来越多地利用人工智能驱动的模型来加速药物研发，其方式包括预测分子相互作用、优化临床试验设计以及在研发早期识别潜在的安全隐患。这种加速研发对于满足未被满足的医疗需求和开发复杂疾病的治疗方法尤为重要。生成式人工智能在药物研发领域有着广泛的应用，包括对基因组数据和候选药物进行快速的计算机模拟分析。

英国政府积极支持该领域的创新，并于近期承诺投入8200万英镑，用于支持包括PharosAI和Bind Research在内的英国项目，这些项目利用人工智能开发针对阿尔茨海默病和癌症等疾病的新治疗模型和疗法。耗资2.25亿英镑的突破性超级计算机Isambard-AI有望通过人工智能辅助开发新药和疫苗，从而彻底改变医疗领域。这座位于布里斯托尔的尖端设施将于今年夏季全面投入使用，届时将成为英国最强大的超级计算机。Isambard-AI系统的部分组件已投入运行，目前正在进行的项目旨在探索针对阿尔茨海默病、心脏病和各种癌症等疾病的新疗法。

英国的OpenBind联盟将利用实验性技术，生成全球规模最大的药物与蛋白质（人体基本组成单元）相互作用数据集合。该数据集的规模将是过去50年收集数据总量的20倍，巩固了英国作为全球人工智能驱动药物研发中心的地位。这将有助于训练能够识别有前景的新药的人工智能模型，使研究人员拥有前所未有的能力，在对抗疾病的斗争中开辟新的领域。研发成本将降低高达1000亿英镑，并刺激政府“变革计划”所支撑的创新和经济增长。

随着数字技术推动创新，英国生物制药行业正日益寻求具备人工智能和数据技能的人才以保持竞争力。制药行业正越来越多地采用人工智能和大数据分析等新型数字工具来支持创新药物的发现和开发，但许多公司却难以找到并吸引到技能娴熟的员工。英国政府在人工智能监管方面采取了鼓励创新的策略，力求在监管需求与促进人工智能驱动型产业持续发展之间取得平衡。英国正积极探索如何在旨在改善患者疗效和简化医疗服务流程的项目中，以合乎伦理且有效的方式应用人工智能技术。

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迅速行动：这就是人工智能支持的数据管理如何带来回报——图片来源：Xpert.Digital

数据质量和治理的挑战

尽管技术不断进步，数据质量仍然是一个持续存在的挑战，从根本上影响着人工智能实施的成功。数据质量是组织数据完整性面临的最大挑战，并且这一问题日益普遍。2024年，64%的受访者表示数据质量是他们面临的最大数据完整性挑战，而2023年这一比例为50%。这导致了数据信任度的下降，67%的受访者表示他们并不完全信任用于决策的数据，这一比例较上一年的55%显著上升。虽然数据质量问题由来已久，但这些问题对业务成果的影响却比以往任何时候都更加巨大。

这是由于高级分析、商业智能和人工智能的快速发展所致。糟糕的数据无法做出合理的、数据驱动的决策，而当这些数据被用于驱动分析和人工智能模型时，其负面影响可能迅速而严重。今年，组织的数据质量评级下降了11个百分点。去年，66%的受访者认为他们的数据质量为平均水平或更差。今年，77%的受访者表示他们的数据质量充其量只能算平均水平。受访者表示，阻碍他们获得高质量数据的最大障碍是缺乏用于自动化数据质量流程的工具（49%）。不一致的数据定义和格式仍然困扰着各个组织（45%）。不出所料，数据量也成为一个日益严峻的挑战，43%的受访者将其列为首要关注点，而2023年这一比例为35%。

英国企业认识到有效的数据治理在现代经济中扮演着至关重要的角色，但也指出在实践中存在固有的障碍。调查结果显示，十分之八的英国企业认为数据治理不应再被忽视，它能够为企业带来战略优势。另有86%的企业认为，未来五年数据治理的重要性将日益凸显。随着人工智能（AI）正在改变企业的运营方式并被视为关键的差异化因素，近四分之三的企业表示，数据治理是实现更佳AI应用的基础。然而，在数据生命周期的各个阶段，企业在有效且负责任地管理数据时，面临的主要挑战包括：集成和可扩展性方面的困难，以及数据质量低下等问题。

良好数据治理面临的三大常见障碍是：将数据治理融入现有的工作方式和流程（72%）、提升数据质量和可扩展性（71%）以及确保数据治理与现有技术和商业模式保持同步（71%）。几乎所有受访公司都计划在未来两年内投资于数据治理方法。这包括投资高质量的技术和工具，以及提升内部数据素养和技能。81%的公司受到分布式数据（即数据分散在多个系统和位置）的制约，77%的公司表示其现有工具无法处理其处理的数据量。超过四分之三的公司认为数据立法和行业法规是一项重大挑战，75%的公司表示合格分析师短缺。

技能差距成为关键瓶颈

数据和人工智能领域的技能缺口正成为成功实施智能系统的最大障碍之一。据估计，到2030年，人工智能的普及应用将通过提升创新能力和工作效率，为英国经济带来高达4000亿英镑的增长。然而，一份新的报告揭示了各行各业在技能提升方面面临的严峻挑战。人工智能正在改变整个经济领域的就业格局，但雇主们却难以跟上步伐，驾驭其强大的力量。为了支持更广泛、更负责任地应用人工智能，英国政府推出了三项新工具：人工智能技能框架、应用路径和雇主核查清单。

人工智能相关岗位的需求远远超过合格专业人才的供应。据伦敦政治经济学院（LSE）称，英国当前的科技就业市场已明显聚焦于人工智能相关岗位。其中，人工智能和机器学习工程师位列最抢手职位榜首。云架构师在人工智能和自动化技术蓬勃发展之前就已炙手可热，如今更是难上加难。这是因为对于任何采用人工智能和自动化等技术的公司而言，云基础设施都至关重要。数据专业人才的短缺被认为是人工智能实施的最大障碍之一，全球数据相关职位空缺近290万个。

技能缺口使得人工智能投资的成本效益分析更加复杂。在英国，首席数据官的年薪在17.5万英镑至35万英镑之间，数据治理经理的年薪在12万英镑至18万英镑之间，而专业数据管理员的年薪在8.5万英镑至13万英镑之间。这些高昂的人员成本通常占人工智能实施总成本的40%至50%。调查显示，97%经历过人工智能相关事件的组织缺乏足够的人工智能访问控制，而63%的组织缺乏人工智能治理政策。这些治理漏洞并非仅仅是理论上的风险，它们会转化为实际的经济损失和监管处罚。

一项行业合作旨在提供帮助。预计到2030年，通过与英伟达、谷歌、IBM和微软的行业合作，将有750万英国工人获得必要的AI技能。英国技能委员会（Skills England）正利用这份新报告开发培训材料。三分之二的英国公司表示，人工智能已显著提高了生产力，但只有45%的公司提供员工培训，这凸显了尽管取得了显著进展，技能缺口依然存在。随着人工智能和自动化技术的普及，英国需要调整其应用策略，否则将面临错失变革性生产力提升并落后于国际竞争的风险。

创新与监管之间的监管格局

英国在人工智能监管方面采取了鼓励创新的策略，力求在监管需求与促进人工智能驱动型产业持续增长之间取得平衡。金融行为监管局（FCA）已确认，其以结果为导向的监管方法同样适用于人工智能领域。这意味着FCA将依靠现有的监管和法律框架来降低人工智能在英国金融服务和市场应用所带来的诸多风险。FCA认为这种监管方式能够促进创新。FCA注重结果而非僵化的规则，既允许企业在采用人工智能等新技术方面拥有一定的灵活性，又确保企业对公平对待客户和稳健运营负责。

2025年9月9日，英国金融行为监管局（FCA）推出名为“人工智能与FCA：我们的方法”的新网站，巩固了其在英国金融市场安全负责地应用人工智能的立场。FCA同时宣布推出人工智能实战测试（AI Live Testing）项目，这是其人工智能实验室（AI Lab）旗下的一项新举措，旨在让企业能够直接与监管机构合作，并获得量身定制的支持，从而在英国金融市场开发、评估和部署人工智能系统。该项目获得了广泛好评，各方普遍认为人工智能实战测试有助于提高透明度，弥合理论与实践之间的差距，并降低监管的不确定性——而监管的不确定性往往会阻碍人工智能项目的进展。

2025年9月，英国下议院财政委员会致函六家大型科技公司，要求其澄清在向英国金融业提供人工智能服务方面所扮演的角色。这些信函是正在进行的关于人工智能对银行、养老金和市场影响调查的一部分。信函中的问题涵盖广泛，包括这些公司的人工智能战略、透明度措施、偏见缓解措施、应急计划以及与英国金融行为监管局（FCA）和英格兰银行的合作情况。值得注意的是，委员会询问，如果这些公司被认定为关键第三方，它们将如何应对。关键第三方身份可能会带来更高的监管义务和更强的韧性要求。

预计到2025年，数据泄露的平均成本将达到440万美元，而影响超过5000万条记录的大型数据泄露事件的平均成本将达到3.75亿美元。到2025年3月，GDPR罚款总额将达到56.5亿欧元，其中针对Uber和Meta等公司的单笔罚款金额从2.5亿欧元到3.45亿欧元不等。中型企业GDPR合规的平均成本为140万美元。人工智能驱动的数据管理系统通过持续的合规性监控、自动化访问控制和全面的审计跟踪来降低这些风险。64%的IT决策者担心因数据不合规而可能面临的罚款，而80%的决策者则认识到，维护合规数据对于获得竞争优势至关重要。

机遇与挑战之间的前进之路

未来几年对英国经济及其能否充分发挥人工智能数据管理的潜力至关重要。成功实施人工智能数据管理的企业和组织将通过更快的创新、更优的决策和更高效的运营获得显著的竞争优势。经合组织估计，人工智能每年可将生产力提高1.3个百分点，相当于1400亿英镑。到2030年，人工智能的应用有望为英国经济带来高达4000亿英镑的增长。这些数据凸显了其中蕴藏的巨大经济潜力。

然而，挑战依然严峻。成功实施人工智能驱动的数据管理需要的不仅仅是技术专长，更需要对组织优先事项和流程进行根本性的调整。组织必须从被动的数据治理转变为主动的数据治理。文化转型与技术转型同等重要。数据团队必须从被动的问题解决者转变为战略架构师，负责协调智能系统，而非执行手动流程。尽管技术不断进步，数据质量仍然是一个持续存在的挑战，67% 的组织对其用于决策的数据缺乏完全的信任。

投资人工智能驱动的数据管理是一项复杂的经济决策。企业不仅要考虑平台许可费用（通常每年在 5 万至 50 万英镑之间），还要考虑实施成本（通常高于软件成本）以及必要的人员投入。这些巨额前期投资必须与不作为的代价进行权衡。据估计，数据质量差每年给英国企业造成 2000 亿英镑的损失。这些抽象的数字最终会转化为实实在在的业务损失、低效的营销预算和失败的战略决策。

如今的问题不再是人工智能驱动的数据管理是否会得到实施，而是企业如何才能快速有效地管理这一转型。经济激励显而易见，技术解决方案日趋成熟，竞争压力也日益加剧。凭借其在欧洲的领先地位、国际科技巨头的巨额投资以及鼓励创新的监管立场，英国已占据了有利的先机。能否成功平衡创新与负责任的实施、经济增长与数据隐私、技术转型与人工监管之间的关系，将决定英国能否实现成为人工智能驱动型经济全球领导者的目标。在此背景下，未来几年的战略决策将塑造英国未来十年的经济竞争格局，并可能决定整个行业的成败。

Konrad Wolfenstein

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