包括中南美在内的整个受监管行业，人工智能(AI)的采用标准正在发生变化。与性能竞争相比，“可解释性”、审计追踪以及人类能否进行最终控制，正成为实际部署的核心条件。
哥伦比亚最大的银行——哥伦比亚银行(Bancolombia)被视为这一趋势的代表性案例。该银行拥有超过3600万客户，哥伦比亚约50%的金融交易都通过该银行进行。哥伦比亚银行可持续价值团队负责人兼项目经理亚历杭德罗·阿里亚斯(Alejandro Arias)最近在Appian World 2026上表示：“如果无法解释决策过程，就不能让AI介入该决策。”他还强调：“‘透明度’不是谈判的对象，‘信任’不仅仅是一种价值，而是一项原则。”
这番言论表明，金融业对AI的采用正在超越简单的自动化，迈向“负责任地使用”的阶段。特别是在银行这类监管严格的行业，必须能够追踪AI是基于何种依据得出结论，并且当问题发生时，必须具备能够验证和修正问题的结构。
从整理分散的系统开始……在AI之前先打好治理基础
哥伦比亚银行并非急于应用AI，而是首先专注于内部系统的整顿。据Appian Corp.的高级现场销售经理莱昂纳多·维瓦斯(Leonardo Vivas)称，初期面临的挑战是相互分离的数据库和互不连接的遗留系统。在这样的环境下，即使引入自动化和AI，也不可避免地会增加错误和管控风险。
哥伦比亚银行基于Appian平台，构建了一个结合AI、机器人流程自动化(RPA)和人工审查流程的运营体系。其核心在于，不将文档、信息和流程分开看待，而是将它们纳入一个受控的流程之中。这样一来，手动操作的比重减少了约70%，文档处理速度也得到显著提升。
构建速度也很快。大约在13到14周内，文档自动化系统就投入了运行，目前每月能够以高精度处理8万份文档。不过，哥伦比亚银行方面表示，取得这一成果的背景，不仅是技术因素，还包括组织文化的变革和运营人员能力的提升。
“先用了AI再说”的指令陷阱……银行业可能犯下大错
哥伦比亚银行对金融机构在缺乏足够控制手段的情况下急于推广AI的做法持警惕态度。阿里亚斯指出，许多金融机构采取“所有事情都必须用AI”的方式，反而加剧了错误的发生。
他强调的一点是，AI不应是在业务之外随意运行的支持工具，而必须在内部流程中得到管理和记录。其解释是，只有文档处理、信息移动和审批过程都处于同一个系统框架内，才能同时确保安全性、速度和监管合规性。这与近期金融业AI采用讨论中经常提及的“人在回路中”(Human-in-the-loop)，即人类保留最终监督权的结构相契合。
这一案例表明，在受监管行业中，AI竞争力并非仅仅由模型性能或部署速度决定。未来，“有多值得信赖”很可能比“有多聪明”成为更重要的评估标准。哥伦比亚银行的做法再次印证了，在金融业AI推广的阶段中，治理是先于技术的。
TP AI注意事项 本文使用基于TokenPost.ai的语言模型进行了摘要。本文的主要内同可能被遗漏或与事实不符。