本文来源：KPMG 2026 金融科技报告在私募基金应用中的解读
核心洞察: 2026 年初，65% 的金融机构预计一年内实现 AI 规模化部署，但当前真正做到的仅 26%。差距不在技术，在基础。
核心洞察: 52% 的机构承认，数字化投资中超过 40% 的价值来自底层平台，而非 AI 等前沿技术。
核心洞察: 43% 的机构因修复技术债务的成本，被迫推迟新技术投资计划。
一、野心与现实的鸿沟
2026 年 4 月，毕马威（KPMG）发布了年度全球金融科技报告（点击阅读原文下载），基于对 760 位金融服务领域技术负责人的全球调查（年收入 10 亿至 1000 亿美元，员工 500 至 50000 人），数据覆盖欧洲中东非洲（53%）、美洲（28%）和亚太（19%）三大区域。
报告开篇就揭示了一个矛盾的数据：
89% 的受访者认为自己是行业创新者或快速跟随者。 其中 43% 自认创新者——市场上最先试验和采纳新技术的那批人，46% 是快速跟随者。只有 10% 的机构愿意等到技术成熟后再入场。
但同一份报告显示，当前只有 26% 的金融机构在将 AI 用例规模化部署到生产环境并实现投资回报。
也就是说，接近九成的机构觉得自己走在前面
，但真正跑通规模化 AI 的只有四分之一。
这个差距意味着什么？
报告给出了更具体的预期：在未来 12 个月内，65% 的金融机构认为自己将达到 AI 规模化部署阶段。其中银行业和资本市场预计成熟最快（70%），其次是保险业（66%）、资产管理（59%）和私募股权（54%）。
换句话说，整个行业正在经历一场认知先行，落地滞后
的技术追赶。这不是说谁在吹牛，而是从试点到规模化本身就是一个需要跨越基础设施、数据质量、人才储备和组织文化的系统性工程。
二、AI 不是冰山顶端，基础才是水下部分
毕马威全球金融服务负责人 Karim Haji 在前言中写了一句话，值得反复看：
AI 只是冰山一角，真正重要的是支撑它的生态系统——高质量数据、简化流程、弹性基础设施和嵌入式安全。没有这些基础，再先进的 AI 工具也难以产生有意义的结果。
这句话直接戳中了行业痛点。
报告数据显示，52% 的机构承认，他们从数字化技术中获得的财务价值中，超过 40% 来自基础平台和核心技术平台（云基础设施、ERP 系统、CRM 平台等），而非 AI、区块链或数字孪生等前沿技术。
核心洞察: 在 AI 焦虑（FOMO）的时代，金融机构仍然从
无聊的底层基础设施中获取最大回报。
细分来看，银行业在基础平台的价值捕获上表现最突出：44% 的银行受访者表示基础平台贡献了 41%-50% 的数字化价值。私募股权和资产管理的数据相对偏低，但也呈现出相同的趋势——基础平台的价值贡献远超前沿技术。
这背后的逻辑其实很朴素。一家基金如果连投资者数据都分散在五个系统里、募资流程还在靠 Excel 手动流转，直接上大模型做智能尽调问答，效果必然打折。AI 的效果取决于喂给它的数据质量和流程标准化程度，这是物理规律，不是管理口号。
三、技术债务：最贵的省钱
方式
报告揭示了一个颇具讽刺意味的现实：
三分之一的机构将超过 40% 的技术预算用于系统维护，只有 23% 将同等比例投入增长，仅 9% 用于转型。
这意味着什么？意味着大部分技术预算被维持现状
吃掉，真正能推动业务向前走的投入少得可怜。
更具体的数据是：45% 的受访者表示，因为成本压力错过了投资新兴技术的机会。43% 表示修复技术债务的成本直接阻碍了新技术项目的投资。
核心洞察: 技术债务不是
以后再还的问题，而是已经在吞噬你未来投资能力的现实约束。
这个现象在私募股权行业尤其值得警惕。中型私募（AUM 5-50 亿）的技术团队通常只有几个人，技术栈的历史包袱往往是在公司从三五个人的小团队快速扩张过程中堆积起来的。每个新系统都解决了一个眼前问题，但系统之间的集成、数据口径的统一、API 的标准化，这些看不见的工作
被不断推迟。
等到有一天想做 AI 驱动的智能填报或自动化尽调时，发现第一步不是选模型，而是先把分散在七八个系统里的数据拉通。
四、人才缺口：有想法，没人做
60% 的受访者表示，他们有数字化转型的想法，但缺乏实现这些计划所需的人才。
技能和人才被列为技术战略成功的最关键因素，排在数据质量、预算、领导力之前。
但人才问题不只是招不到人
那么简单。报告揭示了一个更深层的结构：
-
数据安全和数据分析被列为最关键的改进方向（各 40%、37%） -
数据治理和数据投资紧随其后（各 35%、34%） - 但数据文化、数据互操作性和数据可访问性排在最后
（26%-29%）
这意味着机构在技术投入上更偏向硬能力
（安全防护、分析工具），而对软基础
（数据文化、跨系统流通、组织内数据民主化）投入不足。
毕马威德国技术顾问合伙人 Gerrit Bojen 指出：
随着金融机构开始在企业内部部署 AI Agent，数据质量和可访问性将变得越来越重要。数据治理方面的进展将是确保 Agent 能在组织内有效运行的关键。
Agent（智能体）和传统的 AI 应用有一个本质区别：它需要在业务流程中自主读取、判断、执行。如果数据散落在权限不通的系统里，Agent 就无从下手。这不是算法问题，是数据工程问题。
五、安全与风险：AI 时代的新战场
AI 是当前影响力最大的技术趋势（24%），但也是风险感知最集中的领域。
网络攻击和通过开源渠道的知识产权泄露，被列为 AI 带来的最大风险。 同时，合规风险、治理问题和伦理担忧也排在前列。
投资方向上，网络安全和数据 analytics 的预算增幅最大：
-
41% 的机构表示将在网络安全上增加 10% 以上投入 -
41% 的机构表示将在数据分析上增加 10% 以上投入
核心洞察: 当 40% 的机构把数据安全视为实现战略目标的关键条件时，安全不再是 IT 部门的成本中心，而是业务战略的基础设施。
毕马威日本网络安全顾问合伙人 Motoki Sawada 提供了一个有趣的视角：金融机构越来越倾向于使用网络安全风险量化方法，将风险转化为时间维度上的财务影响。这让技术领导层能够把投资聚焦在真正降低风险的控制措施上，削减低效投入。
六、面对颠覆：谨慎但不被动
报告设计了一个场景题：如果出现一项突破性技术，能显著提升绩效但会对现有业务模式造成重大冲击，你会怎么应对？
回答呈现出一种有纪律的审慎
：
- 57% 会等待技术成熟后再采用
- 68% 偏好结构化试点而非集中管控
- 50% 在决策中平衡谨慎与实验
- 66% 倾向自建与外购结合的方式发展能力
核心洞察: 金融行业对新技术的态度不是
拒绝也不是盲从，而是在可控范围内快速验证，确认价值后再规模化。
这个态度对私募股权行业尤其有参考意义。中型私募不像大型投行有足够的技术冗余来承受失败，但也不能等到竞争对手全部跑通才入场。结构化试点——在一个明确定义的业务场景中验证技术效果，同时保留退出路径——是目前最务实的策略。
毕马威爱尔兰 AI 负责人 Owen Lewis 观察到的趋势值得注意：
AI 公司、商业咨询顾问和金融服务企业之间出现了大量合作伙伴关系。AI 供应商派出前端工程师，顾问提供业务理解，双方结合交付强大的用例和解决方案。
这个模式的核心逻辑是：不要什么都自己建。你的核心竞争力是募资、投资和退出，不是训练大模型。但你也不能完全外包——至少要掌握数据资产和业务逻辑的理解能力。
七、给私募从业者的五条行动建议
基于 KPMG 报告的五项核心建议，结合国内私募股权行业的实际，梳理出以下行动方向：
1. 把基础建设当作 AI 投资的前置条件
不要跳过数据治理直接上大模型。先把核心业务数据（投资者信息、项目 pipeline、尽调记录、合规文档）打通到统一的数据层，再谈 AI 应用。52% 的全球化机构已经用真金白银验证了这条路。
2. 缩短技术规划周期
报告建议将规划周期缩短至三个月。对于中型私募来说，这意味着技术投资要从年度大项目
模式切换到小步快跑
模式。每个季度验证一个具体场景的效果，用数据说话，而不是靠年度规划拍脑袋。
3. 用核心自建 + 边缘合作
替代全部自建
66% 的受访者倾向混合模式。在私募场景下，投资者关系管理、合规填报等核心业务逻辑必须掌握在自己手里，采用自研、委托开发或定制开发的方式实现；但底层 AI 能力（大模型调用、OCR、NLP 等）完全可以依赖成熟的第三方服务。
4. 把技术债务纳入投资决策框架
43% 的机构被技术债务拖住了脚步。建议在每次技术选型时，不仅评估新功能带来的价值，还要评估它对现有技术债务的影响——是增加还是减少？长期维护成本如何？
5. 为 AI Agent 时代提前准备数据基础设施
报告明确提到，AI Agent 之间的交互将是未来的趋势。这意味着你的系统不仅要让人能看懂数据，还要让 Agent 能读取、理解、执行。数据结构化、API 标准化、权限精细化，这三件事越早做越好。
结语
KPMG 这份报告最有价值的一点，是它用 760 位技术负责人的真实数据告诉我们：数字化转型最大的障碍不是技术本身，而是技术之下的基础层——数据、人才、流程和文化。
AI 很热，但热的是应用层。真正决定谁能跑出来的，是谁在水面以下把基础打得更牢。
对于私募股权行业来说，这个判断尤其重要。这个行业的特点是高门槛、重关系、强合规——这些恰恰是 AI 最难直接替代的部分。但反过来说，如果能把基础层的效率和准确性提升上来，释放出来的人才就能聚焦在这些真正创造阿尔法的地方。
技术投资不是买工具，是建能力。这个区别，决定了你能走多远。
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