金融機構正用人工智慧生成的替代客戶取代真人客戶——這些合成檔案幾乎免費，且不具備與真實客戶資料相關的合規風險，Global Finance 報導。合成消費者不只是壓縮時間線。它改變了銀行將產品推向市場的方式。

這項採用正在大西洋兩岸的主要機構中擴散。Global Finance 報導，美國銀行在推出前，透過合成受眾模擬高淨值家庭等消費族群，測試訊息並優化行銷活動。

摩根大通產生合成財務數據，以模擬市場行為，以進行風險管理與產品設計。NatWest、Monzo 和 Santander 正在利用合成資料生態系統來訓練 AI 模型。

在英國，金融行為監管局（FCA）已將此行為納入監管框架。FCA的AI即時測試計畫於十月啟動首批隊伍，包括NatWest、Monzo和Santander。FCA宣布，第二批於四月開始，新增巴克萊銀行、勞埃德銀行集團及瑞銀。應用案例包括代理支付、反洗錢偵測及「了解你的客戶」檢查。測試將於2026年底結束，評估報告將於2027年第一季提交。

FCA報告指出，該倡議是金融領域首創。企業引用 AI Live Testing 作為克服所謂「概念驗證癱瘓」的方法，也就是 AI 計畫因監管不確定性而停滯不前。

但沙盒是有極限的。大多數銀行領袖相信，如果治理不被視為限制，代理型人工智慧可以更快發展，安永美國金融服務顧問部的人工智慧實務主管穆迪特·古普塔告訴《環球金融》。「但實際上，治理正是讓這些系統能夠大規模部署的關鍵，」Gupta 說。

Gupta 補充說，合成數據常被視為本質上安全。事實並非如此。它可能因推論與連結風險而洩漏敏感訊號。他說，它也能複製並擴大歷史偏見，將其嵌入一層抽象層，使得更難被偵測、審核和挑戰。

採用規模使治理問題變得迫切。正如PYMNTS報導，這項技術已經進入財務和財務部門，而這些預測模型歷來依賴的數據很快就會變得過時。

監管機構不太可能將人工智慧產出視為抽象或低風險。PYMNTS報告指出，未經授權的詐騙佔金融機構事件與損失的71%，主要由憑證盜用和帳戶接管所驅動。這些領域正是 AI 被用來即時判斷身份、授權與意圖的領域。FCA表示將於2026年稍晚發布一份關於金融服務中AI的良好與不良實務報告。