Wird generative KI das Bankwesen grundlegend verändern? – Fintech Singapur

Es ist eine technologische Revolution im Gange, die die Bankenbranche grundlegend verändern wird. Die generative KI, die Anfang 2023 auf den Markt kam, nutzt fortschrittliche Modelle natürlicher Sprache, um eine Vielzahl kognitiver Aufgaben zu automatisieren. Da sich diese vielseitige Innovation branchenübergreifend ausbreitet, greifen die Verantwortlichen im Bankwesen schnell darauf zu, ihr Potenzial auszuschöpfen.

 Zwei Drittel der bei a befragten leitenden Digital- und Analytics-Führungskräfte aktuelles McKinsey-Forum Experten für generative KI sagten, dass sie davon ausgehen, dass die Technologie ihr Geschäft tiefgreifend verändern wird. 

Die dringende Herausforderung, vor der sie jetzt stehen, besteht nicht darin, ob, sondern vielmehr darin, wie und wo generative KI implementiert werden soll, um die Wertschöpfung für ihre Institutionen zu maximieren.

Die wirtschaftlichen Auswirkungen der generativen KI im Bankwesen

Das McKinsey Global Institute schätzt, dass generative KI in verschiedenen Branchen weltweit einen jährlichen Wertbeitrag von leisten könnte 2.6 Billionen US-Dollar bis 4.4 Billionen US-Dollar. Vor allem der Banksektor dürfte mit einem geschätzten jährlichen Potenzial von 200 bis 340 Milliarden US-Dollar erheblich zulegen, was 9 bis 15 Prozent des Betriebsgewinns entspricht.

Bezeichnenderweise liegt der Schwerpunkt zwar weitgehend auf den massiven Produktivitätsvorteilen, die generative KI durch Aufgabenautomatisierung ermöglicht, ihr Einfluss dürfte jedoch weitaus vielfältiger sein. 

Die Technologie birgt das Potenzial, Betriebsmodelle, Kundenschnittstellen und Geschäftspartnerschaften grundlegend zu verändern und insgesamt neuartige Bankgeschäftsmodelle entstehen zu lassen.

Leitende Bankmanager stehen vor komplexen Überlegungen bei der Planung ihrer generativen KI-Strategie. Wie umfassend wird generative KI ihre Wertschöpfungskette umgestalten? Welche neuen Möglichkeiten könnten sich ergeben, die eine Anpassung der strategischen Ausrichtung erforderlich machen? Welche Partnerschaften oder Fähigkeiten müssen unbedingt im Voraus gepflegt werden? 

Während es Jahre dauerte, bis Smartphones den Bankbetrieb endgültig in das mobile Zeitalter überführten, schreitet die Einführung generativer KI vergleichsweise rasant voran. 

Denken Sie an Goldman Sachs – seine Entwickler sind es bereits umgesetzt ein KI-Tool zur Systematisierung arbeitsintensiver Testverfahren, die bisher manuell durchgeführt wurden. Unterdessen setzt die Citigroup generative KI ein, um die Auswirkungen der bevorstehenden US-Kapitalvorschriften zu modellieren. 

Für Institutionen, die zu träge sind, um darauf zu reagieren, könnte solch ein abrupter Wandel die brüchigen Betriebsstrukturen, die nicht an den technologischen Wandel gewöhnt sind, ernsthaft belasten.

Herausforderungen bei der Skalierung generativer KI

Hochskalieren generative KI in der Bankenbranche stellt eine einzigartige Herausforderung dar und unterscheidet sie von der herkömmlichen Technologieeinführung. Diese Herausforderungen ergeben sich aus mehreren Schlüsselfaktoren. Erstens führen der Umfang und die Auswirkungen generativer KI zu erweiterten Analysefunktionen und -anwendungen. 

Dies erfordert von den Managementteams, sich mit unbekannter Terminologie und potenziellen Wegen zurechtzufinden, und erfordert eine strategische Positionierung, um die verschiedenen Chancen zu nutzen, die generative KI bieten kann. Eine weitere Herausforderung ist die Koordinationskomplexität. 

Die Integration generativer KI erhöht die Komplexität der Dynamik zwischen Geschäft und Technologie in Finanzinstituten. Analysen und Daten haben an Bedeutung gewonnen und erfordern eine intensivere Zusammenarbeit zwischen Geschäfts- und Analyseteams, oft mit unterschiedlichen Prioritäten. Darüber hinaus ist die schnelle Geschwindigkeit des Wandels ein wesentlicher Faktor. 

Im Gegensatz zum schrittweisen Übergang zu digitales BankingDie generative KI wird beschleunigt und zwingt Banken dazu, sich schnell anzupassen, um eine Belastung ihrer bestehenden Betriebsmodelle zu vermeiden. Schließlich sind Talentherausforderungen bemerkenswert. Banken, denen es an interner KI-Expertise mangelt, stehen vor der gewaltigen Aufgabe, ihre Fähigkeiten durch Schulung und Rekrutierung zu verbessern.

Erfolgreiche Skalierung generativer KI

Erfolgreich Skalierung generativer KI im Bankensektor erfordert einen strategischen Ansatz, der sich auf sieben kritische Dimensionen konzentriert. Es beginnt mit einer strategischen Roadmap, in der Banken ihre Reise mit einer strategischen Perspektive beginnen. 

Es ist von entscheidender Bedeutung zu verstehen, welche wesentlichen Auswirkungen generative KI auf Unternehmen haben kann. Es ist wichtig, die Abstimmung der obersten Führungsebene sicherzustellen, vorrangige Bereiche festzulegen, klare Ziele festzulegen, die erforderlichen Fähigkeiten zu bewerten und einen umfassenden Skalierungsplan zu entwickeln.

Talent ist ein weiterer kritischer Aspekt. Es ist von entscheidender Bedeutung, in die Ausbildung von Führungskräften zu investieren, um das Verständnis generativer KI in Führungsteams zu vertiefen. Es ist wichtig, die Verbindung der Technologie zum Geschäftsbetrieb der Bank hervorzuheben, auf die Bedenken der Mitarbeiter im Zusammenhang mit der Automatisierung einzugehen und sich zu einem kontinuierlichen Ansatz zur Weiterqualifizierung zu verpflichten.

Im Hinblick auf Betriebsmodelle ist die Förderung der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit von entscheidender Bedeutung. Dieser Ansatz erleichtert die nahtlose Implementierung generativer KI und ermöglicht es Produktteams, eng mit Geschäftsbereichen zusammenzuarbeiten und Prozesse zu ändern, um den Anforderungen an Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit gerecht zu werden.

Bei der Betrachtung von Technologie rückt die strategische Entscheidung, ob generative KI-Lösungen aufgebaut, gekauft oder Partnerschaften aufgebaut werden sollen, in den Mittelpunkt.

Um eine nahtlose Integration in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe sicherzustellen, ist eine sorgfältige Betrachtung der Architekturkomponenten erforderlich. Die Bedeutung von Daten, insbesondere unstrukturierter Daten, in generativen KI-Anwendungen kann nicht unterschätzt werden. 

Es ist notwendig, Fähigkeiten zu entwickeln, um das Potenzial effektiv zu nutzen, wobei die Datenqualität im Vordergrund steht und die Auswirkungen auf die Sicherheit berücksichtigt werden. Risiko und Kontrollen spielen auch eine entscheidende Rolle.

Die Bewältigung der neuartigen Risiken im Zusammenhang mit generativer KI, einschließlich der Herausforderungen im Zusammenhang mit der Interpretierbarkeit von Modellen und der unvoreingenommenen Entscheidungsfindung, erfordert eine umfassende Überarbeitung der Risiko- und Modell-Governance-Rahmenwerke. 

Schließlich ist die Konzentration auf Benutzerakzeptanz und Änderungsmanagement von entscheidender Bedeutung für eine erfolgreiche generative KI-Skalierung in Banken. Dazu gehört die Schaffung benutzerfreundlicher KI-Lösungen, eine solide Change-Management-Strategie, die alle einbezieht, Schulungen anbietet, durch Führung mit gutem Beispiel vorangeht und klare Anreize bietet.

Das Ausmaß der Chance

Das Potenzial der generativen KI zur Transformation des Bankbetriebs ist einfach enorm. Von der Optimierung des Kunden-Onboardings bis zur Erkennung Finanzverbrechen Bis hin zu maßgeschneiderten Ratschlägen gibt es bereits Dutzende praktischer Anwendungen, und es werden noch viele weitere entdeckt. 

Dennoch bleibt die erfolgreiche Umsetzung dieses Versprechens in großem Maßstab eine komplexe Herausforderung mit vielen organisatorischen Dimensionen. Banken, die in der Lage sind, die wesentlichen Voraussetzungen von der strategischen Vision bis hin zum benutzerzentrierten Design geschickt zu aktivieren, können einen erheblichen Vorteil als Erstanbieter festigen. 

Diejenigen, die die Generationenchancen der generativen KI nur langsam annehmen, werden angesichts der künftigen Wettbewerbsbedingungen möglicherweise Schwierigkeiten haben, aufzuholen.

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• Quelle: https://fintechnews.sg/81936/ai/will-generative-ai-fundamentally-reshape-banking/