Η Generative AI θα αναδιαμορφώσει θεμελιωδώς την τραπεζική; – Fintech Σιγκαπούρη

Μια τεχνολογική επανάσταση βρίσκεται σε εξέλιξη που πρόκειται να μεταμορφώσει ριζικά τον τραπεζικό κλάδο. Το Generative AI, το οποίο εμφανίστηκε στη σκηνή στις αρχές του 2023, αξιοποιεί προηγμένα μοντέλα φυσικής γλώσσας για να αυτοματοποιήσει ένα ευρύ φάσμα γνωστικών εργασιών. Καθώς αυτή η ευέλικτη καινοτομία πολλαπλασιάζεται σε όλους τους κλάδους, οι τραπεζικοί ηγέτες κινούνται γρήγορα για να αξιοποιήσουν τις δυνατότητές της.

 Τα δύο τρίτα των ανώτερων ηγετών στον τομέα της ψηφιακής και ανάλυσης που ρωτήθηκαν στο α πρόσφατο φόρουμ McKinsey σχετικά με τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη ανέφεραν ότι αναμένουν ότι η τεχνολογία θα αναδιαμορφώσει βαθιά την επιχείρησή τους. 

Η πιεστική πρόκληση που αντιμετωπίζουν τώρα δεν είναι αν, αλλά ακριβώς πώς και πού να εφαρμόσουν τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη για να μεγιστοποιήσουν τη δημιουργία αξίας για τα ιδρύματά τους.

Ο οικονομικός αντίκτυπος της Generative AI στον τραπεζικό τομέα

Το Παγκόσμιο Ινστιτούτο McKinsey εκτιμά ότι σε διάφορες βιομηχανίες παγκοσμίως, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να συνεισφέρει μια ετήσια αξία που κυμαίνεται από 2.6 τρισεκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ έως 4.4 τρισεκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ. Ο τραπεζικός κλάδος, ειδικότερα, αναμένεται να κερδίσει σημαντικά, με εκτιμώμενο ετήσιο δυναμικό 200 έως 340 δισεκατομμυρίων δολαρίων ΗΠΑ, που αντιστοιχεί στο 9 έως 15 τοις εκατό των λειτουργικών κερδών.

Είναι σημαντικό, ενώ η πολύ υπάρχουσα εστίαση εκπαιδεύεται στα τεράστια οφέλη παραγωγικότητας που επιτρέπει η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη μέσω της αυτοματοποίησης εργασιών, η επιρροή της υπόσχεται να είναι πολύ πιο πολύπλευρη. 

Η τεχνολογία έχει τη δυνατότητα να μεταμορφώσει ριζικά τα λειτουργικά μοντέλα, τις διεπαφές με τους πελάτες και τις επιχειρηματικές συνεργασίες, δημιουργώντας συνολικά νέα τραπεζικά επιχειρηματικά μοντέλα.

Ανώτατα τραπεζικά στελέχη αντιμετωπίζουν σύνθετες σκέψεις σχεδιάζοντας τη στρατηγική τους για την τεχνητή νοημοσύνη. Πόσο εκτενώς θα αναδιαμορφώσει η γενετική τεχνητή νοημοσύνη την αλυσίδα αξίας τους; Ποιες νέες ευκαιρίες μπορεί να αποκαλύψει που απαιτούν προσαρμογές στη στρατηγική κατεύθυνση; Ποιες συνεργασίες ή ικανότητες θα είναι επιτακτική ανάγκη να καλλιεργηθούν εκ των προτέρων; 

Ενώ τα smartphone χρειάστηκαν χρόνια για να κατευθύνουν τις τραπεζικές εργασίες σταθερά στην εποχή των κινητών, η υιοθέτηση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης προχωρά με αμετάβλητη ταχύτητα συγκριτικά. 

Σκεφτείτε την Goldman Sachs – οι προγραμματιστές της είναι ήδη εφαρμόζεται ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης για τη συστηματοποίηση διαδικασιών δοκιμών έντασης εργασίας που προηγουμένως ήταν χειροκίνητες. Εν τω μεταξύ, η Citigroup χρησιμοποιεί γενετική τεχνητή νοημοσύνη για να μοντελοποιήσει τον αντίκτυπο των εκκρεμών κανόνων κεφαλαίου στις ΗΠΑ. 

Για τα ιδρύματα που είναι πολύ υποτονικά για να περιστρέφονται ως απάντηση, μια τέτοια απότομη αλλαγή θα μπορούσε να πιέσει σοβαρά τις εύθραυστες λειτουργικές δομές που δεν είναι συνηθισμένες στην τεχνολογική ροή.

Προκλήσεις στην κλιμάκωση Generative AI

Μεγέθυνση τεχνητής νοημοσύνης στον τραπεζικό κλάδο παρουσιάζει μια μοναδική πρόκληση, διακρίνοντάς την από την παραδοσιακή υιοθέτηση τεχνολογίας. Αυτές οι προκλήσεις προκύπτουν λόγω πολλών βασικών παραγόντων. Πρώτον, το εύρος και οι επιπτώσεις της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης εισάγουν προηγμένες δυνατότητες και εφαρμογές ανάλυσης. 

Αυτό απαιτεί από τις ομάδες διαχείρισης να περιηγηθούν σε άγνωστη ορολογία και πιθανές διαδρομές, απαιτώντας στρατηγική τοποθέτηση για να εκμεταλλευτούν τις διάφορες ευκαιρίες που μπορεί να δημιουργήσει η γενετική τεχνητή νοημοσύνη. Μια άλλη πρόκληση είναι η πολυπλοκότητα του συντονισμού. 

Η ενσωμάτωση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης προσθέτει πολυπλοκότητα στη δυναμική μεταξύ επιχειρήσεων και τεχνολογίας στα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα. Το Analytics και τα δεδομένα έχουν κερδίσει την προβολή, απαιτώντας βαθύτερη συνεργασία μεταξύ επιχειρήσεων και ομάδων ανάλυσης, συχνά με διαφορετικές προτεραιότητες. Επιπλέον, ο γρήγορος ρυθμός της αλλαγής είναι ένας σημαντικός παράγοντας. 

Σε αντίθεση με τη σταδιακή μετάβαση σε ψηφιακή τραπεζική, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη επιταχύνεται, αναγκάζοντας τις τράπεζες να προσαρμοστούν γρήγορα για να αποφύγουν το άγχος στα υπάρχοντα μοντέλα λειτουργίας τους. Τέλος, οι προκλήσεις ταλέντων είναι αξιοσημείωτες. Οι τράπεζες που δεν διαθέτουν εσωτερική τεχνογνωσία τεχνητής νοημοσύνης αντιμετωπίζουν το τρομερό καθήκον να ενισχύσουν τις δυνατότητές τους μέσω εκπαίδευσης και προσλήψεων.

Επιτυχής κλιμάκωση του Generative AI

Επιτυχώς κλιμάκωση γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στον τραπεζικό τομέα απαιτεί μια στρατηγική προσέγγιση με επίκεντρο επτά κρίσιμες διαστάσεις. Ξεκινά με έναν στρατηγικό οδικό χάρτη, όπου οι τράπεζες ξεκινούν το ταξίδι τους με μια στρατηγική προοπτική. 

Η κατανόηση του πού η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επηρεάσει ουσιαστικά τις επιχειρήσεις είναι ζωτικής σημασίας. Είναι σημαντικό να διασφαλιστεί η ευθυγράμμιση από την ανώτερη ηγεσία, να εντοπιστούν τομείς προτεραιότητας, να τεθούν σαφείς στόχοι, να αξιολογηθούν οι απαραίτητες ικανότητες και να αναπτυχθεί ένα ολοκληρωμένο σχέδιο κλιμάκωσης.

Το ταλέντο αποτελεί μια άλλη κρίσιμη πτυχή. Η επένδυση στην εκπαίδευση στελεχών για την εμβάθυνση της κατανόησης της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης μεταξύ των ηγετικών ομάδων είναι ζωτικής σημασίας. Είναι σημαντικό να τονίσουμε τη σύνδεση της τεχνολογίας με τις λειτουργίες της τράπεζας, να αντιμετωπίσουμε τις ανησυχίες των εργαζομένων που σχετίζονται με την αυτοματοποίηση και να δεσμευτούμε για μια συνεχή προσέγγιση για την αναβάθμιση δεξιοτήτων.

Όσον αφορά τα μοντέλα λειτουργίας, η ενθάρρυνση της διαλειτουργικής συνεργασίας είναι ζωτικής σημασίας. Αυτή η προσέγγιση διευκολύνει την απρόσκοπτη εφαρμογή της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης, επιτρέποντας στις ομάδες προϊόντων να εργάζονται σε στενή συνεργασία με επιχειρηματικές μονάδες και να τροποποιούν τις διαδικασίες για να ανταποκρίνονται στις απαιτήσεις ταχύτητας, κλίμακας και προσαρμοστικότητας.

Όταν εξετάζουμε την τεχνολογία, η στρατηγική απόφαση για την κατασκευή, την αγορά ή τη δημιουργία συνεργασιών για παραγωγικές λύσεις τεχνητής νοημοσύνης γίνεται κεντρικό σημείο.

Απαιτείται προσεκτική εξέταση των αρχιτεκτονικών στοιχείων για να εξασφαλιστεί η απρόσκοπτη ενοποίηση με τα υπάρχοντα συστήματα και ροές εργασίας. Η σημασία των δεδομένων, ειδικά των μη δομημένων δεδομένων, σε εφαρμογές παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης δεν μπορεί να υποτιμηθεί. 

Είναι απαραίτητο να αναπτυχθούν δυνατότητες για την αποτελεσματική αξιοποίηση των δυνατοτήτων του, δίνοντας έμφαση στην ποιότητα των δεδομένων και λαμβάνοντας υπόψη τις επιπτώσεις στην ασφάλεια. Κίνδυνος και έλεγχοι παίζουν επίσης καθοριστικό ρόλο.

Η αντιμετώπιση των νέων κινδύνων που σχετίζονται με τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη, συμπεριλαμβανομένων των προκλήσεων που σχετίζονται με την ερμηνευτικότητα των μοντέλων και την αμερόληπτη λήψη αποφάσεων, απαιτεί μια συνολική αναθεώρηση των πλαισίων κινδύνου και διακυβέρνησης μοντέλων. 

Τέλος, η εστίαση στην υιοθέτηση των χρηστών και τη διαχείριση αλλαγών είναι ζωτικής σημασίας για την επιτυχή κλιμάκωση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στις τράπεζες. Αυτό περιλαμβάνει τη δημιουργία λύσεων τεχνητής νοημοσύνης φιλικές προς τον χρήστη, μια σταθερή στρατηγική διαχείρισης αλλαγών που εμπλέκει όλους, παρέχει εκπαίδευση, δίνει εξαιρετικό παράδειγμα μέσω της ηγεσίας και προσφέρει σαφή κίνητρα.

Η κλίμακα της ευκαιρίας

Οι δυνατότητες του Generative AI να μεταμορφώσουν τις τραπεζικές εργασίες είναι απλώς τεράστιες σε μέγεθος. Από τον εξορθολογισμό της ενσωμάτωσης του πελάτη έως τον εντοπισμό οικονομικά εγκλήματα για την προσαρμογή των συμβουλών, οι πρακτικές εφαρμογές είναι ήδη δεκάδες, με πολλές ακόμη να έχουν αποκαλυφθεί. 

Ωστόσο, η επιτυχής αξιοποίηση αυτής της υπόσχεσης σε κλίμακα παραμένει μια σύνθετη πρόκληση με πολλές οργανωτικές διαστάσεις. Οι τράπεζες που είναι σε θέση να ενεργοποιούν επιδέξια τα βασικά πλεονεκτήματα, από το στρατηγικό όραμα μέχρι τον σχεδιασμό με επίκεντρο τον χρήστη, θα ενισχύσουν το σημαντικό πλεονέκτημα της πρώτης κίνησης. 

Για εκείνους που είναι πιο αργοί στο να ενστερνιστούν τη γενεαλογική ευκαιρία της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, ο αγωνιστικός χώρος του μέλλοντος μπορεί να τους αφήσει να δυσκολεύονται να καλύψουν τη διαφορά.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://fintechnews.sg/81936/ai/will-generative-ai-fundamentally-reshape-banking/