A generatív AI alapjaiban alakítja át a banki tevékenységet? – Fintech Singapore

Technológiai forradalom zajlik, amely alapvetően átalakítja a bankszektort. A generatív mesterséges intelligencia, amely 2023 elején lépett színre, fejlett természetes nyelvi modelleket használ fel a kognitív feladatok széles körének automatizálására. Amint ez a sokoldalú innováció elterjed az iparágakban, a banki vezetők gyorsan kiaknázzák a benne rejlő lehetőségeket.

 A felmérésben részt vevő vezető digitális és elemzési vezetők kétharmada a legutóbbi McKinsey fórum A generatív mesterséges intelligencia kapcsán azt mondták, hogy arra számítanak, hogy a technológia alaposan átformálja az üzletüket. 

Nem az a sürgető kihívás, amellyel most szembe kell nézniük, hanem az, hogy pontosan hogyan és hol alkalmazzák a generatív mesterséges intelligenciát, hogy maximalizálják intézményeik értékteremtését.

A generatív mesterséges intelligencia gazdasági hatása a banki tevékenységben

A McKinsey Global Institute becslése szerint a világ különböző iparágaiban a generatív AI éves szinten a 2.6 billió USD és 4.4 billió USD között. A bankszektor különösen erősödik, éves szinten 200–340 milliárd USD potenciállal, ami a működési nyereség 9–15 százalékának felel meg.

Figyelemre méltó, hogy miközben a sokak által meglevő hangsúly a generatív AI által a feladatautomatizáláson keresztül elérhető hatalmas termelékenységi előnyökre irányul, hatása sokkal sokrétűbbnek ígérkezik. 

A technológia magában rejti a működési modellek, az ügyfélfelületek és az üzleti partnerségek alapvető átalakításának lehetőségét, ami teljesen új banki üzleti modelleket eredményez.

Vezető bankvezetők összetett szempontokkal kell szembenéznie generatív mesterséges intelligencia stratégiájuk kidolgozásában. Mennyire fogja átformálni a generatív mesterséges intelligencia értékláncát? Milyen új lehetőségeket tárhat fel, amelyek szükségessé teszik a stratégiai irány kiigazítását? Milyen partnerkapcsolatokat vagy képességeket kell előre ápolni? 

Míg az okostelefonoknak évekbe telt, hogy a banki műveleteket határozottan a mobilkorszakba tereljék, a generatív mesterséges intelligencia elterjedése ehhez képest nagy sebességgel halad. 

Vegyük fontolóra a Goldman Sachst – a fejlesztői azok már végrehajtják mesterséges intelligencia eszköz a munkaigényes, korábban manuális tesztelési eljárások rendszerezésére. Eközben a Citigroup generatív mesterséges intelligenciát alkalmaz a függőben lévő amerikai tőkeszabályok hatásának modellezésére. 

Azoknál az intézményeknél, amelyek túl lomhák ahhoz, hogy reagálni tudjanak, az ilyen hirtelen változás súlyosan megterhelheti a technológiai változásokhoz nem szokott, rideg működési struktúrákat.

Kihívások a generatív AI méretezésében

Méretezés generatív AI a bankszektorban egyedülálló kihívást jelent, megkülönböztetve a hagyományos technológia átvételétől. Ezek a kihívások több kulcsfontosságú tényező miatt merülnek fel. Először is, a generatív AI hatóköre és következményei fejlett elemzési képességeket és alkalmazásokat vezetnek be. 

Ez megköveteli a vezetői csapatoktól, hogy tájékozódjanak az ismeretlen terminológiában és a lehetséges utakon, és stratégiai pozicionálásra van szükség ahhoz, hogy megragadják a generatív AI által teremtett különféle lehetőségeket. Egy másik kihívás a koordináció bonyolultsága. 

A generatív mesterséges intelligencia integrálása összetettebbé teszi az üzlet és a technológia közötti dinamikát a pénzügyi intézményekben. Az elemzések és az adatok előtérbe kerültek, ezért mélyebb együttműködésre van szükség az üzleti és elemzőcsapatok között, gyakran eltérő prioritásokkal. Emellett a változás gyors üteme is jelentős tényező. 

Ellentétben a fokozatos átállással digitális banki szolgáltatások, a generatív mesterséges intelligencia felgyorsul, ami arra készteti a bankokat, hogy gyorsan alkalmazkodjanak, hogy elkerüljék a meglévő működési modelljeikre nehezedő stresszt. Végül figyelemre méltóak a tehetségek kihívásai. A házon belüli mesterségesintelligencia-szakértelemmel nem rendelkező bankok azzal a hatalmas feladattal néznek szembe, hogy képzésekkel és toborzásokkal bővítsék képességeiket.

A Generatív AI sikeres skálázása

sikeresen a generatív AI méretezése a bankszektorban hét kritikus dimenzióra összpontosító stratégiai megközelítésre van szükség. Egy stratégiai ütemtervvel kezdődik, ahol a bankok stratégiai kilátásokkal kezdik útjukat. 

Kulcsfontosságú annak megértése, hogy a generatív mesterséges intelligencia hol lehet jelentős hatással a vállalkozásokra. Alapvető fontosságú a felső vezetéstől való igazodás biztosítása, a prioritási területek pontos meghatározása, világos célok kitűzése, a szükséges képességek értékelése és egy átfogó bővítési terv kidolgozása.

A tehetség egy másik kritikus szempont. Létfontosságú a vezetői oktatásba való befektetés annak érdekében, hogy a vezetői csapatok jobban megértsék a generatív mesterséges intelligenciát. Fontos hangsúlyozni a technológia kapcsolatát a bank működésével, kezelni az automatizálással kapcsolatos munkavállalói aggodalmakat, és elkötelezni magunkat a folyamatos fejlesztés mellett.

A működési modellek szempontjából létfontosságú a többfunkciós együttműködés ösztönzése. Ez a megközelítés megkönnyíti a generatív mesterséges intelligencia zökkenőmentes megvalósítását, lehetővé téve a termékcsapatok számára, hogy szorosan együttműködjenek az üzleti egységekkel, és módosítsák a folyamatokat, hogy megfeleljenek a sebesség, a méret és az alkalmazkodóképesség követelményeinek.

A technológia mérlegelésekor a stratégiai döntés, hogy a generatív mesterségesintelligencia-megoldásokhoz építsünk, vásároljunk vagy partnerségeket hozzunk létre, a fókuszponttá válik.

Az építészeti összetevők átgondolt mérlegelése szükséges a meglévő rendszerekkel és munkafolyamatokkal való zökkenőmentes integráció biztosításához. Az adatok, különösen a strukturálatlan adatok jelentőségét a generatív mesterséges intelligencia alkalmazásokban nem lehet alábecsülni. 

Képességeket kell fejleszteni a benne rejlő lehetőségek hatékony kihasználásához, hangsúlyozva az adatminőséget és figyelembe véve a biztonsági vonatkozásokat. Kockázat és ellenőrzések is döntő szerepet játszanak.

A generatív mesterséges intelligenciával összefüggő új kockázatok kezelése, beleértve a modell értelmezhetőségével és az elfogulatlan döntéshozatallal kapcsolatos kihívásokat, a kockázati és modell-irányítási keretrendszer átfogó felülvizsgálatát igényli. 

Végül, a felhasználók elfogadására és a változáskezelésre való összpontosítás kulcsfontosságú a sikeres generatív AI-skálázáshoz a bankokban. Ez magában foglalja a felhasználóbarát mesterséges intelligencia megoldások létrehozását, egy szilárd változáskezelési stratégiát, amely mindenkit bevon, képzést biztosít, kiváló példát mutat a vezetés révén, és egyértelmű ösztönzőket kínál.

A lehetőség mértéke

A generatív mesterséges intelligencia potenciálja a banki műveletek átalakítására egyszerűen óriási. A kliens beépítésének egyszerűsítésétől az észlelésig pénzügyi bűncselekmények A testreszabási tanácsok terén a gyakorlati alkalmazások már több tucatnyira rúgnak, és még sok másra derült fény. 

Ennek az ígéretnek a sikeres hasznosítása azonban továbbra is összetett kihívás, számos szervezeti dimenzióval. Azok a bankok, amelyek képesek ügyesen aktiválni az alapvető lehetőségeket a stratégiai elképzeléstől a felhasználó-központú tervezésig, képesek megszilárdítani az első lépések jelentős előnyét. 

Azok számára, akik lassabban élnek át a generatív mesterséges intelligencia generációs lehetőségeivel, a jövő játéktere miatt nehézségekbe ütközhetnek a felzárkózásért.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://fintechnews.sg/81936/ai/will-generative-ai-fundamentally-reshape-banking/