生成 AI は銀行業務を根本的に再構築するでしょうか? – フィンテック・シンガポール

銀行業界を根本的に変革するテクノロジー革命が進行中です。 2023 年初頭に急速に登場した生成 AI は、高度な自然言語モデルを活用して、広範な認知タスクを自動化します。 この多用途のイノベーションが業界全体に普及するにつれ、銀行業界のリーダーたちはその可能性を活用するために迅速に動いています。

 デジタルおよび分析の上級リーダーの XNUMX 分の XNUMX が、 最近のマッキンゼーのフォーラム 生成 AI に関する企業は、このテクノロジーがビジネスを大きく変えることを期待していると述べました。 

彼らが現在直面している差し迫った課題は、組織の価値創造を最大化するために生成 AI を導入するかどうかではなく、正確にどこにどのように導入するかです。

銀行業務における生成 AI の経済的影響

マッキンゼー グローバル インスティテュートは、世界中のさまざまな業界において、生成 AI が年間価値に貢献する可能性があると推定しています。 2.6兆ドルから4.4兆ドル。 特に銀行部門は大幅な成長が見込まれており、年間の潜在力は営業利益の200～340％に相当する9億～15億ドルと推定されています。

重要なことは、生成型 AI がタスク自動化を通じて実現する生産性の大きなメリットに重点が置かれている一方で、その影響ははるかに多面的になることが約束されているということです。 

このテクノロジーは、オペレーティング モデル、顧客インターフェイス、ビジネス パートナーシップを根本的に変革し、まったく新しい銀行ビジネス モデルを生み出す可能性を秘めています。

銀行の上級幹部 複雑な考慮事項に直面する 生成 AI 戦略を計画する際に。 生成 AI はバリュー チェーンをどの程度広範囲に再構築するのでしょうか? 戦略的方向性の調整が必要となる新たな機会はどれですか? どのようなパートナーシップや能力を事前に培っておくことが不可欠でしょうか? 

スマートフォンが銀行業務をモバイル時代にしっかりと導くのに何年もかかりましたが、それに比べて生成 AI の導入は猛スピードで進んでいます。 

ゴールドマン・サックスを考えてみましょう。その開発者は すでに実装されている 以前は手動で行われていた労働集約的なテスト手順を体系化する AI ツール。 一方、シティグループは生成 AI を採用して、保留中の米国の資本規制の影響をモデル化しています。 

対応が遅すぎて方向転換できない組織にとって、このような突然の変化は、技術の流動に慣れていない脆弱な運営構造に深刻なストレスを与える可能性があります。

生成 AI のスケーリングにおける課題

スケールアップする 銀行業界における生成 AI これは、従来のテクノロジーの採用とは異なる、独特の課題をもたらします。 これらの課題は、いくつかの重要な要因によって発生します。 まず、生成 AI の範囲と影響により、高度な分析機能とアプリケーションが紹介されます。 

このため、経営陣はなじみのない用語や潜在的な経路をナビゲートする必要があり、生成 AI が生み出すさまざまな機会をつかむための戦略的なポジショニングが必要になります。 もう XNUMX つの課題は、調整の複雑さです。 

生成 AI を統合すると、金融機関におけるビジネスとテクノロジーの間のダイナミクスがさらに複雑になります。 分析とデータが注目を集めているため、多くの場合優先順位が異なる、ビジネス チームと分析チームの間のより深いコラボレーションが必要になっています。 さらに、変化のペースが速いことも重要な要素です。 

段階的に移行するのとは異なり、 デジタルバンキング、生成型 AI が加速しており、銀行は既存の営業モデルへのストレスを回避するために迅速に適応する必要があります。 最後に、人材面での課題も顕著です。 社内に AI の専門知識が不足している銀行は、トレーニングや採用を通じて能力を強化するという困難な課題に直面しています。

生成 AI のスケーリングに成功

首尾よく 生成 AI のスケーリング 銀行セクターでは、XNUMX つの重要な側面に焦点を当てた戦略的アプローチが必要です。 それは戦略的ロードマップから始まり、銀行は戦略的見通しを持って取り組みを開始します。 

生成 AI がビジネスに大きな影響を与える可能性がある場所を理解することが重要です。 上級リーダーとの連携を確保し、優先領域を正確に特定し、明確な目標を設定し、必要な能力を評価し、包括的なスケールアップ計画を策定することが不可欠です。

才能もまた重要な側面を形成します。 経営陣の教育に投資して、リーダーシップチームの生成 AI への理解を深めていくことが重要です。 テクノロジーと銀行の業務とのつながりを強調し、自動化に関連する従業員の懸念に対処し、スキルアップへの継続的なアプローチに取り組むことが重要です。

運用モデルに関しては、部門を超えたコラボレーションを促進することが不可欠です。 このアプローチにより、生成 AI のシームレスな実装が促進され、製品チームがビジネス ユニットと緊密に連携して、速度、規模、適応性の要件を満たすようにプロセスを変更できるようになります。

テクノロジーを検討する場合、生成 AI ソリューションの構築、購入、パートナーシップの確立を戦略的に決定することが焦点になります。

既存のシステムやワークフローとのシームレスな統合を確実にするには、アーキテクチャ コンポーネントを慎重に検討する必要があります。 生成 AI アプリケーションにおけるデータ、特に非構造化データの重要性を過小評価することはできません。 

データ品質を重視し、セキュリティへの影響を考慮しながら、その可能性を効果的に活用する機能を開発する必要があります。 リスクと管理 また、重要な役割を果たします。

モデルの解釈可能性や公平な意思決定に関連する課題など、生成型 AI に関連する新たなリスクに対処するには、リスクとモデル ガバナンスのフレームワークを包括的に見直す必要があります。 

最後に、銀行における生成 AI のスケーリングを成功させるには、ユーザーの採用と変更管理に焦点を当てることが重要です。 これには、ユーザーフレンドリーな AI ソリューションの作成、全員が参加する強固な変更管理戦略、トレーニングの提供、リーダーシップを通じて優れた模範を示し、明確なインセンティブを提供することが含まれます。

機会の規模

銀行業務を変革する生成 AI の可能性は、まさに巨大です。 クライアントのオンボーディングの合理化から検出まで 金融犯罪 アドバイスをカスタマイズすることで、実際の応用例はすでに数十に上り、さらに多くのことがまだ解明されていません。 

しかし、この約束を大規模にうまく活用することは、多くの組織的側面を伴う複雑な課題のままです。 戦略的ビジョンからユーザー中心の設計に至るまで、重要なイネーブラーを巧みに活用できる銀行は、重要な先行者利益を確固たるものにすることができます。 

生成型 AI の世代間の機会を受け入れるのが遅い人にとっては、将来の競争の場に追いつくのに苦労するかもしれません。

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