Vil generativ AI fundamentalt omforme bankvirksomhet? – Fintech Singapore

En teknologirevolusjon er i gang som vil endre banknæringen fundamentalt. Generativ AI, som brøt inn tidlig i 2023, utnytter avanserte naturlige språkmodeller for å automatisere et stort spekter av kognitive oppgaver. Ettersom denne allsidige innovasjonen sprer seg på tvers av bransjer, beveger bankledere seg raskt for å utnytte potensialet.

 To tredjedeler av seniorledere innen digital og analyse undersøkte ved a nylig McKinsey-forum på generativ AI sa de forventer at teknologien vil omforme virksomheten deres dypt. 

Den presserende utfordringen de nå står overfor er ikke om, men nøyaktig hvordan og hvor de skal implementere generativ AI for å maksimere verdiskapingen for institusjonene deres.

Den økonomiske effekten av generativ kunstig intelligens i bankvirksomhet

McKinsey Global Institute anslår at generativ AI på tvers av ulike bransjer over hele verden kan bidra med en årlig verdi som strekker seg fra USD 2.6 billioner til USD 4.4 billioner. Spesielt bankvirksomheten kommer til å vinne betydelig, med et estimert årlig potensial på 200 til 340 milliarder dollar, tilsvarende 9 til 15 prosent av driftsresultatet.

Det er betydelig, mens mye eksisterende fokus er trent på de enorme produktivitetsfordelene generativ AI muliggjør gjennom oppgaveautomatisering, lover dens innflytelse å være langt mer mangefasettert. 

Teknologien har potensialet til å fundamentalt transformere driftsmodeller, kundegrensesnitt og forretningspartnerskap, noe som gir opphav til nye bankforretningsmodeller totalt.

Ledende bankledere møte komplekse hensyn med å plotte deres generative AI-strategi. Hvor omfattende vil generativ AI omforme verdikjeden deres? Hvilke nye muligheter kan det avdekke som nødvendiggjør justeringer av strategisk retning? Hvilke partnerskap eller evner vil være avgjørende å dyrke på forhånd? 

Mens smarttelefoner tok årevis å styre bankvirksomheten godt inn i den mobile tidsalderen, skrider innføringen av generativ AI frem med deformeringshastighet til sammenligning. 

Tenk på Goldman Sachs – utviklerne er det allerede implementerer et AI-verktøy for å systematisere arbeidskrevende testprosedyrer som tidligere var manuelle. I mellomtiden bruker Citigroup generativ AI for å modellere virkningen av ventende amerikanske kapitalregler. 

For institusjoner som er for trege til å svinge som svar, kan en slik brå endring alvorlig stresse sprø driftsstrukturer som ikke er vant til teknologisk fluks.

Utfordringer med å skalere Generativ AI

Skaler opp generativ kunstig intelligens i banknæringen byr på en unik utfordring, som skiller den fra tradisjonell teknologiadopsjon. Disse utfordringene oppstår på grunn av flere nøkkelfaktorer. For det første introduserer omfanget og implikasjonene av generativ AI avanserte analysefunksjoner og applikasjoner. 

Dette krever at ledelsen navigerer i ukjent terminologi og potensielle veier, noe som krever strategisk posisjonering for å gripe de ulike mulighetene som generativ AI kan skape. En annen utfordring er koordineringskompleksiteten. 

Integrering av generativ AI gir kompleksitet til dynamikken mellom virksomhet og teknologi i finansinstitusjoner. Analytics og data har fått fremtredende plass, noe som har nødvendiggjort et dypere samarbeid mellom forretnings- og analyseteam, ofte med ulike prioriteringer. I tillegg er det raske endringstakten en viktig faktor. 

I motsetning til den gradvise overgangen til digital bank, blir generativ kunstig intelligens akselerert, noe som tvinger banker til å tilpasse seg raskt for å unngå stress på deres eksisterende driftsmodeller. Til slutt er talentutfordringene bemerkelsesverdige. Banker som mangler intern AI-ekspertise står overfor den formidable oppgaven å forbedre sine evner gjennom opplæring og rekruttering.

Vellykket skalering av generativ AI

vellykket skalering av generativ AI i banksektoren krever en strategisk tilnærming med fokus på syv kritiske dimensjoner. Det begynner med et strategisk veikart, der bankene starter sin reise med et strategisk syn. 

Det er avgjørende å forstå hvor generativ AI kan påvirke virksomheter betydelig. Det er viktig å sikre innretting fra seniorledelsen, finne prioriterte domener, sette klare mål, evaluere nødvendige evner og utvikle en omfattende oppskaleringsplan.

Talent utgjør et annet kritisk aspekt. Det er viktig å investere i lederutdanning for å utdype forståelsen av generativ AI blant ledere. Det er viktig å understreke teknologiens kobling til bankens virksomhet, adressere ansattes bekymringer knyttet til automatisering, og forplikte seg til en kontinuerlig tilnærming til kompetanseheving.

Når det gjelder driftsmodeller, er det viktig å oppmuntre til tverrfunksjonelt samarbeid. Denne tilnærmingen letter den sømløse implementeringen av generativ AI, og gjør det mulig for produktteam å jobbe i nært samarbeid med forretningsenheter og modifisere prosesser for å møte kravene til hastighet, skala og tilpasningsevne.

Når man vurderer teknologi, blir strategisk avgjørelse om man skal bygge, kjøpe eller etablere partnerskap for generative AI-løsninger et fokuspunkt.

Gjennomtenkt vurdering av de arkitektoniske komponentene er nødvendig for å sikre sømløs integrasjon med eksisterende systemer og arbeidsflyter. Betydningen av data, spesielt ustrukturerte data, i generative AI-applikasjoner kan ikke undervurderes. 

Det er nødvendig å utvikle evner for å utnytte potensialet effektivt, vektlegge datakvalitet og vurdere sikkerhetsimplikasjoner. Risiko og kontroller spiller også en avgjørende rolle.

Å adressere de nye risikoene knyttet til generativ AI, inkludert utfordringer knyttet til modelltolkbarhet og objektiv beslutningstaking, krever en omfattende overhaling av rammeverk for risiko og modellstyring. 

Til slutt er fokus på brukeradopsjon og endringshåndtering avgjørende for vellykket generativ AI-skalering i banker. Dette innebærer å lage brukervennlige AI-løsninger, en solid endringsstrategi som engasjerer alle gir opplæring, setter et utmerket eksempel gjennom lederskap og gir klare insentiver.

Omfanget av muligheten

Generativ AIs potensial for å transformere bankvirksomhet er ganske enkelt enormt i omfang. Fra effektivisering av klientintroduksjon til oppdagelse økonomiske forbrytelser til skreddersydd råd teller de praktiske anvendelsene allerede på dusinvis, og mange flere blir fortsatt avdekket. 

Likevel er det fortsatt en kompleks utfordring med mange organisatoriske dimensjoner å lykkes med å utnytte dette løftet i stor skala. Banker som er i stand til å dyktig aktivere de essensielle aktivatorene fra strategisk visjon ned til brukersentrisk design står for å styrke betydelige fordeler for førstemann. 

For de som er tregere til å omfavne generasjonsmulighetene til generasjons AI, kan fremtidens spillefelt få dem til å slite med å ta igjen.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://fintechnews.sg/81936/ai/will-generative-ai-fundamentally-reshape-banking/