Czy generatywna sztuczna inteligencja zasadniczo zmieni bankowość? – Fintech Singapur

Trwa rewolucja technologiczna, która może fundamentalnie zmienić branżę bankową. Generatywna sztuczna inteligencja, która pojawiła się na początku 2023 r., wykorzystuje zaawansowane modele języka naturalnego do automatyzacji szerokiego zakresu zadań poznawczych. W miarę jak ta wszechstronna innowacja rozprzestrzenia się w różnych branżach, liderzy bankowości szybko podejmują działania, aby wykorzystać jej potencjał.

 Dwie trzecie starszych liderów zajmujących się cyfryzacją i analityką ankietowanych w: a niedawnym forum McKinsey w sprawie generatywnej sztucznej inteligencji stwierdziły, że spodziewają się, że technologia dogłębnie przekształci ich działalność. 

Pilnym wyzwaniem, przed którym obecnie stoją, nie jest to, czy, ale dokładnie, jak i gdzie wdrożyć generatywną sztuczną inteligencję, aby zmaksymalizować tworzenie wartości dla swoich instytucji.

Ekonomiczne skutki generatywnej sztucznej inteligencji w bankowości

McKinsey Global Institute szacuje, że w różnych branżach na całym świecie generatywna sztuczna inteligencja może wnieść roczną wartość wynoszącą od od 2.6 biliona dolarów do 4.4 biliona dolarów. Szczególnie bankowość może znacząco zyskać, z szacowanym rocznym potencjałem na poziomie 200–340 miliardów dolarów, co odpowiada 9–15 procent zysków operacyjnych.

Co istotne, choć obecnie większość uwagi skupia się na ogromnych korzyściach w zakresie produktywności, jakie zapewnia generatywna sztuczna inteligencja poprzez automatyzację zadań, jej wpływ zapowiada się znacznie bardziej wieloaspektowo. 

Technologia ta kryje w sobie potencjał fundamentalnej zmiany modeli operacyjnych, interfejsów klientów i partnerstw biznesowych, dając początek całkowicie nowatorskim bankowym modelom biznesowym.

Wyższa kadra kierownicza banku stawić czoła złożonym rozważaniom w planowaniu strategii generatywnej sztucznej inteligencji. W jakim stopniu generatywna sztuczna inteligencja zmieni ich łańcuch wartości? Jakie nowe możliwości może ujawnić, wymagające dostosowania kierunku strategicznego? Jakie partnerstwa lub zdolności będą konieczne do rozwijania z wyprzedzeniem? 

Podczas gdy smartfony potrzebowały lat, aby wprowadzić operacje bankowe w erę urządzeń mobilnych, w porównaniu z tym wdrażanie generatywnej sztucznej inteligencji postępuje w zawrotnym tempie. 

Weźmy pod uwagę Goldman Sachs – są to jego twórcy już wdraża narzędzie AI umożliwiające usystematyzowanie pracochłonnych procedur testowania, które wcześniej były wykonywane ręcznie. Tymczasem Citigroup wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do modelowania wpływu oczekujących na wprowadzenie przepisów kapitałowych w USA. 

W przypadku instytucji zbyt powolnych, aby zareagować, taka nagła zmiana może poważnie nadwyrężyć kruche struktury operacyjne, nieprzyzwyczajone do zmian technologicznych.

Wyzwania w skalowaniu Generatywnej AI

Skalowanie generatywna sztuczna inteligencja w branży bankowej stanowi wyjątkowe wyzwanie, odróżniające je od przyjęcia tradycyjnych technologii. Wyzwania te wynikają z kilku kluczowych czynników. Po pierwsze, zakres i implikacje generatywnej sztucznej inteligencji wprowadzają zaawansowane możliwości i aplikacje analityczne. 

Wymaga to od zespołów zarządzających poruszania się po nieznanej terminologii i potencjalnych ścieżkach, co wymaga strategicznego pozycjonowania w celu wykorzystania różnych możliwości, jakie może stworzyć generatywna sztuczna inteligencja. Kolejnym wyzwaniem jest złożoność koordynacji. 

Integracja generatywnej sztucznej inteligencji zwiększa złożoność dynamiki między biznesem a technologią w instytucjach finansowych. Analityka i dane zyskały na znaczeniu, co wymaga głębszej współpracy między zespołami biznesowymi i analitycznymi, często o różnych priorytetach. Istotnym czynnikiem jest także szybkie tempo zmian. 

W przeciwieństwie do stopniowego przejścia do bankowość cyfrowa, generatywna sztuczna inteligencja ulega przyspieszeniu, co zmusza banki do szybkiego dostosowania się, aby uniknąć obciążania istniejących modeli operacyjnych. Na koniec godne uwagi są wyzwania związane z talentami. Banki, którym brakuje wewnętrznej wiedzy specjalistycznej w zakresie sztucznej inteligencji, stają przed ogromnym zadaniem zwiększania swoich możliwości poprzez szkolenia i rekrutację.

Skuteczne skalowanie generatywnej AI

Z powodzeniem skalowanie generatywnej AI w sektorze bankowym wymaga strategicznego podejścia skupiającego się na siedmiu kluczowych wymiarach. Rozpoczyna się od strategicznego planu działania, w którym banki rozpoczynają swoją podróż od strategicznych perspektyw. 

Kluczowe znaczenie ma zrozumienie, gdzie generatywna sztuczna inteligencja może znacząco wpłynąć na przedsiębiorstwa. Niezbędne jest zapewnienie zgodności ze strony kierownictwa wyższego szczebla, określenie dziedzin priorytetowych, ustalenie jasnych celów, ocena niezbędnych zdolności i opracowanie kompleksowego planu zwiększenia skali.

Talent stanowi kolejny krytyczny aspekt. Niezbędne jest inwestowanie w edukację kadry kierowniczej w celu pogłębienia zrozumienia generatywnej sztucznej inteligencji wśród zespołów przywódczych. Ważne jest, aby podkreślić powiązanie technologii z działalnością banku, rozwiać obawy pracowników związane z automatyzacją i zobowiązać się do ciągłego podnoszenia kwalifikacji.

Jeśli chodzi o modele operacyjne, niezbędne jest zachęcanie do współpracy międzyfunkcyjnej. Takie podejście ułatwia bezproblemowe wdrażanie generatywnej sztucznej inteligencji, umożliwiając zespołom ds. produktów ścisłą współpracę z jednostkami biznesowymi i modyfikowanie procesów w celu spełnienia wymagań dotyczących szybkości, skali i możliwości adaptacji.

Rozważając technologię, centralnym punktem staje się strategiczne podjęcie decyzji o budowie, zakupie lub nawiązaniu partnerstw w zakresie generatywnych rozwiązań AI.

Aby zapewnić bezproblemową integrację z istniejącymi systemami i przepływami pracy, konieczne jest przemyślane rozważenie komponentów architektonicznych. Nie można niedoceniać znaczenia danych, zwłaszcza danych nieustrukturyzowanych, w generatywnych zastosowaniach sztucznej inteligencji. 

Konieczne jest rozwijanie zdolności do skutecznego wykorzystania jego potencjału, kładąc nacisk na jakość danych i uwzględniając konsekwencje dla bezpieczeństwa. Ryzyko i kontrole również odgrywają kluczową rolę.

Zajęcie się nowymi zagrożeniami związanymi z generatywną sztuczną inteligencją, w tym wyzwaniami związanymi z interpretacją modeli i bezstronnym podejmowaniem decyzji, wymaga kompleksowego przeglądu ram ryzyka i zarządzania modelami. 

Wreszcie, skupienie się na adaptacji użytkowników i zarządzaniu zmianami ma kluczowe znaczenie dla pomyślnego skalowania generatywnej sztucznej inteligencji w bankach. Obejmuje to tworzenie przyjaznych dla użytkownika rozwiązań AI, solidną strategię zarządzania zmianami, która angażuje wszystkich, zapewnia szkolenia, daje doskonały przykład poprzez przywództwo i oferuje jasne zachęty.

Skala możliwości

Potencjał generatywnej sztucznej inteligencji w zakresie przekształcania operacji bankowych jest po prostu ogromny. Od usprawnienia wdrażania klientów po wykrywanie przestępstwa finansowe aż po porady krawieckie, praktycznych zastosowań są już dziesiątki, a wiele innych jest wciąż odkrywanych. 

Jednak pomyślne wykorzystanie tej obietnicy na dużą skalę pozostaje złożonym wyzwaniem o wielu wymiarach organizacyjnych. Banki, które są w stanie umiejętnie aktywować niezbędne czynniki, od wizji strategicznej po projektowanie zorientowane na użytkownika, mogą umocnić znaczącą przewagę pierwszego gracza. 

W przypadku tych, którzy wolniej wykorzystują możliwości pokoleniowe oferowane przez generatywną sztuczną inteligencję, przyszłe szanse mogą sprawić, że będą mieli trudności z nadrobieniem zaległości.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://fintechnews.sg/81936/ai/will-generative-ai-fundamentally-reshape-banking/