Trzy ciekawostki technologiczne z Sibos 2023

Trzy ciekawostki technologiczne z Sibos 2023

Znacznik czasu: 9 października 2023 5:59
Trzy wnioski technologiczne z Sibos 2023 PlatoBlockchain Data Intelligence. Wyszukiwanie pionowe. AI.

Sibos 2023 to wspaniałe spotkanie branży finansowej i miejsce, w którym można poznać puls ludzi ekscytujących i stawiających wyzwania.  

Podczas gdy sceny konferencji przyciągają uwagę wizjonerów branży, to oddolne opinie delegatów przemierzających salę konferencyjną, foyer i – tak – bary są jeszcze bardziej wnikliwe. 

Wymowne było to, że chociaż sztuczna inteligencja była głównym tematem dla delegatów Sibos, istniały inne problemy, które były tu i teraz, a które były równie głośne i wyraźne. 

Jeszcze tego nie ma w ISO20022 

Chociaż wszystkie duże banki są już w większości gotowe, Sibos ujawnił mi, że istnieje tak wiele mniejszych, średnich banków i klientów biznesowych, którzy nie doszli jeszcze do przejścia na ISO20022. Należy włożyć dużo więcej wysiłku w przeniesienie podstawowych platform płatniczych i procesów wyjątków tych organizacji. Większe instytucje, które są gotowe na przyjęcie normy ISO20022, miały nadzieję, że Swift dotrzyma terminu wyznaczonego na rok 2025. Pojawiło się jednak pytanie, czy istnieje potrzeba odroczenia, aby pomóc tym innym organizacjom nadrobić zaległości? Trudno to przewidzieć, ale większość banków, z którymi rozmawialiśmy, wolałaby, aby termin pozostał niezmieniony, w przeciwnym razie budżety i prace spadają, przez co większość uważa, że ​​rok 2024 musi być rokiem, w którym przeskoczona zostanie ta przeszkoda przejściowa. 

Wzrost liczby płatności w czasie rzeczywistym Rozbicie banku? 

Od delegatów otrzymano jasny komunikat, że wolumen płatności w czasie rzeczywistym rośnie naprawdę bardzo szybko. Raport opublikowany przez Cap Gemini w Sibos dostarczył kilku znaczących liczb na ten temat. Poinformowali, że globalny ruch w zakresie bezgotówkowych płatności komercyjnych rośnie w skumulowanym rocznym tempie około 11%. Nastrojowa muzyka na Sibos 2023 była taka, że ​​komercyjne płatności cyfrowe doganiały i były bliskie wyprzedzenia modowego rynku płatności cyfrowych dla konsumentów.  

Jednak wiadomość, którą usłyszałem również w Sibos, była taka, że ​​wielkość płatności transgranicznych prowadzi do presji na ponowną poprawę poziomu usług w tym obszarze, ale także w szerszym zakresie. Klienci komercyjni banków chcą takich samych doświadczeń w zakresie płatności, jakie mają w przypadku swoich finansów osobistych. Oznacza to większą przejrzystość i elastyczność w sposobie zarządzania płatnościami, pomimo tego, że w płatnościach komercyjnych istnieje wiele ręcznych procesów i interwencji. Możliwości dotrzymania kroku tym naciskom są obecnie bardziej ograniczone ze względu na rosnący poziom inflacji, ograniczenie działalności i presję na budżety, co utrudnia osiągnięcie strategii „wielkiego wybuchu” polegającej na hurtowej transformacji infrastruktury płatniczej. Czy mogłoby to stworzyć idealne warunki dla bardziej elastycznego podejścia do cyfryzacji i automatyzacji przepływów płatności i wyjątków?  

I oczywiście sztuczna inteligencja pokolenia była ważną rzeczą w Sibos, ale… 

Tak jak przewidywałem ja i prawdopodobnie każda inna osoba, dużo rozmawialiśmy o Gen AI w Sibos. Wspaniale było uzyskać opinie na temat rzeczywistych przypadków użycia w bankowości komercyjnej. Były dwa duże pola zainteresowań.  

Jednym z nich było to, w jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja może pomóc programistom nie zajmującym się oprogramowaniem przyspieszyć projektowanie i rozwój nowych aplikacji i procesów, których oczekują zespoły bankowości komercyjnej. W dużym stopniu generatywna sztuczna inteligencja sprawia, że ​​model tworzenia aplikacji o niskim kodzie jest jeszcze bardziej użyteczny. Wstrzyknięcie sztucznej inteligencji gen. do tych narzędzi pozwala zespołowi znacznie szybciej przygotować wykonalny prototyp i szybciej przejść do usprawnienia procesów w obszarach takich jak naprawy płatności, finansowanie handlu lub udzielanie pożyczek.  

Drugim jest to, w jaki sposób sztuczna inteligencja Gen może pomóc zespołom pracować szybciej i wydajniej w ramach dość złożonych i obciążonych presją przepływów pracy. Sibos miał wiele świetnych przykładów tego, jak przydatna może być ta odmiana sztucznej inteligencji. Na przykład udostępniliśmy przypadek użycia, w którym gęste bloki wiadomości Swift zostały przetłumaczone na zwięzły, prosty angielski, który był natychmiast zrozumiały i można go było szybko udostępnić w e-mailu lub wykorzystać w biurze podczas rozmów z klientami.  

Jednak tego rodzaju aplikacje pokazały również, jak genialna sztuczna inteligencja jest świetna, ale ograniczona, jeśli nie jest połączona z procesową sztuczną inteligencją. Generatywna sztuczna inteligencja może podsumować sytuację, ale sama technologia nie jest adaptacyjna i generuje odpowiedź po prostu na podstawie danych, do których ma dostęp. Z kolei sztuczna inteligencja procesowa może uczyć się samoczynnie i ma wbudowane modele predykcyjne. Na tej podstawie świtała świadomość znaczenia, w jaki sposób sztuczna inteligencja procesowa wkracza i pomaga ludziom stosować sztuczną inteligencję w celu rozwiązywania problemów lub przynajmniej prowadzenia ich najlepszą ścieżką. 

Tak więc generacja AI przykuła uwagę ludzi w Sibos, ale rzeczywistość tego, co banki komercyjne i klienci robią po Sibos w zakresie technologii, będzie bardziej polegać na ciągłym skupianiu się na udoskonaleniach operacyjnych i usługach oraz możliwości radzenia sobie z wolumenami poprzez automatyzację w obszarach takich jak sankcje, ulepszanie opcji samoobsługi, tworzenie wielokanałowego doświadczenia serwisowego i radzenie sobie z czasem rzeczywistym. Ekscytujące jest to, jak wszystkie te wyzwania można rozwiązać za pomocą elementów sztucznej inteligencji wraz z innymi technologiami automatyzacji i kreatywnym podejściem. 

Znak czasu:

Więcej z Fintextra