Trije tehnični odlomki iz Sibosa 2023

Trije tehnični odlomki iz Sibosa 2023

Časovni žig: 9. oktober 2023 5:59
Trije tehnični odlomki iz Sibos 2023 PlatoBlockchain Data Intelligence. Navpično iskanje. Ai.

Sibos 2023 je odlično srečanje finančne industrije in kraj za merjenje utripa tega, kar je ljudem vznemirljivo in izzivalno.  

Medtem ko konferenčni odri pritegnejo pozornost z vizionarji industrije, so množična mnenja delegatov, ki tavajo po konferenčnem parketu, preddverjih in – da – barih, tista, ki so še bolj pronicljiva. 

Čeprav je bila umetna inteligenca glavna tema za delegate Sibosa, je bilo zgovorno, da so bila druga vprašanja, ki so bolj tukaj in zdaj, postala glasna in jasna. 

Na ISO20022 še ni 

Medtem ko so velike banke že večinoma pripravljene, mi je Sibos razkril, kako obstaja toliko manjših, srednje velikih bank in poslovnih strank, ki še niso tam na prehodu na ISO20022. Veliko več truda je treba vložiti v prehod osrednjih plačilnih platform in procesov izjem teh organizacij. Večje ustanove, ki so pripravljene na ISO20022, so upale, da bo Swift ostal trdno pri roku 2025. Toda vprašanje, ki se je pojavilo, je bilo, ali obstaja potreba po odložitvi, da bi tem drugim organizacijam pomagali dohiteti? To je težko napovedati, a večina bank, s katerimi smo se pogovarjali, bi raje ohranila rok, saj sicer proračuni in delovni izpadi, zaradi česar večina misli, da mora biti leto 2024 leto, ko bo ta prehodna ovira preskočena. 

Porast plačil v realnem času zlomi banko? 

Delegati so jasno sporočili, da obseg plačil v realnem času res zelo hitro narašča. Poročilo, ki ga je izdal Cap Gemini pri Sibosu, je podalo nekaj pomembnih številk o tem. Poročali so, da svetovni negotovinski komercialni plačilni promet raste po skupni letni stopnji okoli 11 %. Glasba razpoloženja na Sibos 2023 je bila, da komercialna digitalna plačila dohitevajo in se približujejo temu, da prehitevajo potrošniško digitalno plačilno skupino.  

Toda sporočilo, ki sem ga slišal tudi pri Sibosu, je bilo, da obseg čezmejnih plačil vodi do pritiskov za ponovno izboljšanje ravni storitev na tem področju, vendar tudi širše. Bančne komercialne stranke želijo enako plačilno izkušnjo, kot jo imajo za svoje osebne finance. To pomeni večjo preglednost in prilagodljivost pri upravljanju plačil, kljub temu, da komercialna plačila ohranjajo številne ročne postopke in posege. Prostor za dohajanje teh pritiskov je zdaj bolj omejen zaradi naraščajoče ravni inflacije, zmanjšanega poslovanja in pritiskov na proračune, zaradi česar je težje doseči strategije »velikega poka« za obsežno preobrazbo plačilne infrastrukture. Ali bi to lahko ustvarilo idealne pogoje za bolj agilne pristope k digitalizaciji in avtomatizaciji plačilnih tokov in izjem?  

In seveda, Gen AI je bil velika stvar pri Sibosu, toda ... 

Kot sem jaz in verjetno vsaka druga oseba napovedala, smo pri Sibosu veliko govorili o Gen AI. Bilo je super dobiti povratne informacije o tem, kakšni bi lahko bili resnični primeri uporabe komercialnega bančništva. Bili sta dve veliki področji zanimanja.  

Eno je bilo, kako lahko generativna umetna inteligenca pomaga kodirnikom, ki niso programska oprema, pospešiti načrtovanje in razvoj novih aplikacij in procesov, ki jih želijo komercialne bančne ekipe. V veliki meri je zaradi generativne umetne inteligence model razvoja aplikacij z nizko kodo še bolj uporaben. Vložek genske umetne inteligence v ta orodja ekipi omogoča veliko hitrejše pripravo delujočega prototipa in hitrejši prehod na poenostavitev procesov na področjih, kot so popravila plačil ali trgovinsko financiranje ali posojanje.  

Drugo pa je, kako lahko Gen AI pomaga ekipam delati hitreje in učinkoviteje znotraj precej zapletenih in obremenjenih delovnih tokov. Sibos je imel veliko odličnih primerov, kako je ta okus umetne inteligence lahko uporaben. Na primer, delili smo primer uporabe, ki je prevedel goste bloke sporočil Swift v jedrnato in preprosto angleščino, ki je bila takoj razumljiva in jo je bilo mogoče hitro deliti v e-pošti ali uporabiti v sprednji pisarni pri pogovoru s strankami.  

Vendar pa so tovrstne aplikacije tudi pokazale, kako je genska umetna inteligenca odlična, vendar omejena, če ni kombinirana s procesno umetno inteligenco. Generativna umetna inteligenca lahko povzame situacijo, vendar sama tehnologija ni prilagodljiva in generira odgovor preprosto iz podatkov, do katerih dostopa. Nasprotno pa se procesna umetna inteligenca lahko samouči in ima v sebi vgrajene napovedne modele. Na podlagi tega je prišlo do spoznanja pomembnosti tega, kako umetna inteligenca procesov posega in pomaga ljudem pri uporabi umetne inteligence za reševanje težav ali jih vsaj vodi na najboljšo pot. 

Tako je Gen AI pritegnil pozornost ljudi v Sibosu, vendar bo resničnost tega, kar komercialne banke in stranke počnejo po Sibosu v smislu tehnologije, bolj povezana z nadaljnjo osredotočenostjo na izboljšave delovanja in storitev, zmožnosti obravnave količin z avtomatizacijo na področjih, kot je sankcije, izboljšanje samopostrežnih možnosti, ustvarjanje večkanalne storitvene izkušnje in obvladovanje realnega časa. Kar je vznemirljivo, je, kako je mogoče vse te izzive rešiti z elementi umetne inteligence skupaj z drugimi tehnologijami avtomatizacije in domiselnimi pristopi. 

Časovni žig:

Več od Fintextra