Kommer generativ AI i grunden att omforma bankverksamhet? – Fintech Singapore

En teknologirevolution pågår som kommer att förändra banksektorn i grunden. Generativ AI, som slog in på scenen i början av 2023, utnyttjar avancerade naturliga språkmodeller för att automatisera ett stort antal kognitiva uppgifter. Eftersom denna mångsidiga innovation sprider sig över branscher, går bankledare snabbt för att utnyttja dess potential.

 Två tredjedelar av seniora digitala och analytiska ledare tillfrågade vid en nyligen McKinsey-forum på generativ AI sa de förväntar sig att tekniken kommer att omforma deras verksamhet på djupet. 

Den akuta utmaningen de nu står inför är inte om utan exakt hur och var man ska implementera generativ AI för att maximera värdeskapandet för sina institutioner.

Den ekonomiska effekten av Generativ AI i bankverksamhet

McKinsey Global Institute uppskattar att generativ AI inom olika industrier världen över kan bidra med ett årligt värde som sträcker sig från 2.6 biljoner till 4.4 biljoner dollar. Särskilt bankverksamheten kommer att vinna avsevärt, med en uppskattad årlig potential på 200 till 340 miljarder USD, vilket motsvarar 9 till 15 procent av rörelsevinsten.

Betecknande nog, medan mycket befintligt fokus tränas på de enorma produktivitetsfördelarna generativ AI möjliggör genom uppgiftsautomatisering, lovar dess inflytande att vara mycket mer mångfacetterat. 

Tekniken har potentialen att i grunden förändra verksamhetsmodeller, kundgränssnitt och affärspartnerskap, vilket ger upphov till nya affärsmodeller för bankverksamhet helt och hållet.

Ledande bankchefer möta komplexa överväganden när de planerar sin generativa AI-strategi. Hur omfattande kommer generativ AI att omforma deras värdekedja? Vilka nya möjligheter kan det avslöja som kräver justeringar av strategisk inriktning? Vilka partnerskap eller förmågor kommer att vara absolut nödvändiga att odla i förväg? 

Medan det tog åratal för smartphones att styra bankverksamheten in i den mobila tidsåldern, går införandet av generativ AI framåt med förvrängningshastighet i jämförelse. 

Tänk på Goldman Sachs – det är dess utvecklare redan genomförs ett AI-verktyg för att systematisera arbetsintensiva testprocedurer som tidigare var manuella. Samtidigt använder Citigroup generativ AI för att modellera effekten av pågående amerikanska kapitalregler. 

För institutioner som är för tröga för att svänga som svar kan en sådan plötslig förändring allvarligt stressa spröda driftsstrukturer som inte är vana vid tekniskt flöde.

Utmaningar med att skala Generativ AI

Uppskalning generativ AI inom bankbranschen presenterar en unik utmaning som skiljer den från traditionell teknikantagande. Dessa utmaningar uppstår på grund av flera nyckelfaktorer. För det första introducerar omfattningen och implikationerna av generativ AI avancerade analysfunktioner och applikationer. 

Detta kräver att ledningsgrupperna navigerar obekant terminologi och potentiella vägar, vilket kräver strategisk positionering för att ta vara på de olika möjligheter som generativ AI kan skapa. En annan utmaning är koordinationskomplexiteten. 

Att integrera generativ AI ger komplexiteten till dynamiken mellan affärer och teknik i finansiella institutioner. Analyser och data har blivit framträdande, vilket kräver djupare samarbete mellan affärs- och analysteam, ofta med olika prioriteringar. Dessutom är den snabba förändringstakten en viktig faktor. 

Till skillnad från den gradvisa övergången till digital bank, påskyndas generativ AI, vilket tvingar banker att anpassa sig snabbt för att undvika stress på deras befintliga verksamhetsmodeller. Slutligen är talangutmaningar anmärkningsvärda. Banker som saknar intern AI-expertis står inför den enorma uppgiften att förbättra sina förmågor genom utbildning och rekrytering.

Framgångsrik skalning av generativ AI

Framgångsrikt skalning av generativ AI inom banksektorn kräver ett strategiskt tillvägagångssätt med fokus på sju kritiska dimensioner. Det börjar med en strategisk färdplan, där banker börjar sin resa med en strategisk syn. 

Att förstå var generativ AI avsevärt kan påverka företag är avgörande. Det är väsentligt att säkra anpassning från seniora ledarskap, fastställa prioriterade domäner, sätta tydliga mål, utvärdera nödvändiga förmågor och utveckla en omfattande uppskalningsplan.

Talang utgör en annan kritisk aspekt. Att investera i chefsutbildning för att fördjupa förståelsen för generativ AI bland ledarteam är avgörande. Det är viktigt att betona teknikens koppling till bankens verksamhet, ta itu med anställdas problem relaterade till automatisering och engagera sig i ett fortlöpande förhållningssätt till kompetensutveckling.

När det gäller verksamhetsmodeller är det viktigt att uppmuntra tvärfunktionellt samarbete. Detta tillvägagångssätt underlättar den sömlösa implementeringen av generativ AI, vilket gör det möjligt för produktteam att arbeta i nära samarbete med affärsenheter och modifiera processer för att möta kraven på hastighet, skala och anpassningsförmåga.

När man överväger teknik blir strategiskt beslut om att bygga, köpa eller etablera partnerskap för generativa AI-lösningar en fokuspunkt.

Genomtänkt övervägande av de arkitektoniska komponenterna krävs för att säkerställa sömlös integration med befintliga system och arbetsflöden. Betydelsen av data, särskilt ostrukturerad data, i generativa AI-tillämpningar kan inte underskattas. 

Det är nödvändigt att utveckla kapacitet för att utnyttja dess potential på ett effektivt sätt, med betoning på datakvalitet och övervägande av säkerhetskonsekvenser. Risk och kontroller spelar också en avgörande roll.

Att ta itu med de nya riskerna förknippade med generativ AI, inklusive utmaningar relaterade till modelltolkbarhet och opartiskt beslutsfattande, kräver en omfattande översyn av ramar för risk och modellstyrning. 

Slutligen är fokus på användaradoption och förändringshantering avgörande för framgångsrik generativ AI-skalning i banker. Det handlar om att skapa användarvänliga AI-lösningar, en solid förändringshanteringsstrategi som engagerar alla ger utbildning, är ett utmärkt exempel genom ledarskap och erbjuder tydliga incitament.

Möjlighetens omfattning

Generativ AI:s potential att förändra bankverksamheten är helt enkelt enorm i omfattning. Från effektivisering av klientintroduktion till upptäckt ekonomiska brott för skräddarsydda råd är de praktiska tillämpningarna redan tiotals, med många fler som fortfarande avslöjas. 

Men att framgångsrikt utnyttja detta löfte i stor skala är fortfarande en komplex utmaning med många organisatoriska dimensioner. Banker som på ett skickligt sätt kan aktivera de väsentliga möjliggörarna från strategisk vision ner till användarcentrerad design står för att befästa betydande fördelar för första-mover. 

För dem som är långsammare att ta till sig generationsmöjligheterna för generativ AI, kan framtidens spelplan göra att de kämpar för att komma ikapp.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://fintechnews.sg/81936/ai/will-generative-ai-fundamentally-reshape-banking/