Üretken Yapay Zeka Bankacılığı Temelde Yeniden Şekillendirecek mi? – Fintech Singapur

Bankacılık sektörünü temelden dönüştürecek bir teknoloji devrimi yolda. 2023'ün başlarında sahneye çıkan Üretken Yapay Zeka, çok çeşitli bilişsel görevleri otomatikleştirmek için gelişmiş doğal dil modellerinden yararlanıyor. Bu çok yönlü yenilik farklı sektörlerde yaygınlaştıkça, bankacılık liderleri de onun potansiyelinden yararlanmak için hızla harekete geçiyor.

 Bir toplantıda ankete katılan kıdemli dijital ve analitik liderlerinin üçte ikisi son McKinsey forumu Üretken yapay zeka konusunda çalışanlar, teknolojinin işlerini derinlemesine yeniden şekillendirmesini beklediklerini söyledi. 

Şu anda karşı karşıya oldukları acil zorluk, kurumları için değer yaratımını en üst düzeye çıkarmak için üretken yapay zekanın tam olarak nasıl ve nerede uygulanacağıdır.

Üretken yapay zekanın bankacılıktaki ekonomik etkisi

McKinsey Küresel Enstitüsü, dünya çapındaki çeşitli sektörlerde üretken yapay zekanın yıllık değere katkıda bulunabileceğini tahmin ediyor: 2.6 trilyon ABD dolarından 4.4 trilyon ABD dolarına. Özellikle bankacılık, tahmini yıllık 200 milyar ABD Doları ile 340 milyar ABD Doları arasında bir potansiyelle, işletme karının yüzde 9 ila 15'ine eşdeğer olarak önemli ölçüde kazanç elde edecek gibi görünüyor.

Önemli bir şekilde, mevcut odak noktası, üretken yapay zekanın görev otomasyonu aracılığıyla sağladığı devasa üretkenlik faydaları üzerine yoğunlaşsa da, etkisi çok daha çok yönlü olmayı vaat ediyor. 

Teknoloji, tamamen yeni bankacılık iş modellerine yol açacak şekilde işletim modellerini, müşteri arayüzlerini ve iş ortaklıklarını temelden dönüştürme potansiyelini barındırıyor.

Kıdemli banka yöneticileri karmaşık hususlarla yüzleşmek üretken yapay zeka stratejilerini planlarken. Üretken yapay zeka değer zincirlerini ne kadar kapsamlı bir şekilde yeniden şekillendirecek? Stratejik yönde ayarlamalar gerektiren hangi yeni fırsatları ortaya çıkarabilir? Hangi ortaklıkların veya yeteneklerin önceden geliştirilmesi zorunlu olacak? 

Akıllı telefonların bankacılık operasyonlarını mobil çağa sağlam bir şekilde yönlendirmesi yıllar alırken, üretken yapay zekanın benimsenmesi, kıyaslandığında çok hızlı ilerliyor. 

Goldman Sachs'ı düşünün; geliştiricileri zaten uyguluyoruz Daha önce manuel olarak yapılan yoğun emek gerektiren test prosedürlerini sistematik hale getiren bir yapay zeka aracı. Bu arada Citigroup, bekleyen ABD sermaye kurallarının etkisini modellemek için üretken yapay zekadan yararlanıyor. 

Yanıt vermek konusunda fazla yavaş davranan kurumlar için bu tür ani değişim, teknolojik akışa alışkın olmayan kırılgan işletme yapılarını ciddi şekilde strese sokabilir.

Üretken AI'nın ölçeklendirilmesindeki zorluklar

Ölçeklendirme Bankacılık sektöründe üretken yapay zeka onu geleneksel teknolojinin benimsenmesinden ayıran benzersiz bir zorluk sunuyor. Bu zorluklar birkaç temel faktörden kaynaklanmaktadır. İlk olarak, üretken yapay zekanın kapsamı ve sonuçları, gelişmiş analitik yeteneklerini ve uygulamalarını beraberinde getiriyor. 

Bu, yönetim ekiplerinin alışılmadık terminoloji ve potansiyel yollarda gezinmesini gerektirir ve üretken yapay zekanın yaratabileceği çeşitli fırsatları yakalamak için stratejik konumlandırma gerektirir. Diğer bir zorluk ise koordinasyon karmaşıklığıdır. 

Üretken yapay zekanın entegre edilmesi, finansal kurumlarda iş ve teknoloji arasındaki dinamikleri karmaşık hale getirir. Analitik ve veriler ön plana çıktı ve iş ve analiz ekipleri arasında genellikle farklı önceliklere sahip daha derin bir iş birliğini zorunlu kıldı. Ayrıca değişimin hızı da önemli bir faktör. 

Kademeli geçişten farklı olarak dijital bankacılık, üretken yapay zeka hızlandırılıyor ve bankaları mevcut işletim modellerindeki stresi önlemek için hızlı bir şekilde uyum sağlamaya zorluyor. Son olarak, yetenek zorlukları dikkat çekicidir. Kurum içi yapay zeka uzmanlığından yoksun bankalar, eğitim ve işe alım yoluyla yeteneklerini geliştirmek gibi zorlu bir görevle karşı karşıyadır.

Üretken Yapay Zekanın başarılı ölçeklendirilmesi

Başarılı olarak üretken yapay zekayı ölçeklendirme Bankacılık sektöründe yedi kritik boyuta odaklanan stratejik bir yaklaşım gerektirmektedir. Bankaların yolculuklarına stratejik bir bakış açısıyla başladıkları stratejik bir yol haritasıyla başlar. 

Üretken yapay zekanın işletmeleri nerede önemli ölçüde etkileyebileceğini anlamak çok önemlidir. Üst düzey liderliğin uyumunu sağlamak, öncelikli alanları belirlemek, net hedefler belirlemek, gerekli yetenekleri değerlendirmek ve kapsamlı bir ölçeklendirme planı geliştirmek esastır.

Yetenek başka bir kritik hususu oluşturur. Liderlik ekipleri arasında üretken yapay zeka anlayışını derinleştirmek için yönetici eğitimine yatırım yapmak hayati önem taşıyor. Teknolojinin banka operasyonlarıyla bağlantısını vurgulamak, çalışanların otomasyonla ilgili endişelerini gidermek ve beceri geliştirmeye yönelik sürekli bir yaklaşım benimsemek önemlidir.

İşletim modelleri açısından, işlevler arası işbirliğinin teşvik edilmesi hayati önem taşımaktadır. Bu yaklaşım, üretken yapay zekanın sorunsuz bir şekilde uygulanmasını kolaylaştırarak ürün ekiplerinin iş birimleriyle yakın işbirliği içinde çalışmasına ve süreçleri hız, ölçek ve uyarlanabilirlik gereksinimlerini karşılayacak şekilde değiştirmesine olanak tanır.

Teknolojiyi değerlendirirken, üretken yapay zeka çözümleri için ortaklıklar kurma, satın alma veya kurma konusunda stratejik olarak karar vermek odak noktası haline gelir.

Mevcut sistemler ve iş akışlarıyla kusursuz entegrasyon sağlamak için mimari bileşenlerin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi gerekir. Üretken yapay zeka uygulamalarında verilerin, özellikle de yapılandırılmamış verilerin önemi küçümsenemez. 

Veri kalitesini vurgulayarak ve güvenlik sonuçlarını dikkate alarak potansiyelini etkili bir şekilde kullanmak için yeteneklerin geliştirilmesi gerekmektedir. Risk ve kontroller da önemli bir rol oynuyor.

Modelin yorumlanabilirliği ve tarafsız karar vermeyle ilgili zorluklar da dahil olmak üzere, üretken yapay zekayla ilişkili yeni risklerin ele alınması, risk ve model yönetimi çerçevelerinin kapsamlı bir şekilde elden geçirilmesini gerektirir. 

Son olarak, bankalarda başarılı üretken yapay zeka ölçeklendirmesi için kullanıcı benimseme ve değişiklik yönetimine odaklanmak çok önemlidir. Bu, kullanıcı dostu yapay zeka çözümleri oluşturmayı, herkesin katılımını sağlayan, eğitim sağlayan, liderlik yoluyla mükemmel bir örnek oluşturan ve net teşvikler sunan sağlam bir değişim yönetimi stratejisini içerir.

Fırsatın ölçeği

Üretken yapay zekanın bankacılık operasyonlarını dönüştürme potansiyeli muazzam büyüklüktedir. Müşteri katılımını kolaylaştırmaktan tespit etmeye kadar mali suçlar terzilik tavsiyelerine ek olarak, pratik uygulamaların sayısı halihazırda düzinelere ulaşmış durumda ve çok daha fazlası hala keşfedilmeyi bekliyor. 

Ancak bu vaatten geniş ölçekte başarılı bir şekilde yararlanmak, birçok organizasyonel boyutu olan karmaşık bir zorluk olmaya devam ediyor. Stratejik vizyondan kullanıcı odaklı tasarıma kadar temel kolaylaştırıcıları ustaca etkinleştirebilen bankalar, ilk hamle avantajını sağlamlaştırıyor. 

Üretken yapay zekanın kuşaklar arası fırsatını benimsemede yavaş olanlar için geleceğin oyun alanı, onları yetişme konusunda zorlayabilir.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://fintechnews.sg/81936/ai/will-generative-ai-fundamentally-reshape-banking/