Три технічних висновки від Sibos 2023

Три технічних висновки від Sibos 2023

Мітка часу: 9 жовтня 2023 р., 5:59
Three Tech Takeaways from Sibos 2023 PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Sibos 2023 — це чудове зібрання фінансової індустрії та місце, де можна поміркувати над тим, що захоплює та кидає виклик людям.  

Хоча сцени конференції привертають увагу галузевих провидців, думки делегатів, які блукають по конференц-залу, у фойє та – так – у барах, є ще більш проникливими. 

Показово, що незважаючи на те, що штучний інтелект був основною темою для делегатів Sibos, існували й інші питання, більш актуальні тут і зараз. 

ISO20022 ще немає 

У той час як великі банки майже готові, Сібос розповів мені, як багато менших, середніх банків і бізнес-клієнтів ще не перейшли на стандарт ISO20022. Необхідно докласти значно більше зусиль для перенесення основних платіжних платформ і процесів винятків цих організацій. Більші установи, які готові до ISO20022, сподівалися, що Swift залишиться непохитним щодо кінцевого терміну 2025 року. Але питання, яке виникло, полягало в тому, чи може бути необхідність у відстрочці, щоб допомогти іншим організаціям наздогнати згаяне? Це важко передбачити, але більшість банків, з якими ми спілкувалися, воліли б залишити кінцевий термін, оскільки в іншому випадку бюджети та робота зриваються, більшість вважає, що 2024 рік має стати роком, коли цю перешкоду буде подолано. 

Зростання платежів у реальному часі руйнує банк? 

Від делегатів було чітке повідомлення про те, що обсяги платежів у реальному часі дійсно зростають дуже швидко. У звіті, опублікованому Cap Gemini на Sibos, наведені деякі значні цифри щодо цього. Вони повідомили, що глобальний трафік безготівкових комерційних платежів зростає з річними темпами близько 11%. Музика настрою на Sibos 2023 полягала в тому, що комерційні цифрові платежі наздоганяють і наближаються до того, щоб обігнати споживчі цифрові платежі.  

Але повідомлення, яке я також почув у Sibos, полягало в тому, що обсяги транскордонних платежів призводять до тиску, щоб знову покращити рівень обслуговування в цій сфері, але також і ширше. Комерційні клієнти банків хочуть отримати такий самий досвід платежів, яким вони користуються для своїх особистих фінансів. Це означає більшу прозорість і гнучкість управління платежами, незважаючи на те, що комерційні платежі зберігають багато ручних процесів і втручань. Можливості, щоб йти в ногу з цим тиском, зараз більш обмежені зростанням рівня інфляції, скороченням бізнесу та тиском на бюджети, що ускладнює реалізацію стратегій «великого вибуху» для повної трансформації платіжної інфраструктури. Чи може це створити ідеальні умови для більш гнучких підходів до оцифрування та автоматизації платіжних потоків і винятків?  

І, звичайно, штучний інтелект покоління був великою справою в Sibos, але… 

Як я і, мабуть, усі інші передбачали, ми багато говорили про Gen AI у Sibos. Було чудово отримати відгук про реальні випадки використання комерційного банківського обслуговування. Було дві великі сфери інтересів.  

Одне з них полягало в тому, як генеративний штучний інтелект може допомогти програмістам, які не займаються програмним забезпеченням, прискорити проектування та розробку нових додатків і процесів, які потрібні командам комерційних банків. Саме так генеративний ШІ робить модель розробки додатків із низьким кодом ще більш корисною. Впровадження штучного інтелекту покоління в ці інструменти дозволяє команді набагато швидше створювати працездатний прототип і швидше переходити до оптимізації процесів у таких сферах, як ремонт платежів, торгове фінансування чи кредитування.  

Інша — як штучний інтелект покоління може допомогти командам працювати швидше й ефективніше в складних і напружених робочих процесах. У Сібоса було багато чудових прикладів того, як ця різновид ШІ може бути корисною. Наприклад, ми поділилися прикладом використання, який перекладав щільні блоки повідомлень Swift на стислу зрозумілу англійську мову, яка була миттєво зрозумілою та яку можна було швидко надіслати електронною поштою або використовувати фронт-офіс під час спілкування з клієнтами.  

Тим не менш, такі види додатків також продемонстрували, наскільки штучний інтелект покоління є чудовим, але обмеженим, якщо не поєднувати його з ШІ процесу. Генеративний штучний інтелект може узагальнити ситуацію, але сама технологія не адаптивна і генерує відповідь просто на основі даних, до яких вона отримує доступ. Навпаки, штучний інтелект процесів може самонавчатися і мати вбудовані моделі прогнозування. Виходячи з цього, з’явилося усвідомлення важливості того, як штучний інтелект в процес входить і допомагає людям застосовувати штучний інтелект для вирішення проблем або, принаймні, спрямовувати їх на найкращий шлях. 

Таким чином, Gen AI привернув увагу людей у ​​Sibos, але реальність того, що комерційні банки та клієнти роблять після Sibos з точки зору технологій, більше стосуватиметься постійного зосередження на вдосконаленні роботи та послуг, здатності працювати з обсягами за допомогою автоматизації в таких сферах, як санкції, покращення варіантів самообслуговування, створення багатоканального сервісного досвіду та роботи в реальному часі. Захоплюючим є те, як усі ці проблеми можна вирішити за допомогою елементів штучного інтелекту разом з іншими технологіями автоматизації та творчими підходами. 

Часова мітка:

Більше від Фінтекстра