生成式人工智能会从根本上重塑银行业吗？ – 新加坡金融科技

一场技术革命正在进行，将从根本上改变银行业。 生成式人工智能于 2023 年初突然出现，它利用先进的自然语言模型来自动化大量的认知任务。 随着这种多功能创新在各个行业的普及，银行业领导者正在迅速采取行动，挖掘其潜力。

 三分之二的高级数字和分析领导者接受了一项调查 最近的麦肯锡论坛 生成式人工智能表示，他们希望这项技术能够深刻重塑他们的业务。 

他们现在面临的紧迫挑战不是是否实施生成式人工智能，而是到底如何以及在何处实施生成式人工智能，以最大限度地为其机构创造价值。

生成式人工智能对银行业的经济影响

麦肯锡全球研究所估计，在全球各个行业中，生成式人工智能每年可以贡献的价值范围为 2.6万亿美元至4.4万亿美元。 尤其是银行业，预计将获得显着增长，预计每年潜力达 200 亿美元至 340 亿美元，相当于营业利润的 9% 至 15%。

值得注意的是，虽然目前的焦点集中在生成式人工智能通过任务自动化带来的巨大生产力优势上，但它的影响力有望更加多方面。 

该技术具有从根本上改变运营模式、客户界面和业务合作伙伴关系的潜力，从而催生新颖的银行业务模式。

银行高级管理人员 面临复杂的考虑 制定他们的生成式人工智能策略。 生成式人工智能将在多大程度上重塑其价值链？ 它可能揭示哪些新机遇需要调整战略方向？ 需要提前培养哪些合作伙伴关系或能力？ 

尽管智能手机花费了数年时间才将银行业务牢牢地带入移动时代，但相比之下，生成式人工智能的采用正在以惊人的速度发展。 

以高盛为例——它的开发商是 已经实施 一种人工智能工具，可将以前手动的劳动密集型测试程序系统化。 与此同时，花旗集团采用生成式人工智能来模拟即将出台的美国资本规则的影响。 

对于那些反应迟缓而无法做出调整的机构来说，这种突然的变化可能会给不适应技术变化的脆弱运营结构带来严重压力。

扩展生成人工智能的挑战

扩大 银行业的生成式人工智能 提出了独特的挑战，将其与传统技术采用区分开来。 这些挑战是由几个关键因素造成的。 首先，生成人工智能的范围和影响引入了高级分析功能和应用程序。 

这要求管理团队应对不熟悉的术语和潜在途径，需要进行战略定位以抓住生成式人工智能可以创造的各种机会。 另一个挑战是协调的复杂性。 

集成生成式人工智能增加了金融机构中业务和技术之间动态的复杂性。 分析和数据已经变得越来越重要，因此需要业务和分析团队之间进行更深入的协作，并且通常具有不同的优先级。 此外，快速的变化也是一个重要因素。 

与逐渐过渡到 数字银行生成式人工智能正在加速发展，迫使银行迅速适应，以避免对其现有运营模式造成压力。 最后，人才挑战值得注意。 缺乏内部人工智能专业知识的银行面临着通过培训和招聘来增强能力的艰巨任务。

生成式人工智能的成功扩展

顺利 扩展生成人工智能 银行业需要采取侧重于七个关键方面的战略方法。 它从战略路线图开始，银行以战略前景开始其旅程。 

了解生成式人工智能在哪些方面可以对企业产生重大影响至关重要。 必须确保高层领导的一致，确定优先领域，设定明确的目标，评估必要的能力，并制定全面的扩大计划。

人才是另一个关键方面。 投资高管教育以加深领导团队对生成式人工智能的理解至关重要。 重要的是要强调技术与银行运营的联系，解决员工与自动化相关的担忧，并致力于持续的技能提升方法。

在运营模式方面，鼓励跨职能协作至关重要。 这种方法有助于生成式人工智能的无缝实施，使产品团队能够与业务部门密切合作并修改流程以满足速度、规模和适应性的要求。

在考虑技术时，战略性地决定是否构建、购买生成式人工智能解决方案或建立合作伙伴关系成为焦点。

需要对架构组件进行深思熟虑，以确保与现有系统和工作流程的无缝集成。 数据（尤其是非结构化数据）在生成人工智能应用中的重要性不可低估。 

有必要开发有效利用其潜力的能力，强调数据质量并考虑安全影响。 风险与控制 也发挥着至关重要的作用。

解决与生成人工智能相关的新风险，包括与模型可解释性和公正决策相关的挑战，需要对风险和模型治理框架进行全面检修。 

最后，关注用户采用和变更管理对于银行成功实现生成式人工智能扩展至关重要。 这涉及创建用户友好的人工智能解决方案、可靠的变革管理策略，让每个人参与、提供培训、通过领导力树立优秀榜样，并提供明确的激励措施。

机会的规模

生成式人工智能改变银行业务的潜力是巨大的。 从简化客户引导到检测 金融犯罪 就定制建议而言，实际应用已经达到数十种，还有更多正在被发现。 

然而，成功大规模地利用这一承诺仍然是一项涉及许多组织层面的复杂挑战。 银行能够巧妙地激活从战略愿景到以用户为中心的设计等重要推动因素，从而巩固显着的先发优势。 

对于那些较慢地接受生成人工智能的世代机会的人来说，未来的竞争环境可能会让他们难以追赶。

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