Omfamnande av AI inom banksektorn: Banker och finansiella institutioner utnyttjar artificiell intelligens (AI) för att förbättra olika delar av sin verksamhet. Denna teknik är instrumentell för att förbättra behandlingen av stora dataset, effektivisera interna processer, leverera personliga kundupplevelser, påskynda riskbedömningar och stärka cybersäkerhetsåtgärder.
En undersökning som framhävs i Mastercards rapport ”Generative AI: The Transformation of Banking” visar att mer än hälften av de globala VD:arna forskar eller experimenterar med generativ AI, med cirka 37 % som redan implementerar det. Den konservativa synen på AI inom banksektorn förväntas förändras när fördelarna blir tydligare, med förutsagda ökningar av operationell vinst på 9 till 15 procent enligt McKinsey Global Institutes rapport för 2023. Företags- och detaljhandelsbanker står inför betydande vinster, med branschpionjärer som Goldman Sachs och Citigroup som antar AI för uppgifter som sträcker sig från kodautomatisering till analys av omfattande regleringspolicys.
Innovativa AI-applikationer inom öppen bank: Generativ AI har enastående potential för kunskapshantering inom bankväsendet och hanterar effektivt data i olika format. När den kombineras med öppen bank lovar den att förbättra kreditprocesserna, även för individer med icke-standardiserade kredit historiker, och kan leda till mer effektivt konversationsbank genom bots som kan interagera kontextuellt relevant.
När det gäller cybersäkerhet expanderar AI:s roll från att förutsäga cyberrisker och simulera riskscenarier till att upptäcka avvikelser. Mastercard förlitar sig på AI för att säkra varje av sina över 140 miljarder årliga korttransaktioner, där generativ AI nu förbättrar hotdetektering. Dock presenterar även AI utmaningar när den blir ett verktyg för bedragare, vilket kräver en kontinuerlig säkerhetsrustning.
Kundskyddsinitiativ: Att integrera AI i befintliga banksystem samtidigt som man hanterar data skydd, integritet och informationsnoggrannhet är utmanande. Framgångsrika krypteringstekniker som homomorf kryptering har tillämpats för att skydda transaktionsdataanalys. Mastercard är engagerad i att utveckla praktiska AI-lösningar som upprätthåller etiska standarder, avgörande för att vinna förtroende för generativ AI och säkerställa dess ansvarsfulla användning inom banksektorn.
Viktiga frågor och svar:
1. Hur skiljer sig generativ AI från andra typer av AI som används inom bankväsendet?
Generativ AI syftar till algoritmer som kan skapa nytt innehåll eller data som är likt men distinkt från det ursprungliga träningsdatat. Å andra sidan fokuserar andra typer av AI inom bankväsendet, såsom prediktiv analys, på att analysera befintliga data för att förutsäga framtida resultat. Generativ AI kan användas för uppgifter som att skapa virtuella assistenter som genererar mänskliga svar, automatisera dokument skrivning och förbättra data simulationer för stresstester.
2. Vilka etiska överväganden kan finnas angående användningen av generativ AI inom bankväsendet?
Etiska bedömningar inkluderar potentialen för partiskhet i beslutsfattandet om AI tränas på partiska data, integritetsfrågor relaterade till kunddata och utmaningen att säkerställa att AI:s åtgärder förblir transparenta och förklarbara för regelverkets överensstämmelse och kundförtroende.
3. Hur kan generativ AI påverka anställningar inom bankväsendet?
Medan generativ AI kan automatisera vissa uppgifter, vilket potentiellt minskar behovet av mänsklig intervention, kan den också skapa nya jobb relaterade till AI-övervakning, utveckling och etik. Nettot för effekten på sysselsättningen kommer att bero på hur banker integrerar AI i sin verksamhet.
Viktiga utmaningar och kontroverser:
Säkerställa datas integritet: Banker måste hantera känslig personlig och finansiell information, vilket gör integritet till en högsta prioritet vid implementering av AI. Generativ AI kräver stora dataset, och det krävs konstant vaksamhet för att skydda kunddata från överträdelser eller missbruk.
Brist på transparens: AI-system kan vara svarta lådor, vilket gör det svårt att förstå hur de fattar vissa beslut. Detta medför utmaningar för regelverkets överensstämmelse och kan underminera kundförtroendet om det inte hanteras på rätt sätt.
Risk för diskriminering: Om AI-system tränas på historiska data som innehåller partiskheter kan de generativa modellerna oavsiktligt upprätthålla dessa partiskheter, vilket leder till diskriminering på områden som kreditbedömning och långodkännanden.
Fördelar och nackdelar:
Fördelar:
– Effektivitet: AI kan behandla transaktioner och analysera data mycket snabbare än människor, vilket ökar den operationella effektiviteten.
– Personifiering: Generativ AI möjliggör en skräddarsydd bankupplevelse för kunderna genom att tillhandahålla personlig ekonomisk rådgivning och kundservice.
– Riskhantering: AI kan upptäcka potentiella bedrägerier eller cybersäkerhetshot snabbare och mer exakt än traditionella metoder.
Nackdelar:
– Komplexitet och kostnader: Att implementera och underhålla toppmoderna AI-system kan vara komplext och kostsamt för finansiella institutioner.
– Regulatoriska hinder: Banker måste navigera inom en stram regleringsram som inte alltid håller jämna steg med teknologins utvecklingstakt.
– Beroende av datakvalitet: Generativ AI:s utdatakvalitet är starkt beroende av indatakvaliteten, vilket kräver stränga datamanagementpraxis.
För ytterligare läsning om AI-förbättringar och applikationer inom olika sektorer kan du besöka de officiella webbplatserna för framstående AI-forskningsorganisationer eller finansiella institutioner kända för sina AI-initiativ, såsom:
– Mastercard
– Mckinsey & Company
– Goldman Sachs
– Citigroup
Se alltid till att verifiera URL:er och bekräfta att de leder till huvuddomänen, inte till några underwebbsidor.
The source of the article is from the blog foodnext.nl