Prodejní banky se potýkají s obtížemi při přijímání AI pro transformační změny
Nedávné zjištění z Capgemini Institute odhalilo, že pouhých 4 % prodejních bank je efektivně připraveno využít plné schopnosti generativní umělé inteligence (AI) a inteligentní automatizace. Navzdory širokému uznání mezi vedoucími představiteli bank — že generativní AI představuje významný milník v jejich vývoji — se integrace této technologie do každodenních operací ukazuje jako náročná.
Zvyšování laťky pro inovace a efektivitu
Většina bank si klade za cíl držet krok s technologickým pokrokem. V důsledku toho plánuje 70 % vysoce postavených bankovních manažerů zvýšit své investice do digitální transformace až o 10 % do roku 2024. Takové strategické uplatnění pokročilých technologií se očekává, že posílí inovace a provozní efektivitu. Nicméně, výzkum naznačuje, že banky stále nejsou připraveny na inteligentní transformaci řízenou generativní AI a strojovým učením.
Inteligentní bankovnictví ještě nevyšlo na světlo světa
V hodnocení 250 prodejních bank podle různých obchodních a technologických parametrů Capgemini posoudilo datovou zralost bank a jejich závazek k umělé inteligenci. Výsledky ukázaly, že většina bank dosud není vybavena k soutěžení v budoucnosti inteligentního bankovnictví. Pouze 4 % dosáhlo vysokého skóre z hlediska obchodního závazku a technologické zdatnosti, 41 % dosáhlo mírného výsledku. To naznačuje širokou nepřipravenost k přijetí a provedení inteligentní transformace.
Regionální disparity zdůrazňují výzvu
Výzva je dále zdůrazněna regionálními disparity. V Severní Americe projevilo nízkou připravenost 27 % bank, v Evropě následovalo 31 %, přičemž v asijsko-pacifické oblasti zaostávalo 48 % nízkě skórujících bank. Více než 60 % bank stále zápase s definováním a výpočtem klíčových ukazatelů výkonu (KPI), zatímco mezi těmi, kteří již stanovili KPI, 26 % ještě nezačalo jejich měřit. Navíc 39 % vedoucích představitelů vyjádřilo nespokojenost se současnými výsledky využívání AI, což ilustruje prohlubující se rozdíl v přístupu sektoru k inteligentnímu bankovnictví.
Klíčové otázky a odpovědi:
– S jakými hlavními výzvami se banky potýkají při využívání AI?
Jednou z hlavních výzev je složitost integrace AI do dědictví systémů, které jsou běžné u mnoha zavedených bank. Kromě toho je zde mezera ve znalostech, protože mnoho bank nemá dostatek zaměstnanců odborných na AI a datové vědy. Zajištění kvality dat a řešení problémů s ochranou údajů a regulatorním dodržováním také představuje významné překážky.
– Proč je přijetí AI v bankovnictví důležité?
Přijetí AI je klíčové pro banky, které chtějí modernizovat své provozní postupy, zlepšit zkušenosti zákazníků, personalizovat služby, automatizovat procesy, snižovat náklady a zůstat konkurenceschopné v rychle se měnící finanční krajině.
– Co lze udělat pro zlepšení připravenosti bank na AI?
Banky mohou investovat do školení zaměstnanců a náboru k uzavření mezery ve znalostech, přepracovat dědictví systémů pro lepší integraci s moderními technologiemi AI a vytvořit strategii správy dat, která řeší obavy o kvalitu a shodu.
Klíčové výzvy a kontroverze:
– Ochrana dat a etické využívání AI: Finanční instituce musí navigovat složitým územím etického využívání zákaznických údajů při maximalizaci potenciálu AI. To zahrnuje dodržování předpisů, jako je GDPR a zvládání obav ohledně zkreslení v algoritmech AI.
– Překryv technologických dědictví infrastruktury: Mnoho institucí stále spoléhá na zastaralé systémy, které nejsou vhodné pro přijetí moderních technologií AI, což vyžaduje nákladné a časově náročné aktualizace.
– Potřeba kultivovat změnu: Přijetí AI neznamená pouze technologické změny, ale také změny v korporátní kultuře směrem k agilnějším a inovativnějším myšlenkám.
Výhody:
– Zlepšená zkušenost zákazníka a personalizace.
– Zvýšená provozní efektivita prostřednictvím automatizace.
– Lepší řízení rizik pomocí pokročilé prediktivní analytiky.
Nevýhody:
– Vysoké počáteční investiční náklady na technologie a talenty.
– Riziko ztráty zaměstnání v důsledku automatizace.
– Potenciální zkreslení v modelech AI, které mohou vést k nespravedlivým výsledkům.
Pokud hledáte další informace z důvěryhodných zdrojů o AI ve finančních službách, zvažte návštěvu webových stránek, jako jsou:
– Capgemini
– McKinsey & Company
– Accenture
– IBM
– PricewaterhouseCoopers (PwC)
Ujistěte se, že ověříte URL před návštěvou, protože online přítomnost a struktura domény se mohou změnit.