Jaepangad pangad pangad pangad tulevad kunstliku intelligentsi täielike võimaluste kasutusele võtmiseks
Hiljutised Capgemini Instituudi uuringud on paljastanud, et vaid 4% jaemüügipankadest on tõhusalt ette valmistunud kasutama genereeriva tehisintellekti (AI) ja intelligentse automatiseerimise täielikke võimeid. Hoolimata pankade juhtide laialdasest tunnustamisest – et genereeriv tehisintellekt märgib olulist verstaposti nende arengus – osutub selle tehnoloogia integreerimine igapäevasesse tegevusse väljakutseks.
Innovatsiooni ja efektiivsuse standardite tõstmine
Enamus panku püüab tehnoloogilise arenguga sammu pidada. Seetõttu plaanib 70% juhtivatest pankade täidesaatvatest ametnikest suurendada oma investeeringuid digitaalsesse transformatsiooni kuni 2024. aastaks kuni 10%. Selline strateegiline kohaldamine arenenud tehnoloogiatele peaks tugevdama innovatsiooni ja töö efektiivsust. Siiski näitab uurimus, et pangad pole endiselt valmis intelligentseks transformatsiooniks, mis on juhitud genereerivast tehisintellektist ja masinõppest.
Intelligentne pangandus pole veel päevavalgele tulnud
Hinnates 250 jaemüügpanga andmeküpsust ja pühendumust tehisintellektile, mõõtis Capgemini pankade äri- ja tehnoloogilisi parameetreid. Tulemused näitasid, et enamus panku pole veel valmis konkureerima targas panganduse tulevikus. Ainult 4% saavutasid kõrged tulemused ärialase pühendumuse ja tehnoloogilise oskusteabe osas ning 41% saavutasid mõõduka tulemuse. See viitab laiale valmisolematusele intelligentse transformatsiooni omaksvõtmiseks ja elluviimiseks.
Regionaalsed erinevused rõhutavad väljakutset
Väljakutset rõhutavad veelgi regionaalsed erinevused. Põhja-Ameerikas näitas madalat valmisolekut 27% pankadest, järgnesid 31% Euroopas ja Aasia-Vaikse ookeani piirkond jääb maha 48% madala skooriga pankadega. Üle 60% pankadest otsustab alles määratleda ja arvutada põhinäitajaid (KPIsid), ja nende seas, kes on KPI-d määranud, pole 26% neid veel mõõtnud hakanud. Lisaks on 39% juhtidest väljendanud rahulolematust AI kasutamise praeguste tulemustega, mis näitab sektori lähenemises intelligentsele pangandusele süvenevat lõhet.
Põhiküsimused ja vastused:
– Mis on peamised väljakutsed, millega pangad seisavad silmitsi AI kasutamisel?
Üks peamisi väljakutseid on AI integreerimise keerukus pärandisüsteemidesse, mis on paljudes vanades pankades valitsevad. Lisaks on oskuste puudus, kuna paljudel pankadel pole piisavalt töötajaid, kes valdaksid AI ja andmeteadust. Andmekvaliteedi tagamine ja privaatsuse ning regulatiivsed nõudeid arvesse võtmine on samuti olulised takistused.
– Miks on AI kasutuselevõtt panganduses oluline?
AI kasutuselevõtt on kriitiline pankadele, kes soovivad oma tegevust kaasajastada, parandada kliendikogemusi, isikupärastada teenuseid, automatiseerida protsesse, vähendada kulusid ja jääda konkurentsivõimelisteks kiiresti muutuvas finantsmaastikus.
– Mida saab teha pankade valmisoleku parandamiseks AI jaoks?
Pangad saavad investeerida töötajate koolitamisse ja värbamisse, et vähendada oskuste puudust, uuendada pärandisüsteeme, et paremini integreeruda kaasaegsete AI tehnoloogiatega, ning luua andmehalduse strateegia, mis käsitleb kvaliteedi ja vastavuse muresid.
Põhilised väljakutsed ja kontroversid:
– Andmekaitse ja tehisintellekti eetiline kasutamine: Finantsasutused peavad liikuma keerulises piirkonnas, kasutades kliendiandmeid eetiliselt ja maksimeerides tehisintellekti võimalusi. See hõlmab GDPRi nõuetega vastavuse tagamist ja murede käsitlemist tehisintellekti algoritmides esineva eelarvamuse kohta.
– Tehnoloogilise pärandi infrastruktuuri üleminek: Paljud asutused tuginevad ikka veel vananenud süsteemidele, mis pole kaasaegaste AI tehnoloogiate kasutuselevõtuks sobivad, nõudes kalleid ja aeganõudvaid uuendusi.
– Vajadus kultuurilise muutuse järele: Tehisintellekti omaksvõtt ei tähenda ainult tehnoloogilisi muudatusi, vaid ka korporatiivse kultuuri muutumist suunas agiilsemate ja uuendusmeelsemate mõtteviiside poole.
Eelised:
– Parandatud kliendikogemus ja isikupärastamine.
– Tõhustatud töö efektiivsus automatiseerimise kaudu.
– Paremini riskide juhtimine täiustatud ennustuslike analüütikate abil.
Puudused:
– Kõrged algkulud tehnoloogiale ja oskustööjõule.
– Tööhõive oht automatiseerimise tõttu.
– Potentsiaalsed eelarvamused tehisintellekti mudelites, mis võivad viia ebaõiglaste tulemusteni.
Kui otsite lisateavet usaldusväärsetest allikatest seoses tehisintellektiga finantsteenustes, kaaluge külastamist järgmistel veebisaitidel:
– Capgemini
– McKinsey & Company
– Accenture
– IBM
– PricewaterhouseCoopers (PwC)
Enne külastamist veenduge, et kontrolliksite URL-e, kuna veebi olemus ja domeeni struktuur võivad muutuda.
The source of the article is from the blog japan-pc.jp