Izazovi u provedbi umjetne inteligencije muče globalni bankarski sektor
Usred bujanja razvoja umjetne inteligencije (AI), samo nekoliko, 6%, banaka je izradilo planove kako bi iskoristile transformacijsku moć AI na masovnoj razini. Ova spoznaja dolazi iz nedavne ankete tvrtke Capgemini, unatoč širokoj uzbuđenosti među zaposlenicima banaka za uključivanje AI-a u svoje radne tokove.
Premosnica do potpune eksploatacije AI-a u maloprodajnim bankama
U iznenađujućem otkriću najnovijeg istraživanja Instituta Capgemini, tek 4% maloprodajnih banaka je spremno iskoristiti sve prednosti koje generativna AI-om potpomognuta automatizacija nudi. Iako zadivljujućih 80% bankarskih vođa priznaje značajan napredak koji generativna AI predstavlja za razvoj industrije, prilagodba i integracija tehnologije u svakodnevne operacije ostaje veliki izazov.
Usmjerenost na inovacije i efikasnost
Banke žele držati korak s tehnološkim napretkom, s 70% bankarskih izvršnih direktora koji planiraju povećati ulaganja u digitalnu transformaciju do 10% do 2024. godine. Očekuju da će ove strategijske primjene naprednih tehnologija poboljšati i inovaciju i operativnu učinkovitost. Međutim, suočene s realnošću transformacije temeljene na (generativnoj) AI i strojnom učenju, mnoge institucije nisu potpuno spremne.
Pametno bankarstvo: Daleka mogućnost
Procjenjujući 250 maloprodajnih banaka prema različitim poslovnim i tehnološkim kriterijima, Capgemini je ocijenio sazrijevanje infrastrukture podataka banaka i predanost AI-u. Studija je otkrila da većina banaka još nije spremna za natjecanje u budućem pejzažu pametnog bankarstva. Samo 4% maloprodajnih banaka postiglo je visoke rezultate u poslovnoj predanosti i tehnološkim sposobnostima, dok je 41% postiglo umjerene rezultate. To sugerira opću oklijevajuću nespremnost za potpuno prihvaćanje i provedbu koncepta inteligentne transformacije.
Zaposlenici banaka prihvaćaju generativnu AI
Generativna AI nosi velika obećanja za poboljšanje učinkovitosti i korisničkog iskustva. Zaposlenici banaka posebno pozdravljaju mogućnosti generativne AI koja može automatizirati otkrivanje prijevara, vizualizaciju i analizu podataka, kao i izradu i slanje personaliziranih poruka klijentima. Korištenje AI-a može smanjiti vrijeme provedeno na operativne zadatke, usklađenost i aktivnosti integracije s korisnicima za do 66%.
Promjene u pristupu korisničkoj usluzi tijekom pandemije dovele su do povećanja digitalnih interakcija i korištenja samoposlužnih alata poput chatbotova. Međutim, nezadovoljstvo korisnika digitalnim rješenjima očito je, budući da je gotovo 61% bankarskih klijenata tražilo ljudsku podršku nakon razočaranja chatbotima, a 17% je usmeno izjavilo prednost ljudskoj interakciji. Preporučuje se bankama da uspostave pametne centre za korisničku podršku koji koriste chatbotove opremljene konverzacijskom AI i aplikacijama kako bi pomogli agentima u svakodnevnim zadacima.
Članak raspravlja o sporom prihvaćanju AI tehnologija od strane banaka, unatoč prepoznavanju potencijalnih prednosti. Iako specifično izvješće tvrtke Capgemini možda neće biti detaljno obrađeno u odgovoru pomoćnika, nekoliko relevantnih činjenica, pitanja i izazova može se općenito adresirati.
Bitna pitanja i odgovori:
– Zašto su banke spore u prihvaćanju AI-a? Banke bi mogle biti spore u prihvaćanju AI-a zbog različitih izazova, uključujući visoke troškove implementacije, probleme sigurnosti i privatnosti, nedostatak razumijevanja i vještina AI-a među osobljem, prepreke regulatornih i usklađenosti i potencijalne poremećaje postojećih sustava i radnih tokova.
– Koje su potencijalne prednosti AI-a za banke? AI može poboljšati učinkovitost, smanjiti operativne troškove, poboljšati korisničko iskustvo putem personaliziranih bankarskih usluga, automatizirati rutinske zadatke, ojačati otkrivanje prijevara i omogućiti napredne mogućnosti analize podataka.
– Koji su ključni izazovi za prihvaćanje AI-a u bankarstvu? Izazovi uključuju integraciju s naslijeđenim sustavima, kvalitetu i dostupnost podataka, osiguravanje da su odluke AI-a objašnjive i usklađene s propisima, sigurnosne prijetnje i potrebu za uspostavljanjem novih okvira upravljanja.
Ključni izazovi i kontroverze:
– Regulatorna usklađenost: Financijskim institucijama potrebno je navigirati složenim mrežama regulativa koje mogu ometati brzo prihvaćanje AI-a. Nenehno je potrebna ravnoteža između inovacija i regulatorne usklađenosti.
– Objašnjivost AI odluka: Banke moraju osigurati da su AI modeli transparentni i da su njihove odluke objašnjive, posebno kako bi zadovoljile regulatorne zahtjeve i održale povjerenje klijenata.
– Gubitak poslova: Postoji zabrinutost da bi AI mogao dovesti do značajnog gubitka radnih mjesta u bankarskom sektoru, stvarajući socijalne i etičke probleme.
– Privatnost podataka: Korištenje podataka klijenata za obuku AI modela postavlja značajne probleme privatnosti, što može utjecati na povjerenje klijenata ako se ne upravlja pravilno.
Prednosti i nedostaci:
Prednosti:
– Automatizacija ponavljajućih zadataka može dovesti do uštede troškova i omogućiti zaposlenicima usredotočenje na složenije radove.
– Poboljšane mogućnosti otkrivanja prijevara mogu zaštititi banke i njihove klijente od financijskih zločina.
– Personalizirane bankarske usluge mogu poboljšati korisničko iskustvo i možda dovesti do povećane vjernosti klijenata i prihoda.
Nedostaci:
– Visoki početni troškovi za integraciju AI-a i kontinuirano održavanje.
– Rizik pristranosti u AI algoritmima koji mogu dovesti do nepravednog postupanja prema klijentima ako nisu pravilno provjereni.
– Potencijalni gubitak poslova zbog automatizacije, što dovodi do potrebe za prekvalifikacijom i mogućeg otpora radne snage.
Za dodatne informacije o tehnološkim trendovima u financijskoj industriji, posjetitelji mogu posjetiti web stranicu tvrtke Capgemini Capgemini, vodeće globalne konzultantske tvrtke koja redovito objavljuje izvještaje o AI i ostalim novim tehnologijama.