Állami Bankok Küzdenek az AI-vel a Transzformatív Változásért
A Capgemini Intézet friss eredményei szerint mindössze 4% a kiskereskedelmi bankok számára hatékonyan felkészültek a generatív mesterséges intelligencia (AI) és intelligens automatizáció teljes képességeinek alkalmazására. Annak ellenére, hogy a bankvezetők széles körben elismerik, hogy a generatív AI jelentős mérföldkő a fejlődésükben, ennek a technológiának a beépítése a mindennapi működésbe kihívást jelent.
Új Szint a Innováció és Hatékonyság Számára
A bankok többsége igyekszik lépést tartani a technológiai fejlődéssel. Ennek eredményeként a bankok vezetőinek 70%-a tervezi, hogy 2024-ig akár 10%-kal növeli befektetéseiket a digitális átalakítás terén. Az ilyen stratégiai alkalmazások az előrehozott technológiákra számítva előrehozott innovációt és operatív hatékonyságot erősíthetik. Az kutatás ennek ellenére arra mutat, hogy a bankok még mindig nincsenek felkészülve az intelligens átalakulásra, amit a generatív AI és a gépi tanulás hajt.
Még Nem Világos a Intelligens Bankolás
A Capgemini 250 kiskereskedelmi bank értékelése során különböző üzleti és technológiai paraméterek alapján mérte fel a bankok adatmaturitását és elkötelezettségét az AI iránt. Az eredmények azt mutatták, hogy a legtöbb bank nincs még felkészülve a smart bankolási jövőre. Mindössze 4% ért el magas pontszámot üzleti elkötelezettség és technológiai tudás terén, 41%-uk érte el egy közepes eredményt. Ez széleskörű felkészületlenségre utal annak tekintetében, hogy miként lehet az intelligens átalakulást átvenni és végrehajtani.
Regionális Különbségek Világítják meg a Kihívást
A kihívást tovább hangsúlyozzák a regionális különbségek. Észak-Amerikában 27% -ban, Európában 31% -ban, míg az Ázsia- Csendes-óceáni régióban 48% -ban vannak olyan bankok, amelyek alacsony pontszámot értek el a felkészültség terén. A bankok több mint 60%-a még mindig csak a teljesítményindikátorok (KPI-k) meghatározásán és számításán fáradozik, azonban azok között, akik már meghatároztak KPI-kat, 26% még nem kezdte el mérni azokat. Ráadásul az vezetők 39%-a kifejezte elégedetlenségét az AI használatának jelenlegi eredményeivel kapcsolatban, ami mélyülő szakadékot mutat a szektor hozzáállásában az intelligens bankolás felé.
Kulcskérdések és Válaszok:
– Milyen fő kihívásokkal szembesülnek a bankok az AI kiaknázásában?
Az egyik fő kihívás az, hogy az AI integrálása a meglévő rendszerekbe, amelyek sok hagyományos bankban elterjedtek, rendkívül bonyolult. Emellett szakemberek hiányával is szembesülnek, mivel sok banknak nincs elég munkatársa, aki jártas lenne az AI-ban és adattudományban. Az adatminőség biztosítása és a adatvédelmi és szabályozói megfelelőségi problémák kezelése is jelentős akadályokat jelentenek.
– Miért fontos az AI alkalmazása a banki szektorban?
Az AI alkalmazása kritikus a bankok számára, akik modernizálni szeretnék működéseiket, fokozni a vásárlói élményeket, személyre szabott szolgáltatásokat biztosítani, folyamatokat automatizálni, költségeket csökkenteni és versenyképesek maradni egy gyors változásokkal teli pénzügyi környezetben.
– Mit lehet tenni a bankok felkészültségének javításáért az AI terén?
A bankok fejleszthetik munkavállalóik képzésére és toborzására irányuló befektetéseiket, modernizálhatják a legacy rendszereiket, hogy jobban integrálódjanak a modern AI technológiákkal, és kialakíthatnak egy adatgazdálkodási stratégiát, amely a minőségre és a szabályozási megfelelőségre vonatkozó aggodalmakat kezeli.
Kulcskérdések és Kontroverziák:
– Adatvédelem és AI etikus használata: A pénzügyi intézményeknek bonyolult területeken kell eligazodniuk, hogy ügyféladataikat etikusan használják a AI maximális kihasználásával. Ez magában foglalja az ilyen szabályozásoknak való megfelelést, például a GDPR-t és a AI algoritmusokban fellelhető elfogultságok miatti aggodalmak kezelését.
– Technológiai-örökség infrastruktúra átfedése: Sok intézmény még mindig elavult rendszerekre támaszkodik, amelyek nem előnyösek a modern AI technológiák alkalmazására, és költséges és időigényes frissítéseket igényelnek.
– Kulturális változás szükségessége: Az AI elfogadása nemcsak technológiai változásokat jelent, hanem vállalati kultúrában való átalakulást is, amely az agilisabb és innovatívabb gondolkodásmód felé mutat.
Előnyök:
– Átalakult vásárlói élmény és személyre szabás.
– Folyamatautomatizálás révén javult operatív hatékonyság.
– Jobb kockázatkezelés előrejelző elemzések révén.
Hátrányok:
– Magas elsődleges beruházási költségek technológiára és szaktudásra.
– Álláskiesés kockázata az automatizáció miatt.
– Potenciális elfogultságok az AI modellekben, amelyek igazságtalan eredményekhez vezethetnek.
Ha további információkat keres megbízható forrásokból az AI-ról a pénzügyi szolgáltatások terén, érdemes ellátogatnia olyan weboldalakra, mint például:
– Capgemini
– McKinsey & Company
– Accenture
– IBM
– PricewaterhouseCoopers (PwC)
Kérjük, győződjön meg a URL-ekről mielőtt meglátogatná őket, mivel az online jelenlét és a domain struktúra változhat.