Wyzwania w Implementacji Sztucznej Inteligencji Dręczą Globalny Sektor Bankowy
W obliczu rozwoju sztucznej inteligencji (AI) jedynie garstka banków, zaledwie 6%, opracowała plany wykorzystania transformatywnej mocy AI na dużą skalę. Ten wniosek pochodzi z najnowszego badania Capgemini, mimo szerokiego entuzjazmu pracowników banków do włączenia AI do ich prac.
Bariera pełnego Wykorzystania AI w Bankowości Detalicznej
W zaskakującym wyniku najnowszych badań Instytutu Capgemini, zaledwie 4% banków detalicznych jest gotowych skorzystać w pełni z korzyści, jakie oferuje automatyzacja generatywna z wykorzystaniem AI. Mimo że ogromna ilość bankowych liderów uznaje znaczący postęp, jaki reprezentuje automatyzacja generatywna, adaptacja i integracja tej technologii w codzienne operacje pozostaje wyzwaniem.
Skupienie na Innowacji i Efektywności
Banki chcą nadążyć za postępem technologicznym, przy czym 70% kierowników banków planuje zwiększyć inwestycje w transformację cyfrową nawet o 10% do 2024 roku. Oczekują, że strategiczne zastosowania zaawansowanych technologii zwiększą zarówno innowację, jak i efektywność operacyjną. Niemniej jednak, stojąc przed rzeczywistością transformacji opartej o (generatywną) AI i uczenie maszynowe, wiele instytucji nie jest jeszcze w pełni przygotowanych.
Inteligentna Bankowość: Odległa Perspektywa
Oceniając 250 banków detalicznych pod kątem różnych kryteriów biznesowych i technologicznych, Capgemini ocenił dojrzałość infrastruktury danych banków oraz zobowiązanie do AI. Badanie ujawniło, że zdecydowana większość banków nie jest jeszcze gotowa do konkurowania w przyszłym krajobrazie inteligentnej bankowości. Tylko 4% banków detalicznych uzyskało wysokie wyniki zarówno w kategorii zobowiązania biznesowego, jak i zdolności technologicznych, 41% odniosło umiarkowane wyniki. Sugeruje to szerokie opór przed pełnym przyjęciem i wdrożeniem koncepcji inteligentnej transformacji.
Pracownicy Banku Przyjmują z Entuzjazmem Generatywną AI
Generatywna AI niesie ze sobą ogromne obietnice poprawy efektywności i doświadczenia klienta. Pracownicy banku szczególnie doceniają funkcje generatywnej AI, które mogą automatyzować wykrywanie oszustw, wizualizację i analizę danych, a także tworzenie oraz wysyłanie spersonalizowanych wiadomości do klientów. Wykorzystanie AI może skrócić czas poświęcany na zadania operacyjne, zgodność, oraz działania integracyjne z klientem aż o 66%.
Zmiany w podejściach do obsługi klienta podczas pandemii doprowadziły do wzrostu interakcji cyfrowych oraz do korzystania z narzędzi samoobsługowych, takich jak chatboty. Niemniej jednak, niezadowolenie klientów z rozwiązań cyfrowych jest oczywiste, ponieważ niemal 61% klientów banków zwróciło się o pomoc do obsługi ludzkiej po rozczarowaniach z chatbotami, a 17% wolało natychmiastową interakcję z osobą. Bankom zaleca się utworzenie inteligentnych centrów obsługi klienta, które wykorzystują chatboty wyposażone w AI do prowadzenia rozmów oraz aplikacje wspomagające agencje w codziennych zadaniach.
Artykuł omawia powolne przyjęcie technologii AI przez banki, pomimo uznawania jej potencjalnych korzyści. Chociaż konkretny raport Capgemini nie zostanie szczegółowo omówiony w odpowiedzi asystenta, można szeroko poruszyć kilka istotnych faktów, pytań i wyzwań.
Ważne Pytania i Odpowiedzi:
– Dlaczego banki wolno przyjmują AI? Banki mogą wolno przyjmować AI z powodu różnych wyzwań, w tym wysokich kosztów wdrożenia, obaw dotyczących bezpieczeństwa i prywatności, braku zrozumienia i umiejętności AI wśród personelu, barier regulacyjnych i zgodności oraz potencjalnych zakłóceń dla istniejących systemów i procesów.
– Jakie są potencjalne korzyści AI dla banków? AI może zwiększyć efektywność, obniżyć koszty operacyjne, poprawić doświadczenie klienta poprzez spersonalizowane usługi bankowe, zautomatyzować rutynowe zadania, wzmocnić wykrywanie oszustw oraz zapewnić zaawansowane możliwości analityczne danych.
– Jakie są główne wyzwania dla przyjęcia AI w bankowości? Wyzwania obejmują integrację z systemami dziedzicznymi, jakość i dostępność danych, zapewnienie, że decyzje AI są zrozumiałe i zgodne z przepisami, zagrożenia związane z cyberbezpieczeństwem oraz konieczność ustanowienia nowych ram zarządzania.
Kluczowe Wyzwania lub Kontrowersje:
– Zgodność z Przepisami: Instytucje finansowe muszą poruszać się w złożonej sieci przepisów, które mogą utrudniać szybkie przyjęcie AI. Konieczny jest ciągły balans między innowacją a zgodnością z przepisami.
– Czytelność Decyzji AI: Banki muszą zapewnić, że modele AI są transparentne, a ich decyzje zrozumiałe, zwłaszcza aby spełnić wymagania regulacyjne i zachować zaufanie klientów.
– Utrata Pracy: Istnieje obawa, że AI może prowadzić do znaczącej utraty miejsc pracy w sektorze bankowym, co rodzi kwestie społeczne i etyczne.
– Prywatność Danych: Korzystanie z danych klientów do kształtowania modeli AI wzbudza poważne obawy prywatności, co może wpłynąć na zaufanie klientów, jeśli nie będzie zarządzane właściwie.
Zalety i Wady:
Zalety:
– Automatyzacja powtarzalnych zadań może prowadzić do oszczędności kosztów i pozwolić pracownikom skupić się na bardziej złożonej pracy.
– Wzbogacenie zdolności wykrywania oszustw może chronić banki i ich klientów przed przestępstwami finansowymi.
– Spersonalizowane usługi bankowe mogą poprawić doświadczenie klienta i potencjalnie przynieść zwiększoną lojalność klientów oraz przychody.
Wady:
– Wysokie koszty początkowe związane z integracją AI i utrzymaniem w dalszym ciągu.
– Ryzyko uprzedzeń w algorytmach AI, które mogą prowadzić do niesprawiedliwego traktowania klientów, jeśli nie zostaną odpowiednio sprawdzone.
– Potencjalna utrata miejsc pracy z powodu automatyzacji, wymagająca ponownego przeszkolenia i potencjalnego oporu ze strony siły roboczej.
Dla dodatkowych informacji na temat trendów technologicznych w branży finansowej, można odwiedzić stronę internetową Capgemini Capgemini, wiodącej globalnej firmy konsultingowej regularnie publikującej raporty o AI i innych nowych technologiach.