Wyzwania związane z wdrożeniem sztucznej inteligencji dręczą globalny sektor bankowy
W świecie dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji (AI) tylko garstka, bo zaledwie 6% banków, opracowała plany wykorzystania przełomowej mocy AI na masową skalę. To wniosek z ostatniego badania firmy Capgemini, mimo powszechnej entuzjazmu pracowników bankowych do włączenia AI do ich codziennej pracy.
Blokada pełnego wykorzystania AI w bankach detalicznych
Zaskakujący wynik najnowszych badań przeprowadzonych przez Instytut Capgemini pokazuje, że zaledwie 4% banków detalicznych jest gotowych do czerpania pełnych korzyści płynących z automatyzacji opartej na generatywnej AI. Pomimo że aż 80% liderów bankowych dostrzega znaczący postęp, jaki reprezentuje dla branży generatywna AI, dostosowanie i integracja technologii do codziennych operacji pozostaje wielkim wyzwaniem.
Skoncentrowane na innowacji i efektywności
Banki starają się nadążyć za postępami technologicznymi, aż 70% dyrektorów banków planuje zwiększyć inwestycje w transformację cyfrową nawet o 10% w 2024 roku. Oczekują, że strategiczne wykorzystanie zaawansowanych technologii poprawi zarówno innowację, jak i efektywność operacyjną. Jednakże, stawiając czoła rzeczywistości transformacji opartej na (generatywnej) AI i uczeniu maszynowym, wiele instytucji nie jest w pełni przygotowanych.
Inteligentne bankowość: Odległa perspektywa
Analizując 250 banków detalicznych pod kątem różnorodnych kryteriów biznesowych i technologicznych, Capgemini oceniła zaawansowanie infrastruktury danych banków oraz zaangażowanie w AI. Badania wykazały, że zdecydowana większość banków nie jest jeszcze gotowa na konkurowanie w przyszłym krajobrazie inteligentnej bankowości. Zaledwie 4% banków detalicznych uzyskało wysokie wyniki zarówno w kategorii zaangażowania biznesowego, jak i zdolności technologicznych, zaś 41% osiągnęło wyniki umiarkowane. Sugeruje to powszechne opory wobec pełnego zaakceptowania i wprowadzenia koncepcji inteligentnej transformacji.
Pracownicy banków akceptują generatywną AI
Generatywna AI obiecuje znaczący postęp w poprawie 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 poświęcony na zadania operacyjne, zgodność, oraz działania integracyjne z klientem nawet o 66%.
Zmiany w podejściu do obsługi klienta podczas pandemii doprowadziły do wzrostu interakcji cyfrowych i korzystania z narzędzi self-service, takich jak chatboty. Niemniej jednak, niezadowolenie klientów z rozwiązań cyfrowych jest widoczne, gdyż prawie 61% klientów banków sięga po wsparcie ludzkie po rozczarowaniu chatbotami, a 17% wyraźnie preferuje interakcję z człowiekiem. Banki powinny rozważyć utworzenie inteligentnych centrów obsługi klienta wyposażonych w chatboty z technologią konwersacyjną oraz aplikacje wspierające agentów w codziennych zadaniach.
Artykuł omawia powolne przyjmowanie technologii AI przez banki, pomimo uznawania jej potencjalnych korzyści. Chociaż konkretny raport Capgemini może nie być szczegółowo omówiony w odpowiedzi pomocnika, można szeroko rozpatrzyć kilka istotnych faktów, pytań oraz wyzwań.
Ważne pytania i odpowiedzi:
– Dlaczego banki wolno przyjmują AI? Banki mogą powoli wprowadzać AI z różnych powodów, w tym z powodu wyzwań takich jak wysokie koszty wdrożenia, obawy dotyczące bezpieczeństwa i prywatności, brak zrozumienia i umiejętności związanych z AI wśród personelu, przeszkody regulacyjne i zgodność, oraz potencjalnych zakłóceń w istniejących systemach i procesach.
– Jakie są potencjalne korzyści AI dla banków? AI może poprawić efektywność, zmniejszyć koszty operacyjne, poprawić doświadczenia klienta poprzez spersonalizowane usługi bankowe, automatyzować 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 wyjaśnialne i zgodne z przepisami, zagrożenia związane z cyberbezpieczeństwem, oraz konieczność ustanowienia nowych ram zarządzania.
Kluczowe wyzwania lub kontrowersje:
– Zgodność z regulacjami: Instytucje finansowe muszą poruszać się w zawiłej sieci przepisów, które mogą stanowić przeszkodę dla szybkiego przyjęcia AI. Konieczna jest ciągła równowaga między innowacją a zgodnością z przepisami.
– Wyjaśnialność decyzji AI: Banki muszą zapewnić, że modele AI są transparentne, a ich decyzje są wyjaśnialne, zwłaszcza by zadowolić wymagania regulacyjne i utrzymać zaufanie klientów.
– Utrata miejsc pracy: Istnieje obawa, że AI może prowadzić do znaczącej utraty miejsc pracy w sektorze bankowym, powodując problemy społeczne i etyczne.
– Prywatność danych: Wykorzystanie danych klientów do szkolenia modeli AI rodzi istotne obawy związane z prywatnością, co może wpłynąć na zaufanie klientów, jeśli nie będzie zarządzane odpowiednio.
Zalety i Wady:
Zalety:
– Automatyzacja rutynowych zadań może prowadzić do oszczędności kosztów i umożliwić pracownikom skupienie się na bardziej złożonych zadaniach.
– Zwiększone zdolności wykrywania oszustw mogą chronić banki i ich klientów przed przestępstwami finansowymi.
– Spersonalizowane usługi bankowe mogą poprawić doświadczenia klienta oraz potencjalnie prowadzić do zwiększonej lojalności i przychodów klientów.
Wady:
– Wysokie koszty początkowe związane z integracją AI i konserwacją.
– Ryzyko uprzedzeń w algorytmach AI, co może prowadzić do niesprawiedliwego traktowania klientów, jeśli nie zostanie odpowiednio przeanalizowane.
– Potencjalna utrata miejsc pracy z powodu automatyzacji, wymagająca ponownego przeszkolenia i potencjalnego oporu ze strony siły roboczej.
Aby uzyskać dodatkowe informacje na temat trendów technologicznych w branży finansowej, zapraszam do odwiedzenia strony internetowej Capgemini Capgemini, wiodącej globalnej firmy konsultingowej regularnie publikującej raporty na temat AI i innych nowych technologii.