Проблемы внедрения искусственного интеллекта преследуют банковский сектор мирового масштаба
Среди бурно развивающихся технологий искусственного интеллекта (ИИ) лишь немногие, всего 6% банков, разработали планы по использованию трансформационной силы ИИ в масштабах. Это стало известно из недавнего исследования компании Capgemini, несмотря на широкое энтузиазм сотрудников банков по внедрению ИИ в их рабочие процессы.
Препятствие к полному использованию ИИ в розничных банках
Согласно последним исследованиям Института Capgemini, всего лишь 4% розничных банков готовы использовать все преимущества, которые предлагает автоматизация, основанная на генеративном ИИ. Хотя ошеломляющие 80% руководителей в банковской сфере признают значительные преимущества, которые представляет генеративный ИИ для развития отрасли, адаптация и интеграция технологии в повседневные операции остаются сложной задачей.
Наметив цель на инновации и эффективность
Банки стремятся держать шаг с технологическими достижениями, с 70% руководителей банков планирующих увеличить инвестиции в цифровую трансформацию на 10% к 2024 году. Их ожидания от стратегического использования передовых технологий заключаются в усилении инноваций и операционной эффективности. Однако столкнувшись с реальностью трансформации, основанной на (генеративном) ИИ и машинном обучении, многие учреждения не готовы в полной мере.
Интеллектуальное банковское дело: далекая перспектива
Оценивая 250 розничных банков по различным бизнес и технологическим критериям, Capgemini оценил зрелость данных и обязательства банков перед ИИ. Исследование показало, что подавляющее большинство банков пока не готовы конкурировать в будущем с интеллектуальными банками. Только 4% розничных банков набрали высокие баллы как в бизнес-обязательствах, так и в технологических возможностях, при этом 41% закрепили удовлетворительные результаты. Это предполагает широкое неохотное отношение к полному принятию и внедрению концепции интеллектуальной трансформации.
Сотрудники банков поддерживают генеративный ИИ
Генеративному ИИ предстоит обширное будущее для улучшения эффективности и опыта клиентов. Сотрудники банков особенно высоко оценивают возможности генеративного ИИ, которые могут автоматизировать выявление мошенничества, визуализацию и анализ данных, а также создавать и отправлять персонализированные сообщения клиентам. Использование ИИ может уменьшить время, затрачиваемое на операционные задачи, соблюдение правил и взаимодействие с клиентами на 66%.
Изменения в методах обслуживания клиентов во время пандемии привели к увеличению цифровых взаимодействий и использованию самообслуживания, таких как чат-боты. Однако неудовлетворенность цифровыми решениями явно прослеживается, поскольку практически 61% клиентов банков обратились за помощью к человеку после разочарования в чат-ботах, а 17% предпочли общение с человеком. Рекомендуется банкам создавать интеллектуальные центры обслуживания клиентов, которые используют оборудованных разговорным ИИ чат-ботов и приложения для помощи агентам в повседневных задачах.
Статья рассматривает медленное принятие технологий ИИ банками, несмотря на признание их потенциальных преимуществ. Время, место и конкретные детали отчета Capgemini не уточняются в ответе помощника, однако в широком смысле могут быть рассмотрены различные факты, вопросы и вызовы.
Важные вопросы и ответы:
— Почему банки медленно принимают ИИ? Банки могут медленно принимать ИИ из-за различных препятствий, включая высокие издержки реализации, обеспокоенность безопасностью и конфиденциальностью, недостаточное понимание и навыки в области ИИ среди персонала, регуляторные и юридические препятствия, а также потенциальные нарушения существующих систем и рабочих процессов.
— Какие потенциальные преимущества ИИ для банков? ИИ может улучшить эффективность, снизить операционные расходы, повысить опыт клиентов через персонализированные банковские услуги, автоматизировать рутинные задачи, укрепить выявление мошенничества и предоставить расширенные возможности аналитики данных.
— Каковы основные проблемы в принятии ИИ в банковской сфере? Препятствия включают интеграцию с устаревшими системами, качество и наличие данных, обеспечение объяснимости принимаемых ИИ решений и их соответствие требованиям регуляторов, угрозы кибербезопасности и необходимость установления новых управленческих структур.
Ключевые вызовы или спорные вопросы:
— Соблюдение регуляторных норм: Финансовым учреждениям необходимо навигировать по сложной сети законодательства, которое может затруднить быстрое внедрение ИИ. Требуется постоянное соблюдение баланса между инновациями и соблюдением регуляций.
— Объяснимость принимаемых ИИ решений: Банки должны обеспечить прозрачность моделей ИИ и объяснимость их решений, в частности, чтобы удовлетворить требования регуляторов и сохранить доверие клиентов.
— Угроза потерь рабочих мест: Существует опасение, что ИИ может привести к значительному сокращению рабочих мест в банковском секторе, вызывая социальные и этические проблемы.
— Конфиденциальность данных: Использование данных клиентов для обучения моделей ИИ вызывает серьезные проблемы конфиденциальности, которые могут повлиять на доверие клиентов, если не управляются должным образом.
Преимущества и недостатки:
Преимущества:
— Автоматизация рутинных задач может привести к снижению затрат и позволить сотрудникам сосредоточить внимание на более сложной работе.
— Улучшенные возможности обнаружения мошенничества могут защитить банки и их клиентов от финансовых преступлений.
— Персонализированные банковские услуги могут улучшить опыт клиентов и потенциально привести к увеличению их лояльности и доходов.
Недостатки:
— Высокие начальные издержки на интеграцию и поддержку ИИ.
— Риск пристрастности в алгоритмах ИИ, который может привести к несправедливому обращению с клиентами в случае неправильных проверок.
— Потенциальная потеря рабочих мест из-за автоматизации, требующая переобучения и возможного сопротивления со стороны рабочей силы.
Для дополнительной информации по технологическим тенденциям в финансовой отрасли можно посетить сайт Capgemini Capgemini, ведущей мировой консалтинговой фирмы, регулярно публикующей отчеты о ИИ и других новых технологиях.