Bančni trgi se borijo z uvajanjem umetne inteligence za preobrazbo
Nedavne ugotovitve iz Capgeminijevega inštituta so razkrile, da le 4 % trgovskih bank učinkovito pripravlja uporabo celotnih zmogljivosti generativne umetne inteligence (AI) in inteligentne avtomatizacije. Kljub širokemu priznanju med voditelji bank—da označuje generativna AI pomemben mejnik v njihovem razvoju—je integracija te tehnologije v vsakodnevno delovanje zahtevna.
Dvigovanje letve inovacij in učinkovitosti
Večina bank si prizadeva držati korak s tehnološkim napredkom. Zato načrtuje 70 % višjo naložbo v digitalno preoblikovanje do leta 2024. Takšna strateška uporaba naprednih tehnologij naj bi okrepila inovacije in operativno učinkovitost. Kljub temu raziskava kaže, da banke še vedno niso pripravljene na inteligentno preobrazbo, poganjano z generativno AI in strojnim učenjem.
Pametno bankirstvo še ni ugledalo luči sveta
Pri ocenjevanju 250 trgovskih bank glede različnih poslovnih in tehnoloških parametrov je Capgemini ocenil dozorelost podatkov bank in zavezanost umetni inteligenci. Rezultati so pokazali, da večina bank še ni opremljena za tekmovanje v prihodnosti pametnega bančništva. Le 4 % je doseglo visok rezultat v smislu poslovne zavezanosti in tehnološke moči, medtem ko je 41 % doseglo zmerno oceno. To kaže na široko nepripravljenost za sprejemanje in izvajanje inteligentne preobrazbe.
Regionalne razlike izpostavljajo izziv
Izziv je dodatno poudarjen z regionalnimi razlikami. V Severni Ameriki je 27 % bank pokazalo nizko pripravljenost, takoj za njimi je 31 % v Evropi, azijsko-pacifiška regija pa zaostaja pri 48 % bank z nizkimi ocenami. Več kot 60 % bank še vedno določajo in izračunavajo ključne kazalnike uspešnosti (KPI), medtem ko med tistimi, ki so določili KPI, 26 % še ni začelo z njihovim merjenjem. Poleg tega je 39 % voditeljev izrazilo nezadovoljstvo s trenutnimi rezultati uporabe AI, kar kaže na globljo razkol v pristopu sektorja k pametnemu bančništvu.
Ključna vprašanja in odgovori:
– Kakšni so glavni izzivi, s katerimi se banke soočajo pri izkoriščanju AI?
Eden glavnih izzivov je kompleksnost integracije AI v zapuščene sisteme, ki so pogosti v mnogih uveljavljenih bankah. Poleg tega je pomanjkanje kadrov, saj mnoge banke nimajo dovolj usposobljenih zaposlenih za področje AI in podatkovnih znanosti. Zagotavljanje kakovosti podatkov in upravljanje z zasebnostjo ter vprašanji skladnosti z uredbo predstavljata tudi pomembne ovire.
– Zakaj je sprejetje AI v bančništvu pomembno?
Sprejetje AI je ključno za banke, ki želijo prenoviti svoje operacije, izboljšati izkušnje strank, prilagajati storitve, avtomatizirati procese, zmanjšati stroške in ostati konkurenčni v hitro spreminjajočem se finančnem okolju.
– Kaj lahko storimo za izboljšanje pripravljenosti bank na AI?
Banke lahko vlagajo v usposabljanje in zaposlovanje zaposlenih za zapolnitev vrzeli v veščinah, prenovijo zapuščene sisteme za boljšo integracijo z modernimi tehnologijami AI ter ustvarijo strategijo upravljanja z podatki, ki naslavlja vprašanja kakovosti in skladnosti.
Ključni izzivi in kontroverze:
– Zasebnost podatkov in etična uporaba AI: Finančne institucije se morajo spopadati z uporabo strankinih podatkov na etičen način, obenem pa maksimizirati potencial AI. To vključuje skladnost z zakonodajo, kot je GDPR, in naslavljanje skrbi v zvezi z pristranskostjo v algoritmih AI.
– Prekrivanje tehnološke zapuščine infrastrukture: Mnoge institucije še vedno zanašajo na zastarele sisteme, ki niso primerni za sprejetje sodobnih tehnologij AI, kar zahteva dragocene in dolgotrajne posodobitve.
– Potreba po kulturni spremembi: Sprejetje AI ne pomeni le tehnoloških sprememb, ampak tudi premike v korporativni kulturi proti bolj agilnim in inovativnim miselnim vzorcem.
Prednosti:
– Izboljšana izkušnja strank in personalizacija.
– Povečana operativna učinkovitost prek avtomatizacije.
– Boljše upravljanje s tveganji s pomočjo napredne napovedne analitike.
Slabosti:
– Visoki začetni stroški vlaganja v tehnologijo in talente.
– Tveganje odpuščanja delavcev zaradi avtomatizacije.
– Potencialne pristranskosti v modelih AI, ki lahko vodijo v nepravične rezultate.
Če iščete dodatne informacije iz zanesljivih virov o AI v finančnih storitvah, obiščite spletne strani, kot so:
– Capgemini
– McKinsey & Company
– Accenture
– IBM
– PricewaterhouseCoopers (PwC)
Prosimo, preverite URL-je pred obiskom, saj se lahko spletna prisotnost in domenska struktura spremenita.