Trgovinske banke se spopadajo z izzivi pri uvajanju umetne inteligence za transformacijske spremembe
Nedavne ugotovitve iz Capgeminijevega inštituta so razkrile, da je le 4 % trgovinskih bank učinkovito pripravljenih uporabiti vse zmožnosti generativne umetne inteligence (AI) in inteligentne avtomatizacije. Kljub širokemu priznanju med voditelji bank – da generativna AI predstavlja pomemben mejnik v njihovi evoluciji – se integracija te tehnologije v vsakodnevno delovanje izkaže za izzivno.
Dvigovanje letvic za inovacije in učinkovitost
Večina bank si prizadeva držati korak s tehnološkim napredkom. Zato 70 % višjih bankirskih izvršilnih direktorjev načrtuje povečanje naložb v digitalno preobrazbo do leta 2024 do največ 10 %. Takšna strateška uporaba naprednih tehnologij naj bi okrepila inovacije in operativno učinkovitost. Kljub temu raziskave kažejo, da banke še niso pripravljene na inteligentno preobrazbo, ki jo sprožata generativna AI in strojno učenje.
Inteligentno bančništvo še ni prišlo na dan
Pri svoji oceni 250 trgovinskih bank po različnih poslovnih in tehnoloških parametrih je Capgemini ocenil zrelost podatkov bank in njihovo zavezanost umetni inteligenci. Rezultati so pokazali, da večina bank še ni opremljena za tekmovanje v prihodnosti pametnega bančništva. Le 4 % je doseglo visoko oceno glede poslovne zavezanosti in tehnološke sposobnosti, z zmernim rezultatom pa se je pohvalilo 41 %. To kaže na široko neprisposobljenost za sprejemanje in izvajanje inteligentne preobrazbe.
Regionalne razlike poudarjajo izziv
Izziv še dodatno poudarjajo regionalne razlike. V Severni Ameriki 27 % bank kaže nizko pripravljenost, sledi 31 % v Evropi, z azijsko-pacifiško regijo, ki zaostaja z 48 % bank z nizko oceno. Več kot 60 % bank še vedno določa in izračunava ključne kazalnike uspešnosti (KPI), medtem ko med tistimi, ki so postavili KPI-je, 26 % še ni začelo s merjenjem. Poleg tega je 39 % voditeljev izrazilo nezadovoljstvo s trenutnimi rezultati uporabe AI, kar kaže na širjenje vrzeli v pristopu sektorja k inteligentnemu 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 obstoječe sisteme, ki so še vedno prisotni v mnogih uveljavljenih bankah. Poleg tega je pomanjkanje strokovnjakov, saj mnoge banke nimajo dovolj usposobljenih zaposlenih za delo z AI in podatkovno znanostjo. Zagotavljanje kakovosti podatkov in upravljanje z zasebnostjo ter vprašanji skladnosti z regulativo tudi predstavljajo pomembne ovire.
– Zakaj je uvajanje AI v bančništvo pomembno?
Uvajanje AI je ključno za banke, ki želijo modernizirati svoje operacije, izboljšati izkušnje strank, personalizirati storitve, avtomatizirati procese, zmanjšati stroške in ostati konkurenčne na hitro spreminjajočem se finančnem trgu.
– Kaj se lahko stori za izboljšanje pripravljenosti bank na AI?
Banke lahko investirajo v izobraževanje in zaposlovanje zaposlenih, da zapolnijo vrzel v spretnostih, prenovijo obstoječe sisteme, da se bolje integrirajo z modernimi tehnologijami AI, in ustvarijo strategijo upravljanja z podatki, ki obravnava vprašanja kakovosti in skladnosti.
Ključni izzivi in kontroverze:
– Zasebnost podatkov in etična uporaba AI: Finančne institucije morajo krmariti skozi kompleksno področje etične uporabe podatkov strank, obenem maksimirati potencial AI. To vključuje skladnost z regulativami, kot je GDPR, in naslavljanje skrbi glede pristranskosti v algoritmih AI.
– Prepletanje tehnološke infrastrukture z zastarelo tehnologijo: Številne ustanove še vedno temeljijo na zastarelih sistemih, ki niso naklonjeni sprejemu modernih tehnologij AI, kar zahteva draga in dolgotrajna posodobitvena dela.
– Potreba po kulturni spremembi: Sprejetje AI ne pomeni samo tehnoloških sprememb, temveč tudi premike v korporativno kulturo v smer bolj agilnih in inovativnih miselnih vzorcev.
Prednosti:
– Izboljšana izkušnja strank in personalizacija.
– Povečana operativna učinkovitost prek avtomatizacije.
– Boljše upravljanje s tveganji s pomočjo napredne napovedne analitike.
Slabosti:
– Visoki začetni stroški naložb v tehnologijo in talente.
– Tveganje odpuščanja delovnih mest zaradi avtomatizacije.
– Potencialne pristranskosti v modelih AI, ki lahko privedejo do nepravičnih rezultatov.
Če iščete dodatne informacije iz uglednih virov o AI v finančnih storitvah, razmislite o obisku spletnih mest, kot so:
– Capgemini
– McKinsey & Company
– Accenture
– IBM
– PricewaterhouseCoopers (PwC)
Prepričajte se, da preverite URL-je pred obiskom, saj se spletna prisotnost in domenska struktura lahko spreminjata.