全球范围内，七成银行计划到2024年将数字化转型的投资增加多达10%。重点是将先进技术，如人工智能和机器学习，纳入这些战略之中。然而，尽管有这些计划，全球银行业似乎并未完全准备好有效地拥抱和扩展这种“智能”转型。
只有6%的银行拥有完整的用于扩展人工智能数字化转型的结构蓝图，这一事实突显了该行业对智能自动化采纳缓慢。在零售银行客户中，对聊天机器人互动不满导致61%的人直接与代理通信。此外，发现客户整合团队仍将91%的时间投入于运营和合规活动，显示出AI增强的潜在领域。
Capgemini研究所的《世界零售银行报告》第20版强调，80%的银行高管认为遗传人工智能标志着人工智能技术迈出的重要一步。这份基于对全球250家银行的调查的报告强调了银行迅速采取行动以避免在人工智能采用方面落后的紧迫性。
大多数银行对智能银行的未来仍未做好准备。只有4%的零售银行在业务承诺和技术能力两方面取得了很高的分数，而41%仍处于平均水平的准备状态。地区差异也变得明显，北美银行展现出27%的准备不足，欧洲银行紧随其后为31%，而亚太地区的准备不足最为严重，高达48%。
该报告主张银行应专注于基于人工智能能力的“智能”解决方案，以应对持续存在的结构性挑战并确保可持续增长。该报告警告称，一年后遗传AI成为关键讨论点，如果银行不迅速采用解决方案并准备利用GenAI的潜力，它们可能会在技术上落后。
重要问题和答案：
1. 什么是“遗传人工智能”（GenAI）？
遗传人工智能指的是模仿自然选择过程以自主改善算法的创新人工智能形式。这种适应可能会在风险管理、客户服务和欺诈检测等银行应用中为问题解决和效率带来突破。
2. 银行业为何在采纳人工智能方面进展缓慢？
银行业在采纳人工智能方面进展缓慢的原因包括监管合规顾虑、数字转型需要的大量投资、人工智能专业知识的技能鸿沟以及银行风险规避的天性。整合人工智能需要应对这些复杂挑战，这导致了普及采纳的延迟。
3. 银行在整合人工智能方面的主要挑战是什么？
挑战包括确保数据安全和隐私、克服技术和基础设施限制、应对潜在的银行员工工作替换、处理人工智能伦理问题以及将人工智能举措与监管要求保持一致。
银行业中人工智能的优势：
– 提高效率： 人工智能自动化重复性任务，减少处理时间，使银行能够处理更高数量的交易而不影响准确性。
– 改善客户服务： 人工智能聊天机器人和虚拟助手提供个性化的全天候客户支持，提高客户满意度。
– 增强安全性： 人工智能可以通过学习和识别行为模式检测和防止欺诈活动。
– 更好的决策： 人工智能分析为投资和风险评估决策提供见解，使银行流程更加以数据驱动为特点。
银行业中人工智能的劣势：
– 高实施成本： 实施人工智能需要的初始投资可能是巨大的。
– 工作替代： 某些银行工作的自动化可能导致失业或需要再培训。
– 数据风险： 依赖人工智能会增加数据泄露和隐私问题的风险。
– 监管合规： 人工智能的不断发展性质给保持银行业务符合监管框架带来挑战。
主要挑战和争议：
– 人工智能的伦理问题：由人工智能系统做出的决策可能缺乏透明性，如果设计和监控不当可能存在偏见。
– 数据隐私：随着银行更多地依赖人工智能，它们将收集更多数据，使得隐私成为一个重要问题。
– 人工智能治理：银行需要建立治理框架来监控人工智能的决策过程。
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