全球范围内，七成银行计划到2024年将数字转型的投资增加多达10%。在这些策略中，强调了整合人工智能和机器学习等先进技术。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。
仅有6%的银行拥有为AI数字转型规模化制定的结构蓝图，这一事实突显了行业对智能自动化的缓慢接受。在零售银行客户中，对聊天机器人互动的不满导致61%的用户直接与代理人沟通。此外，发现客户整合团队仍将91%的时间花在运营和合规活动上，显示AI增强的潜力领域。
Capgemini研究院第20版《全球零售银行报告》突显80%的银行高管相信基因人工智能标志着AI技术的重大进步。这份基于对全球250家银行的调查报告强调了银行迅速采取行动以避免在AI采用方面落后的紧迫性。
大多数银行对智能银行的未来尚未做好准备。仅有4%的零售银行在商业承诺和技术能力两方面得分较高，而41%的水平处于中等准备水平。区域差异也变得明显，北美银行显示27%的准备不足，欧洲银行为31%，而亚太地区的准备不足最为显著，达48%。
报告主张银行应专注于以AI能力为基础的“智能”解决方案，以应对持续的结构性挑战，并确保可持续增长。报告警告说，一年后基因AI成为主要讨论点，如果银行不迅速采用解决方案并准备利用基因人工智能的潜力，它们将面临技术上的落后。
重要问题与回答：
1. 什么是“基因人工智能”（GenAI）？
基因人工智能指的是模仿自然选择过程以自主改进算法的创新AI形式。这种适应性潜在地可以在风险管理、客户服务和欺诈检测等银行应用中带来突破。
2. 为何银行业在采用AI方面进展缓慢？
银行业在采用AI方面进展缓慢有多种因素，包括监管合规关切、数字转型所需的大规模投资、AI专业知识的技能缺口以及银行的风险规避倾向等。整合AI需要应对这些复杂挑战，这导致了其广泛采用的延迟。
3. 银行在整合AI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、处理潜在的银行员工岗位流失、处理AI伦理以及将AI倡议与监管要求保持一致。
银行业中AI的优势：
– 提高效率： AI自动化重复任务，减少处理时间，并使银行能够处理更多的交易量而不影响准确性。
– 改善客户服务： AI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： AI能够通过学习和识别行为模式来检测和预防欺诈活动。
– 更好的决策： AI分析提供投资和风险评估决策的见解，使银行流程更加数据驱动。
银行业中AI的劣势：
– 高成本实施： 实施AI所需的初始投资可能相当高。
– 工作流失： 某些银行工作的自动化可能导致失业或需要再就业。
– 数据风险： 依赖AI会增加数据泄露和隐私问题的风险。
– 监管合规： AI发展的演变性质使得保持银行业务符合监管框架的挑战。
主要挑战与争议：
– AI伦理：AI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AI，它们将收集更多数据，使得隐私成为一个关键问题。
– AI治理：银行需要建立治理框架来监督AI的决策过程。
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