零售银行在采用AI进行转型方面面临困难
Capgemini研究院最近公布的调查结果显示，仅有4%的零售银行能够有效地准备利用生成式人工智能（AI）和智能自动化的全部能力。尽管银行领导人普遍认识到生成式AI标志着他们演变的重要里程碑，但将这项技术整合到日常运营中仍然具有挑战性。
提升创新和效率标准
大多数银行都希望跟上技术进步的步伐。因此，70%的高级银行执行官计划在2024年之前将数字转型的投资增加到10%。正是这种对先进技术的战略应用有望增强创新和运营效率。然而，研究表明，银行仍未为生成式AI和机器学习驱动的智能转型做好准备。
智能银行尚未真正出现
Capgemini对250家零售银行在各个业务和技术参数上的评估显示，这些银行在数据成熟度和对人工智能的承诺方面都不具备竞争未来智能银行所需的能力。只有4%的银行在业务承诺和技术实力方面评分较高，41%达到了中等结果。这表明银行在接受和执行智能转型方面普遍缺乏准备。
区域性差异突显挑战
区域性差异进一步凸显了挑战。在北美地区，27%的银行准备不足，欧洲紧随其后，31%的银行未能达标，亚太地区的低分银行比例高达48%。超过60%的银行仍在明确定义和计算关键绩效指标（KPIs），而在已经建立了KPIs的机构中，有26%尚未开始衡量它们。此外，39%的领导对使用AI的当前结果表示不满，说明该行业对智能银行的方式存在日益加深的分歧。
主要问题与回答：
– 银行在利用AI方面面临的主要挑战是什么？
其中一项主要挑战是将AI整合到许多传统银行使用的遗留系统中的复杂性。此外，员工在AI和数据科学方面的熟练程度存在巨大差距。确保数据质量以及管理隐私和合规问题也构成重要障碍。
– 银行采用AI的重要性何在？
对于希望现代化业务、提升客户体验、个性化服务、自动化流程、降低成本并在迅速变化的金融格局中维持竞争力的银行来说，采用AI至关重要。
– 如何提高银行对AI的准备度？
银行可以通过员工培训和招聘来弥合技能鸿沟，改造旧系统以更好地与现代AI技术整合，并创建解决质量和合规问题的数据治理战略。
主要挑战与争议：
– 数据隐私和AI的道德使用：金融机构必须在最大化AI潜力的同时合规地使用客户数据。这包括遵守诸如GDPR等法规以及解决AI算法中存在偏见的问题。
– 技术遗留基础设施重叠：许多机构仍依赖无法适应现代AI技术采用的过时系统，这需要进行昂贵且耗时的升级。
– 文化改变的需求：采用AI不仅意味着技术变革，而还包括企业文化向更具敏捷和创新思维的转变。
优势：
– 通过自动化改进客户体验和个性化。
– 通过高级预测分析提高运营效率。
– 通过高级预测分析提高风险管理能力。
劣势：
– 技术和人才的高额初始投资成本。
– 由于自动化而导致工作被取代的风险。
– AI模型中潜在偏见可能导致不公平结果。
如果您想从权威来源获取关于金融服务中的AI的更多信息，请考虑访问以下网站：
– Capgemini
– McKinsey & Company
– Accenture
– IBM
– 普华永道（PwC）
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