Így néz ki a bankok új ezermilliárd dolláros játszmája
A mesterséges intelligencia a gazdaság minden ágazatát átalakítja és ez alól nem lesz kivétel a pénzügyi szektor sem. A Roland Berger felmérése szerint a bankok jövője múlik azon, hogyan tudják kihasználni az AI nyújtotta lehetőségeket. Iparági szinten a globális bevételt ezer milliárd dollárral is megnövelheti a mesterséges intelligencia használata 2030-ra.
A mesterséges intelligencia a jelentősen megnövekedett üzleti forgalom, a jobb árazás és a jobb ügyfélélmény révén többletbevételeket fog generálni. A Roland Berger szerint
AZ AI AZ ÉVTIZED VÉGÉRE TOVÁBBI 1 EZER MILLÁRD DOLLÁRNYI GLOBÁLIS BANKI BEVÉTELT EREDMÉNYEZHET, ÉS 30%-KAL CSÖKKENNEK MAJD A MŰKÖDÉSI ÉS A KOCKÁZATI KÖLTSÉGEK.
Ehhez azonban fel kell ismerni a mesterséges intelligenciában rejlő lehetőségeket, amely megköveteli, hogy az úttörő szervezetek felvegyék és képezzék a tehetségeket, elkötelezzék magukat a megfelelő partnerségek mellett, robusztus IT- és big data platformokat hozzanak létre, és AI-gyárakat építsenek, hogy hatékony képességekkel rendelkezzenek.
„Amikor egy technológia egy egész iparágat készül átalakítani, azt nem nevezhetjük hype-nak.” – mondja Schannen Frigyes, a Roland Berger partnere. – „A probléma nem az, hogy a bankok túl sokat várnak az AI-tól: a legtöbbjük még mindig alábecsüli, hogy milyen hatással lesz az üzleti modellekre.”
Minden banki folyamatban felhasználható az AI
A tanácsadócég több mint 50 felhasználási esetet azonosított a mesterséges intelligencia banki alkalmazására. Az ügyfélközpontú, ügyfélkapcsolati AI-alkalmazások jelentős ígéretet hordoznak magukban arra, hogy a lakossági banki szolgáltatásoktól kezdve a vagyon- és befektetési menedzsmentig minden területen növelik a növekedést és javítják az ügyfelek elégedettségét. Több bank kiemelten keményen dolgozik azon, hogy ezek az alkalmazások piacképesek legyenek, és kihasználják a várható előnyöket. A generatív mesterséges intelligenciát használó beszélgetőügynököket például az ügyfélkapcsolat számos aspektusába beépítik. Az úgynevezett „következő legjobb cselekvés” és a mikroszegmentációs algoritmusok a pénzügyi igények előrejelzésével és a termékek és a marketingtartalmak személyre szabásával javítják az ügyfelek élményét. A pénzügyi szolgáltatások így „hiper-személyre szabhatók”, és zökkenőmentesen integrálhatók az ügyfélutakba és az egyes ügyfelek digitális ökoszisztémájába.
A középszintű irodai alkalmazásokkal szemben a mesterséges intelligencia kiváló eredményeket hoz a csalások felderítésében és megelőzésében olyan területeken, mint a pénzmosás elleni küzdelem és az KYC. A kiberbiztonság és a kiberellenálló képesség további két olyan terület, ahol a mesterséges intelligencia már most is jelentős előnyökkel jár, a hatékonyabb és eredményesebb megfelelés-ellenőrzés, a hitelelemzés és a hitelengedélyezés kezelése mellett, amelyek mindegyike javítja a bankok alapvető kockázati modelljeit.
Az olyan back-office alkalmazások, mint a fizetési műveletek és az informatikai műveletek, de az adatkivonás, a dokumentumfeldolgozás és minden más automatizálható folyamat is nyilvánvaló célpontjai a mesterséges intelligencia alkalmazásának. Számos ilyen alkalmazás nagyméretű nyelvi modelleket alkalmaz olyan tevékenységek automatizálására, mint például a nem pénzügyi jelentések (pl. fenntarthatósági jelentések és médiakapcsolatok). Ugyanakkor a generatív AI-eszközök egyre inkább segítik a szoftvermérnököket a kódok megírásában és tesztelésében is.
Minden banki folyamatban felhasználható az AI
A tanácsadócég több mint 50 felhasználási esetet azonosított a mesterséges intelligencia banki alkalmazására. Az ügyfélközpontú, ügyfélkapcsolati AI-alkalmazások jelentős ígéretet hordoznak magukban arra, hogy a lakossági banki szolgáltatásoktól kezdve a vagyon- és befektetési menedzsmentig minden területen növelik a növekedést és javítják az ügyfelek elégedettségét. Több bank kiemelten keményen dolgozik azon, hogy ezek az alkalmazások piacképesek legyenek, és kihasználják a várható előnyöket. A generatív mesterséges intelligenciát használó beszélgetőügynököket például az ügyfélkapcsolat számos aspektusába beépítik. Az úgynevezett „következő legjobb cselekvés” és a mikroszegmentációs algoritmusok a pénzügyi igények előrejelzésével és a termékek és a marketingtartalmak személyre szabásával javítják az ügyfelek élményét. A pénzügyi szolgáltatások így „hiper-személyre szabhatók”, és zökkenőmentesen integrálhatók az ügyfélutakba és az egyes ügyfelek digitális ökoszisztémájába.
A középszintű irodai alkalmazásokkal szemben a mesterséges intelligencia kiváló eredményeket hoz a csalások felderítésében és megelőzésében olyan területeken, mint a pénzmosás elleni küzdelem és az KYC. A kiberbiztonság és a kiberellenálló képesség további két olyan terület, ahol a mesterséges intelligencia már most is jelentős előnyökkel jár, a hatékonyabb és eredményesebb megfelelés-ellenőrzés, a hitelelemzés és a hitelengedélyezés kezelése mellett, amelyek mindegyike javítja a bankok alapvető kockázati modelljeit.
Az olyan back-office alkalmazások, mint a fizetési műveletek és az informatikai műveletek, de az adatkivonás, a dokumentumfeldolgozás és minden más automatizálható folyamat is nyilvánvaló célpontjai a mesterséges intelligencia alkalmazásának. Számos ilyen alkalmazás nagyméretű nyelvi modelleket alkalmaz olyan tevékenységek automatizálására, mint például a nem pénzügyi jelentések (pl. fenntarthatósági jelentések és médiakapcsolatok). Ugyanakkor a generatív AI-eszközök egyre inkább segítik a szoftvermérnököket a kódok megírásában és tesztelésében is.
