Nākotnes iespējas: GenAI reģionālajās bankās un kredītsavienībās
Ģeneratīvā mākslīgā intelekta loma banku nozarē
Vēsturiski reģionālās bankas un kredītu savienības ir veidojušas savu zīmolu, izmantojot personiskas attiecības ar klientiem. Piemēram, nebija nekas neparasts, ka klienti zināja kasiera dzīvesbiedra vārdu un kasieris zināja klienta bērnu vārdus. Šīs personiskās attiecības ir bijušas mazāku finanšu institūciju iezīme un tas, kas tās atšķir no lielākiem konkurentiem. Tomēr banku pakalpojumu digitalizācija ir apgrūtinājusi šādu personisku attiecību veidošanu, samazinot šo konkurences priekšrocību un liekot mazākām institūcijām meklēt jaunus veidus, kā pārkārtot spēles laukumu.
Šeit parādās ģeneratīvais mākslīgais intelekts (ĢMI) – AI tehnoloģiju apakškopa, kas izmanto lielos valodu modeļus (LLM), lai no lieliem datu kopiem apgūtu modeļus un modeļus. Pēc tam, izmantojot šos modeļus kopā ar cilvēka sniegtajiem virzieniem un pamudinājumiem, tas spēj radīt jaunu teksta saturu, kas atgādina vai uzlabo cilvēka radītu darbu.
Pētījumi rāda, ka līdz 2030. gadam 80% organizāciju ticēs, ka digitālie aģenti izmantos ĢMI personalizētām mārketinga komunikācijām reāllaikā, bet 76% finanšu institūciju uzskata, ka lielākā daļa banku līdz tam laikam jau būs ieviesušas ĢMI. Patiesībā šim procentam vajadzētu būt vēl lielākam, ņemot vērā, ka ĢMI var ievērojami palielināt produktivitāti, uzlabot datu pamatotu lēmumu pieņemšanu, nodrošināt personalizētākus klientu pieredzes digitālajā vidē un būtiski uzlabot finanšu rādītājus.
Ātrāk, labāk, laimīgāk
Pastāv kļūdains uzskats, ka AI atņems cilvēkiem darbavietas. Taču ĢMI spēks ir tas, ka tas rada saturu, balstoties uz datiem un informāciju un cilvēka sniegtajiem virzieniem. Tas ir uzlabošanas rīks, nevis aizstāšanas rīks.
Pašlaik banku nozarē ĢMI galvenokārt tiek izmantots kritisku, bet atkārtojošu uzdevumu automatizācijai, tostarp drošībai, kredītu izsniegšanai, krāpšanas atklāšanai un labāku automatizētu pakalpojumu sniegšanai. Ļaujot ĢMI pārņemt rutīnas darbu, ne tikai palielinās efektivitāte un produktivitāte, bet arī atbrīvo darbiniekus, ļaujot viņiem koncentrēties uz jēgpilnākiem uzdevumiem, padarot viņu darbu apmierinošāku.
Viens no galvenajiem veidiem, kā reģionālās bankas un kredītu savienības var sevi atšķirt, ir personalizējot un uzlabojot klientu digitālo pieredzi. Konkrēti, tehnoloģija ļauj iegūt dziļāku izpratni par klientu uzvedību un vēlmēm, lai paredzētu viņu vajadzības. Tādējādi viņiem var piedāvāt produktus un pakalpojumus, kas atbilst šīm vajadzībām – līdzīgi kā Netflix piedāvā personalizētu izklaidi, bet Amazon – produktus, pamatojoties uz klientu uzvedību un vēlmēm.
Cilvēka pieskāriens
Cilvēka lēmumu pieņemšana un uzraudzība ir kritiski svarīga, veidojot ĢMI risinājumus banku nozarei. Veiksmīga ĢMI integrācija sākas ar dziļā mācīšanās modeļiem, kas specializēti apmācīti uz lielām banku datu kopām. Šie modeļi, kas arī ir apguvuši cilvēka valodas modeļus un struktūras, tad rada dabiskas atbildes uz lietotāju vaicājumiem. Cilvēka iesaiste ir būtiska, lai nodrošinātu, ka AI ģenerētās atbildes ir precīzas un atbilst ētikas standartiem, normatīvajām prasībām un klientu vajadzībām, vienlaikus samazinot potenciālos riskus un aizspriedumus.
Rītdienas tehnoloģijas šodien
ĢMI potenciāls pārveidot reģionālās bankas un kredītu savienības ir neierobežots. Veiksmīgākās būs tās finanšu institūcijas, kas jau šodien sāk stratēģiski plānot nākotni, koncentrējot investīcijas uz augsta potenciāla un mazāka riska lietojumiem.
Šeit ir četri galvenie veidi, kā ĢMI jau tagad var būtiski ietekmēt banku pakalpojumus:
Stratēģiskās izaugsmes veicināšana
Korporatīvajā un mazumtirdzniecības banku sektorā lielākās priekšrocības nāks no pareizas ĢMI ieviešanas. Korporatīvajā banku sektorā lielākais potenciāls ir uzlabotai lēmumu pieņemšanai ar cilvēka iesaisti, automatizētiem riska novērtēšanas modeļiem un operatīvajai efektivitātei caur automatizāciju. Mazumtirdzniecības banku sektors gūs labumu no personalizētiem banku pakalpojumiem, uzlabota klientu apkalpošana un mārketinga inovācijām.
Operatīvās efektivitātes palielināšana
Finanšu institūcijas, kas ievieš ĢMI, var uzlabot savu produktivitāti pat līdz 30%. Taču pat ar ĢMI potenciālu uzlabot efektivitāti, cilvēka ekspertīze joprojām ir veiksmes atslēga. Izmantojot specifiskas banku zināšanas, iekšējās komandas var apmācīt modeļus, lai tie būtu precīzi un spētu novērtēt sarežģītības tāpat kā cilvēki – bet mērogājoties daudz ātrāk un līdz daudz augstākam līmenim.
Līdztiesības veicināšana starp lielajām un mazajām institūcijām
Mēs jau esam redzējuši dažus veidus, kā ĢMI var dot priekšrocības reģionālajām bankām un kredītu savienībām, tostarp palielinot produktivitāti un ļaujot nodrošināt personalizētu klientu pieredzi. Ir pozitīva zīme, ka parasti risku izvairošies banķieri atzīst ĢMI daudzveidīgās priekšrocības, un pieņemšanas temps pieaug, taču mēs joprojām redzam pārāk daudz reģionālo finanšu institūciju, kuras vilcinās pievienoties.
Kolektīvās inteliģences nodrošināšana
Kolektīvā inteliģence rodas, kad indivīdi un grupas strādā kopā. Tās sastāvdaļas var ietvert grupu lēmumu pieņemšanu, vienprātības veidošanu, ideju ģenerēšanu no dažādiem avotiem un motivāciju no konkurences. Tradicionāli kolektīvās inteliģences izmantošana tika veikta, dokumentējot institucionālās zināšanas un dalot tās ar apmācību un darba pieredzes palīdzību. ĢMI paaugstina kolektīvās inteliģences priekšrocības – viegli un reāllaikā.
Veiksmīga ĢMI pieņemšana un integrācija reģionālajās finanšu institūcijās prasīs lielos valodu modeļus, kas specializēti apmācīti uz banku datiem un dziļām nozares zināšanām. Taču izšķirošais elements ir cilvēku sadarbība un uzraudzība. Atcerieties – ĢMI ir uzlabošanas rīks, nevis aizstāšanas rīks.
https://www.unite.ai/