Już 17 proc. liderów bankowych zintegrowało GenAI z podstawowymi procesami swoich organizacji – wynika z raportu „Your journey to a GenAI future: A strategic path to success in banking” przygotowanego przez firmę SAS. Raport opiera się na wynikach globalnego badania międzysektorowego, przeprowadzonego wśród 1600 liderów biznesowych z 20 krajów (z czego 253 osoby to bankowcy).
Czytaj więcej
Sektor finansowy zwykle jako pierwszy sięga po nowe technologie, przekuwając je w atrakcyjną ofertę dla klienta i swoje zyski. Ale kryją się też za...
Jakie zainteresowanie GenAI ze strony banków
Zainteresowanie banków generatywną sztuczną inteligencją okazuje się bardzo wysokie. Oprócz 17 proc. liderów, którzy zadeklarowali wdrożenie GenAI w procesach biznesowych na pełną skalę, kolejne 43 proc. eksperymentuje z technologią. Sześć na dziesięć ankietowanych potwierdziło co najmniej jeden przypadek użycia GenAI, co jest najwyższym wskaźnikiem wśród wszystkich badanych branż przez SAS. A kolejne cztery na dziesięć planuje wdrożenie w ciągu najbliższych dwóch lat (38 proc.).
Co więcej, 90 proc. ankietowanych zadeklarowało, że ma przeznaczony budżet na sztuczną inteligencję na nadchodzący rok.
„Nasze badanie wykazało, że banki wraz z firmami ubezpieczeniowymi korzystają z generatywnej sztucznej inteligencji częściej niż firmy z innych branż. Jedną z najczęściej wymienianych tu korzyści jest poprawa w zarządzaniu ryzykiem i zgodnością z regulacjami – zaznacza Alex Kwiatkowski, dyrektor Globalnych Usług Finansowych w SAS, cytowany w komunikacie. Te inne branże to administracja publiczna, opieka zdrowotna, produkcja czy handel detaliczny.
Czytaj więcej:
Większość firm planuje wdrożyć AI do wsparcia funkcji finansowych, ale pewnym problemem jest choćby ryzyko błędów w algorytmach – wynika z nowego b...
Pro
Gdzie banki stosują AI
Najczęściej w bankach GenAI znajduje zastosowanie w obszarze marketingu – wskazało go 47 proc. badanych menedżerów. W tym obszarze sztuczna inteligencja pomaga w interakcji z klientami czy tworzeniu treści marketingowych, wykorzystywana jest też coraz szerzej do targetowania odbiorców i analizy trendów .
Ale jest też wiele innych działów, w których banki zaprzęgają AI do pracy. To obsługa klienta, IT, sprzedaż, finanse czy cyberebezpieczeństwo. I co ważne, przynosi to wymierne korzyści, jak wskazują badani m.in. w postaci poprawy zarządzania ryzykiem (88 proc. wskazań), oszczędności czasu obniżaniu kosztów operacyjnych (85 proc.), ale też w postaci poprawy doświadczenia i satysfakcji pracowników (90 proc.).
Jakie bariery we wdrażaniu sztucznej inteligencji
Z GenAI, podobnie jak z innymi inwestycjami, wiąże się jednak ryzyko i niepewność. Główne obawy liderów bankowości dotyczą ochrony prywatności (74 proc.) i bezpieczeństwa danych własnych oraz klientów (71 proc.) - wynika z badań.
Kolejna bariera to wyzwania wdrożeniowe. W ocenie ponad połowy badanych korzystanie z publicznych i własnych zbiorów danych było lub prawdopodobnie będzie utrudnieniem we wdrażaniu GenAI. Podobny odsetek ankietowanych przyznaje, że kłopoty sprawia im praktyczna realizacja pomysłów.
Czytaj więcej
Może jeszcze nie w tej chwili, ale z całą pewnością generatywna sztuczna inteligencja stanie się standardem w usługach finansowych. Bankowcy podkre...
Powodem do obaw są również kwestie zarządzania i regulacji. Tylko 6 proc. ankietowanych stwierdziło, że obecne ramy zarządzania w ich organizacjach są „dobrze ugruntowane”. Większość (58 proc.) opisuje je jako „w trakcie rozwoju”, a ponad jedna trzecia – jako „doraźne lub nieformalne” (27 proc.) albo „nieistniejące” (9 proc.).
Jeżeli zaś chodzi o największe przeszkody we wdrażaniu skutecznego zarządzania i monitorowania, to prawie jedna trzecia uczestników badania wskazała na ograniczenia technologiczne. Niemal tyle samo zwróciło uwagę na brak przejrzystości i odpowiedzialności (co jest wynikiem nieco wyższym niż w innych branżach.
„GenAI zmienia świat bankowości w sposób wcześniej niewyobrażalny – i to w oszałamiającym tempie” – ocenia Alex Kwiatkowski. „W obszarze zarządzania AI nie ma drogi na skróty, ani w bankowości, ani w żadnej branży. Zaufana AI wymaga fundamentu, który w centrum stawia człowieka i musi ucieleśniać inne kluczowe zasady odpowiedzialnej innowacji – w tym inkluzywność, przejrzystość i odpowiedzialność” – podkreśla.
