Budućnost GenAI-ja u regionalnim bankama i kreditnim unijama

Povijesno gledano, regionalne banke i kreditne unije izgradile su svoje brendove kroz osobne odnose sa svojim vlasnicima računa. Na primjer, nije bilo neobično da znate ime supružnika vašeg blagajnika i da oni znaju imena vaše djece. Doista, osobni odnosi bili su zaštitni znak manjih financijskih institucija i ono što ih je razlikovalo od njihovih većih konkurenata. Digitalizacija bankarstva učinila je stvaranje osobnih odnosa izazovom, nagrizajući razlike i ostavljajući manje institucije u potrazi za načinom za ponovno postavljanje ploče.

ući generativna umjetna inteligencija (GenAI), što je podskup AI tehnologija koje koriste velike jezične modele (LLM) za učenje uzoraka iz velikih skupova podataka. Zatim koristi uzorke s ljudskim uputama i uputama za stvaranje novog tekstualnog sadržaja koji nalikuje ili poboljšava izvorni rad koji su stvorili ljudi.

The Trendovi i prioriteti poslovanja s građanima u 2025 izvješće koje smo sponzorirali ove godine otkrilo je da 80% organizacija vjeruje da će se digitalni agenti oslanjati na generativnu umjetnu inteligenciju za personalizirane marketinške komunikacije u stvarnom vremenu do 2030., a 76% financijskih institucija vjeruje da će većina financijskih institucija koristiti GenAI do 2030. Mi zapravo vjerujemo da bi postotak trebao biti veći, s obzirom na to da GenAI može značajno povećati produktivnost, podržati bolje ljudsko odlučivanje temeljeno na podacima, pomoći u pružanju poboljšanih i personaliziranijih digitalnih korisničkih iskustava, i značajno povećati krajnji rezultat.

Koliko značajno? Krajem 2023. McKinsey Global Institute procijenio je da je, među industrijama na globalnoj razini, GenAI bi mogao dodati ekvivalent od 2.6 bilijuna dolara do 4.4 bilijuna dolara godišnje u vrijednosti u 63 slučaja upotrebe koje je analizirao. Među industrijskim sektorima, očekuje se da će bankarstvo imati jednu od najvećih prilika, s potencijalom isporučivanja između 200 i 340 milijardi dolara nove vrijednosti maloprodajnom bankarstvu – uglavnom zahvaljujući povećanju produktivnosti.

Brži, bolji, sretniji

Postoji zabluda da će umjetna inteligencija oduzimati poslove ljudima. Ali snaga GenAI-ja je u tome što proizvodi sadržaj temeljen na podacima i informacijama plus upute i upute koje daju ljudi. To je alat za poboljšanje, a ne zamjena.

Trenutačno se GenAI u bankarstvu uglavnom koristi za automatizaciju kritičnih, ali ponavljajućih zadataka ili procesa, uključujući sigurnost, izdavanje zajmova, otkrivanje prijevara i za isporuku boljih automatiziranih usluga. Dopuštanje GenAI-ju da preuzme svakodnevni posao povezan s ovim i drugim procesima ne samo da povećava učinkovitost i produktivnost, već i oslobađa zaposlenike koji rade taj posao da se usredotoče na smislenije zadatke, čime njihov posao čini zadovoljnijim.

Jedan od primarnih načina na koji se regionalne banke i kreditne unije mogu razlikovati jest personalizacija i unapređenje iskustva digitalnog bankarstva vlasnika računa. Točnije, tehnologija omogućuje dublji uvid u njihovo ponašanje i sklonosti kako bi se lakše predvidjele njihove potrebe. Dakle, proizvodi i usluge koji zadovoljavaju te potrebe mogu im se ponuditi na isti način na koji Netflix svojim korisnicima nudi odabranu zabavu, a Amazon svojim korisnicima nudi zabavu i proizvode — na temelju ponašanja i preferencija kupaca.

Slično tome, prikupljanje podataka i duboka analiza moguća uz GenAI omogućuje stvaranje personaliziranog sadržaja, tako da će svaki vlasnik računa vidjeti samo sadržaj (uključujući marketinške kampanje) relevantan za njega u određenom trenutku u životu. Nema smisla da sredovječna žena koja posjeduje vlastiti dom i ima dobru plaću i kreditnu ocjenu vidi isti sadržaj kao nedavno diplomirana studentica koja pokušava otplatiti studentske zajmove, a još uvijek teži posjedovanju kuće.

Ljudski dodir

Uključivanje ljudskog odlučivanja i nadzora ključni su za izgradnju GenAI rješenja za bankarstvo. Naša formula za uspješnu integraciju GenAI-ja je započeti s modelima dubinskog učenja posebno obučenim na velikim skupovima bankarskih podataka. Ovi modeli, koji su također uvježbani za učenje obrazaca i struktura ljudskog jezika, zatim stvaraju prirodne odgovore na korisničke upite ili upute. Ljudska uključenost ključna je kako bi se osiguralo da su odgovori generirani umjetnom inteligencijom točni i usklađeni s etičkim standardima, usklađenošću s propisima i potrebama korisnika — uz istovremeno ublažavanje potencijalnih rizika i pristranosti.

Sutrašnja tehnologija, danas

Potencijal GenAI-ja da transformira regionalne banke i kreditne unije je neograničen. Financijske institucije koje će uspjeti integrirati tehnologiju bit će one koje počnu planirati strategiju za budućnost, usmjeravajući ulaganja na aplikacije visokog potencijala i nižeg rizika, danas.

Ovdje su četiri glavna načina na koja vidimo da GenAI ima neposredan i značajan utjecaj na usluge bankarstva.

Pokretanje strateškog rasta

McKinseyjevo izvješće izračunalo je da će korporativno i maloprodajno bankarstvo imati najviše koristi od pravilne implementacije GenAI-ja. Na strani korporativnog bankarstva, najveći potencijal je poboljšano ljudsko donošenje odluka, automatizirani modeli procjene rizika i operativna učinkovitost kroz automatizaciju. Bankarstvo s građanima može imati koristi od personaliziranih bankovnih iskustava, poboljšane korisničke usluge i marketinških inovacija.

Radna učinkovitost napajanja

U izvješću o glavnim bankarskim trendovima za 2023. Accenture identificirali su bankarstvo kao industriju na koju će GenAI najvjerojatnije temeljito utjecati i industriju s najvećim potencijalom za povećanje proizvodnje s ovom tehnologijom, s 34% trenutnih radnih procesa koji su zreli za poboljšanje GenAI-ja. Također je utvrđeno da financijske institucije koje usvoje GenAI mogu poboljšati svoju produktivnost do 30%.

Ali čak i uz potencijal GenAI-ja da poboljša učinkovitost, ljudska stručnost ostaje ključ uspjeha. Koristeći specifično bankovno znanje, interni timovi mogu uvježbati modele da budu točni i da procijene složenost na način na koji ljudi mogu. No mogu se skalirati brže i do razine daleko iznad ljudskih kapaciteta. 

Izjednačavanje uvjeta za sve veće i manje institucije

Vidjeli smo nekoliko načina na koje GenAI može koristiti regionalnim bankama i kreditnim unijama, uključujući povećanje produktivnosti i omogućavanje personaliziranih iskustava vlasnika računa. Pozitivan je znak da bankari koji su notorno neskloni riziku prepoznaju bezbrojne prednosti GenAI-ja, uz porast stopa usvajanja, ali još uvijek vidimo previše regionalnih financijskih institucija koje oklijevaju uskočiti u njega.

Dok oni dangube, velike financijske institucije su u pokretu. I oni samo letimično pregledavaju površinu u iskorištavanju moći GenAI-ja. Oni koji nastave biti pretjerano oprezni bit će trajno ostavljeni. Ono što treba zapamtiti je da se GenAI alati mogu ograditi, povezati s vlasničkim podacima i čuvati interno.

Isporuka kolektivne inteligencije

Kolektivna inteligencija nastaje kada pojedinci i grupe rade zajedno. Komponente mogu uključivati ​​grupno donošenje odluka, stvaranje konsenzusa, ideje iz različitih izvora i motivaciju iz konkurencije. Tradicionalno, korištenje kolektivne inteligencije provodilo se dokumentiranjem institucionalnog znanja i njegovim dijeljenjem kroz obuku i radno iskustvo. GenAI povećava prednosti kolektivne inteligencije — jednostavno i u stvarnom vremenu. 

Uspješno usvajanje i sve veća integracija GenAI-ja u regionalne financijske institucije zahtijevat će LLM-e posebno obučene za bankovne podatke i duboko poznavanje industrije. Ali ključni element je ljudska suradnja i nadzor. Zapamtite, GenAI je alat za poboljšanje, a ne zamjena.