Reset sztucznej inteligencji w bankowości: Od hossy do ROI

Po latach ciężkich inwestycji w sztuczną inteligencję, banki zaczynają zadawać sobie inne pytanie: nie to, co sztuczna inteligencja może zrobić, ale dlaczego tak mało z tego przekłada się na wymierne korzyści biznesowe. Przez cały przemysł, następuje zmiana podejścia do sztucznej inteligencji – odchodzenie od fazy eksperymentowania i skupienie się na budowaniu rozwiązań, które dają realne, wymierne rezultaty, a dla wielu banków, wyniki były dotychczas mieszane.

“Reset sztucznej inteligencji” odzwierciedla szerszą zmianę w podejściu banków do sztucznej inteligencji – odejście od fazy eksperymentowania i skupienie się na budowaniu rozwiązań, które dają realne, wymierne rezultaty.

Gdy eksperymentowanie nie przekładało się na wpływ

Pierwsza fala przyjęcia sztucznej inteligencji była napędzana przez entuzjazm, gdy dyrektorzy eksplorowali przypadki użycia w obszarach takich jak obsługa klienta, udzielanie kredytów, zgodność z przepisami i operacje. Chociaż innowacje i inwestycje były wysokie, przekładanie się na wymierne operacyjne rezultaty było ograniczone.

W miarę upływu czasu, pojawił się wyraźny wzorzec. Zespoły budowały silne prototypy, ale te rozwiązania pozostawały niepołączone z codziennymi procesami roboczymi. Integracja z systemami legacy jest bardziej skomplikowana, niż się spodziewano, dane są niespójne, a odpowiedzialność między zespołami biznesowymi i technicznymi pozostaje rozproszona. W wielu przypadkach, problemem nie było samo rozwiązanie sztucznej inteligencji, ale jego niemożność integracji z istniejącymi systemami i procesami.

Na przykład, bank może zbudować model sztucznej inteligencji, aby wspomóc decyzje kredytowe, ale jeśli jego wynik nie jest zintegrowany z szerszym procesem udzielania kredytów, zespoły nadal spędzają czas na przeglądaniu, walidowaniu i realizowaniu transakcji, zamiast koncentrować się na bardziej wartościowej analizie i działaniach opartych na wglądach. Rezultatem jest więcej aktywności, ale niekoniecznie lepsze, bardziej efektywne decyzje kredytowe.

Doświadczenie wykazało, że budowanie zdolności sztucznej inteligencji i dostarczanie wartości biznesowej to nie to samo. Sukces był często mierzony za pomocą transakcyjnych wskaźników, takich jak liczba przypadków użycia uruchomionych lub procesów zautomatyzowanych. Należy zmienić focus na napędzanie lepszych wyników biznesowych, takich jak poprawione decyzje kredytowe, przyspieszona rejestracja handlowców, zmniejszone koszty zgodności lub przetwarzania kredytów, a ostatecznie, poprawiony wynik na poziomie najwyższym.

Bardziej zdyscyplinowane podejście zaczyna się kształtować

Liderzy stają się bardziej wybiórczy, koncentrując się na mniejszej liczbie przypadków użycia o wyraźnym, wymiernym wpływie. Funkcje takie jak oszustwa, KYC (znajomość klienta), windykacja i decyzje kredytowe stają się priorytetami, ponieważ łączą one duże ilości z procesami strukturalnymi i określonymi wynikami, które mają znaczące znaczenie biznesowe.

Programy sztucznej inteligencji są przedefiniowane z problemem biznesowym w centrum dyskusji. Punkt startowy to problem biznesowy: Gdzie są nieefektywności? Gdzie można pogłębić analizę i wgląd? Gdzie decyzje spowalniają procesy? Gdzie ryzyko nie jest zarządzane skutecznie?

Sztuczna inteligencja jako narzędzie do osiągania wyników.

Dane dawno przeszły od tła do strategicznej priorytetu. Bez czystych, spójnych i dobrze zarządzanych danych, nawet najbardziej zaawansowane modele sztucznej inteligencji mają trudności z dostarczaniem znaczących wyników.

Dla wielu instytucji, znalezienie sposobów na odblokowanie wartości z legacy środowisk za pomocą API, oprogramowania pośredniczącego i lepszej architektury danych jest priorytetem nad pełną wymianą rdzenia, która jest często kosztowna, czasochłonna i ryzykowna. Aby ruszyć do przodu, sztuczna inteligencja musi być wbudowana bezpośrednio w codzienne procesy robocze, zamiast wprowadzana jako samodzielne narzędzie lub pulpit, którym pracownicy muszą się zajmować.

Gdy te podstawy się ustalają, banki zaczynają widzieć wyraźne przykłady sztucznej inteligencji dostarczającej wymierne wyniki.

W przypadku wdrożenia KYC, sztuczna inteligencja przetwarzania dokumentów i decyzji znacznie skróciła czas wdrożenia, poprawiając dokładność. Dzięki partnerstwu w cyfrowej transformacji, wiodący azjatycki bank zmniejszył czas wdrożenia KYC o 50%, wskaźnik błędów o 67%, a czas obsługi o ponad połowę. Ponadto, jego koszty operacyjne spadły o 15%, a poziom dokładności poprawił się do 96%.

Ta różnica nie została dokonana przez samą technologię, ale przez podejście procesowe. Zamiast nakładania sztucznej inteligencji na istniejące procesy robocze, proces został zrekonstruowany od podstaw. To jest miejsce, w którym banki coraz częściej koncentrują swoją uwagę.

Podobna zmiana jest w toku w przypadku przestępstw finansowych. Tradycyjnie, wiele wysiłku było reaktywne, skupione na badaniu alertów wysłanych po wystąpieniu zdarzeń. Banki teraz używają sztucznej inteligencji, aby identyfikować wzorce, przewidywać potencjalne oszustwa i ograniczać ryzyko. To przejście od reaktywnego do proaktywnego jest miejscem, w którym sztuczna inteligencja tworzy realną wartość.

Nadzór ludzki ewoluuje, a nie zmniejsza się

W wysoko uregulowanym sektorze usług finansowych, decyzje niosą ze sobą znaczące finansowe i reputacyjne konsekwencje. Regulatorzy oczekują transparentności i odpowiedzialności, co oznacza, że nadzór ludzki pozostaje niezbędny.

Gdy sztuczna inteligencja przejmuje powtarzalne i oparte na regułach zadania, role ludzkie przesuwają się w kierunku obsługi wyjątków, podejmowania złożonych decyzji i nadzoru. Zamiast przetwarzać transakcje, zespoły coraz częściej koncentrują się na przeglądaniu wyników, obsłudze przypadków granicznych, zapewnieniu jakości i ograniczaniu ryzyka.

W praktyce, oznacza to, że sztuczna inteligencja zajmuje się rutynowymi i nudnymi zadaniami, a ludzie zachowują ostateczną odpowiedzialność. Nacisk przesuwa się od pracy opartej na ilości do lepszych wyników z jakością decyzji, kontrolą i zaufaniem regulacyjnym.

Zarządzanie jest centralnym elementem ekosystemu cyfrowego

Gdy modele sztucznej inteligencji są wdrożone na dużą skalę, muszą być ciągle monitorowane, testowane i udoskonalane. Pytania dotyczące wyjaśnialności, stronniczości i zgodności nie są wtórnymi problemami, ale centralnymi dla oceny tych systemów.

Własność rozszerza się poza IT, z zespołami biznesowymi, ryzyka i zgodności odgrywającymi znacznie bardziej aktywną rolę w tym, jak sztuczna inteligencja jest wdrożona i zarządzana. Bez silnego zarządzania, zaufanie do decyzji opartych na sztucznej inteligencji jest trudne do utrzymania. Organizacje, które robią największy postęp, traktują zarządzanie, wyjaśnialność i audytowalność jako wymagania projektowe, a nie późniejsze myśli.

Co będzie oddzielać liderów od reszty

Instytucje, które ruszą do przodu, będą tymi, które pozostaną skupione – priorytetem będzie mniejsza liczba przypadków użycia o wyższym wpływie, całkowite przemyślenie procesów, aby lepiej wykorzystać sztuczną inteligencję, wzmocnienie podstaw danych i budowanie zarządzania od samego początku.

Inni mogą nadal eksperymentować, ale bez zdyscyplinowanego podejścia, będzie trudniej przekładać się wysiłek w wyniki.

Co nastąpi

Jeśli ostatnie lata były okresem eksplorowania potencjału sztucznej inteligencji, następna faza będzie określona przez jej wpływ na codzienne operacje bankowe.

Rozmowa przechodzi od podstawowej automatyzacji do bardziej zaawansowanych, agentywnych systemów, które mogą obsługiwać wieloetapowe procesy i podejmować decyzje kontekstowe. Już widzimy ten upgrade w przestępstwach finansowych, kredytach i obsłudze – a następnym krokiem jest skupienie się na skali.

W dużej mierze, skuteczne skalowanie zależy od wiedzy, gdzie autonomia ma sens, a gdzie interwencja jest konieczna.

W procesach o niższym ryzyku i wysokiej objętości, jest więcej miejsca na testowanie autonomicznego podejmowania decyzji. W obszarach o wyższym ryzyku, model sztucznej inteligencji może dostarczyć pierwszą fazę wyników, ale ludzki wgląd i nadzór pozostają kluczowe. To równowaga będzie kształtowana przez apetyt na ryzyko, oczekiwania regulacyjne i czy ekonomia ma sens.

Możliwość skutecznego skalowania, jednocześnie wykazując wymierne korzyści biznesowe, jest tym, co będzie oddzielać liderów od reszty. Instytucje, które to zrobią, będą tymi, które pozostaną skupione na klarownych wynikach biznesowych, zainwestują w wzmocnienie swoich podstaw danych i zbudują sztuczną inteligencję w swoje podstawowe procesy robocze, zamiast traktować ją jako samodzielne narzędzie. Co równie ważne, będą one wprowadzać odpowiednie zarządzanie, aby ciągle monitorować i udoskonalać, jak te systemy działają.

Sztuczna inteligencja w bankowości jest tu, aby pozostać, ale nie jest już tylko o przyjęciu zaawansowanych technologii. Chodzi o to, jak ta technologia poprawia decyzje, redukuje tarcie i dostarcza realną wartość.