Przyszłość GenAI w bankach regionalnych i związkach kredytowych

Historycznie, banki regionalne i związki kredytowe budowały swoje marki poprzez osobiste relacje z posiadaczami kont. Na przykład, nie było niczym niezwykłym, że znasz imię męża swojego kasjera i on zna imiona twoich dzieci. W istocie, osobiste relacje były cechą charakterystyczną mniejszych instytucji finansowych i tym, co je wyróżniało od ich większych konkurentów. Cyfryzacja bankowości uczyniła tworzenie osobistych relacji wyzwaniem, podważając różnicę i pozostawiając mniejsze instytucje w poszukiwaniu sposobu na resetowanie planszy.

Wkraczają generatywne sztuczne inteligencje (GenAI), które są podzbiorem technologii AI, wykorzystującym duże modele językowe (LLM) do nauki wzorców z dużych zbiorów danych. Następnie wykorzystuje wzorce z promptami i kierunkami od ludzi, aby tworzyć nową treść, która przypomina lub ulepsza oryginalną, wygenerowaną przez człowieka pracę.

Raport 2025 Retail Banking Trends and Priorities, który sponsorowaliśmy w tym roku, wykazał, że 80% organizacji uważa, iż agenci cyfrowi będą polegać na generatywnej sztucznej inteligencji do personalizowanych komunikacji marketingowych w czasie rzeczywistym do 2030 roku, a 76% instytucji finansowych uważa, że większość instytucji finansowych będzie wykorzystywać GenAI do 2030 roku. Uważamy, że odsetek ten powinien być wyższy, biorąc pod uwagę, że GenAI może znacznie zwiększyć produktywność, wspierać lepsze podejmowanie decyzji opartych na danych, pomagać w dostarczaniu ulepszonych i bardziej personalizowanych doświadczeń klientów, oraz znacznie zwiększyć zyski.

Jak znacznie? Na koniec 2023 roku, McKinsey Global Institute oszacował, że GenAI może dodać równowartość 2,6 biliona do 4,4 biliona dolarów rocznie w wartości w 63 przypadkach, które przeanalizowano. Wśród sektorów przemysłowych, bankowość ma jeden z największych szans, z potencjałem dostarczenia od 200 do 340 miliardów dolarów nowej wartości do bankowości detalicznej — głównie dzięki zwiększonej produktywności.

Szybciej, lepiej, szczęśliwiej

Istnieje błędne przekonanie, że AI zabierze ludziom pracę. Ale moc GenAI polega na tym, że produkuje treści na podstawie danych i informacji plus promptów i kierunków podanych przez ludzi. Jest to narzędzie ulepszające, a nie zastępujące.

Obecnie GenAI w bankowości jest głównie wykorzystywany do automatyzacji krytycznych, ale powtarzalnych zadań lub procesów, w tym bezpieczeństwa, pożyczek, wykrywania oszustw i dostarczania lepszych automatycznych doświadczeń usługowych. Pozwolenie GenAI na przejęcie monotonnej pracy związanej z tymi i innymi procesami nie tylko zwiększa wydajność i produktywność, ale także uwalnia pracowników od tej pracy, aby mogli się skoncentrować na bardziej znaczących zadaniach, co sprawia, że ich praca jest bardziej satysfakcjonująca.

Jednym z głównych sposobów, w jaki banki regionalne i związki kredytowe mogą się wyróżniać, jest personalizowanie i podnoszenie doświadczenia bankowości cyfrowej posiadaczy kont. Konkretnie, technologia umożliwia głębsze spojrzenie na ich zachowania i preferencje, aby pomóc w przewidywaniu ich potrzeb. Dlatego produkty i usługi, które spełniają te potrzeby, mogą być oferowane im w taki sam sposób, jak Netflix oferuje swoim klientom wyselekcjonowane rozrywki, a Amazon oferuje swoim klientom rozrywki i produkty — na podstawie zachowań i preferencji klientów.

Podobnie, gromadzenie danych i głęboka analiza możliwa z GenAI umożliwiają tworzenie personalizowanej treści, dzięki czemu każdy posiadacz konta zobaczy tylko treści (w tym kampanie marketingowe) istotne dla niego w określonym momencie jego życia. Nie ma sensu, aby kobieta w średnim wieku, która jest właścicielką domu i ma dobrą pensję i wynik kredytowy, widziała tę samą treść, co niedawny absolwent, który próbuje spłacić pożyczkę studencką i nadal marzy o posiadaniu domu.

Ludzki dotyk

Włączenie podejmowania decyzji przez ludzi i nadzoru jest kluczowe dla budowania rozwiązań GenAI dla bankowości. Nasz przepis na udane wdrożenie GenAI polega na rozpoczęciu od modeli głębokiego uczenia, przeszkolonych specjalnie na dużych zbiorach danych bankowych. Te modele, które również zostały przeszkolone do nauki wzorców i struktur języka ludzkiego, tworzą naturalne odpowiedzi na zapytania użytkowników lub polecenia. Zaangażowanie ludzi jest niezbędne, aby upewnić się, że odpowiedzi wygenerowane przez AI są dokładne i zgodne z normami etycznymi, zgodnością regulacyjną i potrzebami klientów — oraz aby zminimalizować potencjalne ryzyka i uprzedzenia.

Technologia jutra, dziś

Potencjał GenAI do transformacji banków regionalnych i związków kredytowych jest nieograniczony. Instytucje finansowe, które odnoszą sukces w integracji tej technologii, będą tymi, które zaczną opracowywać strategie na przyszłość, koncentrując się na inwestycjach o wysokim potencjale i niższym ryzyku, już dziś.

Oto cztery główne sposoby, w jakie GenAI może mieć natychmiastowy i znaczący wpływ na bankowość.

Napędzanie strategicznego wzrostu

Raport McKinseya obliczył, że bankowość korporacyjna i detaliczna będzie najbardziej korzystać z poprawnego wdrożenia GenAI. Po stronie bankowości korporacyjnej najwyższy potencjał tkwi w ulepszonym podejmowaniu decyzji przez ludzi, zautomatyzowanych modelach oceny ryzyka i efektywności operacyjnej poprzez automatyzację. Bankowość detaliczna może skorzystać na personalizowanych doświadczeniach bankowych, ulepszonym serwisie klienta i innowacjach marketingowych.

Napędzanie efektywności operacyjnej

W raporcie o najważniejszych trendach bankowych w 2023 roku, Accenture zidentyfikował bankowość jako branżę, która najbardziej zostanie dotknięta przez GenAI i branżę z największym potencjałem do zwiększenia wydajności za pomocą tej technologii, z 34% obecnych procesów pracy, które mogą być ulepszane przez GenAI. Stwierdzono również, że instytucje finansowe, które przyjmą GenAI, mogą poprawić swoją produktywność o 30%.

Jednak nawet przy potencjale GenAI do poprawy efektywności, ekspertyza ludzka pozostaje kluczem do sukcesu. Wykorzystując specjalistyczną wiedzę bankową, zespoły wewnętrzne mogą szkolić modele, aby były dokładne i oceniały złożoności w taki sam sposób, jak ludzie. Mogą one jednak skalować się szybciej i na poziomie znacznie przekraczającym ludzkie możliwości. 

Wyrównywanie szans między większymi i mniejszymi instytucjami

Zobaczyliśmy kilka sposobów, w jakie GenAI może przynieść korzyści bankom regionalnym i związkom kredytowym, w tym zwiększenie produktywności i umożliwienie personalizowanych doświadczeń posiadaczy kont. Jest to pozytywny znak, że notorycznie ostrożni bankierzy uznają liczne korzyści GenAI, przy czym tempo adopcji rośnie, ale nadal widzimy zbyt wiele regionalnych instytucji finansowych, które wahają się, czy przyłączyć się do tego trendu.

Podczas gdy wahają się, duże instytucje finansowe są w ruchu. I tylko zaczynają wykorzystywać potęgę GenAI. Ci, którzy będą nadal quá ostrożni, zostaną na zawsze pozostawieni w tyle. Rzecz do zapamiętania jest taka, że narzędzia GenAI mogą być odizolowane, połączone z danymi własnymi i przechowywane wewnętrznie.

Dostarczanie zbiorowej inteligencji

Zbiorowa inteligencja powstaje, gdy jednostki i grupy pracują razem. Składniki mogą obejmować podejmowanie decyzji grupowych, tworzenie konsensusu, pomysłów z różnych źródeł i motywację z konkurencji. Tradycyjnie, wykorzystywanie zbiorowej inteligencji odbywało się przez dokumentowanie wiedzy instytucjonalnej i dzielenie się nią za pomocą szkoleń i doświadczenia zawodowego. GenAI podnosi korzyści zbiorowej inteligencji — łatwo i w czasie rzeczywistym. 

Pomyślne wdrożenie i rosnąca integracja GenAI w regionalnych instytucjach finansowych będzie wymagać modeli LLM przeszkolonych specjalnie na danych bankowych i głębokiej wiedzy branżowej. Ale kluczowym elementem jest współpraca i nadzór ludzi. Pamiętaj, GenAI jest narzędziem ulepszającym, a nie zastępującym.