Будущее GenAI в региональных банках и кредитных союзах

Исторически региональные банки и кредитные союзы строили свои бренды на основе личных отношений с держателями счетов. Например, не было необычным, если вы знали имя супруга вашего кассира и он знал имена ваших детей. Действительно, личные отношения были визитной карточкой небольших финансовых учреждений и тем, что отличало их от более крупных конкурентов. Дигитализация банковского дела сделала формирование личных отношений проблемой, стирая различия и оставляя небольшие учреждения в поисках способа сбросить доску.

Вступает генеративный искусственный интеллект (GenAI), который является подмножеством технологий ИИ, использующих большие языковые модели (LLM) для изучения закономерностей в больших наборах данных. Затем он использует эти закономерности с подсказками и указаниями человека, чтобы создать новый текстовый контент, похожий на или улучшающий оригинальный, созданный человеком.

Отчет 2025 Retail Banking Trends and Priorities, который мы спонсировали в этом году, показал, что 80% организаций считают, что цифровые агенты будут полагаться на генеративный ИИ для персонализированных маркетинговых коммуникаций в режиме реального времени к 2030 году, и 76% финансовых учреждений считают, что большинство финансовых учреждений будут использовать GenAI к 2030 году. Мы считаем, что процент должен быть выше, учитывая, что GenAI может существенно повысить производительность, поддержать лучшее принятие решений на основе данных, помочь доставить улучшенный и более персонализированный цифровой опыт для клиентов и существенно повысить прибыль.

На сколько существенно? В конце 2023 года Институт глобальных исследований McKinsey оценил, что среди отраслей во всем мире GenAI может добавить эквивалент $2,6 триллиона до $4,4 триллиона в год стоимости по 63 рассмотренным случаям. Среди отраслевых секторов банковское дело, как ожидается, будет иметь одну из крупнейших возможностей, с потенциалом доставить между $200 и $340 миллиардами новой стоимости розничному банкингу — в основном за счет повышения производительности.

Быстрее, Лучше, Счастливее

Существует заблуждение, что ИИ отберет работу у людей. Но сила GenAI заключается в том, что он производит контент на основе данных и информации, плюс подсказки и указания, данные человеком. Это инструмент улучшения, а не замены.

В настоящее время GenAI в банковском деле в основном используется для автоматизации критических, но повторяющихся задач или процессов, включая безопасность, выдачу кредитов, обнаружение мошенничества и для доставки лучшего автоматизированного обслуживания. Позволение GenAI взять на себя рутинную работу, связанную с этими и другими процессами, не только повышает эффективность и производительность, но также освобождает сотрудников, выполняющих эту работу, чтобы сосредоточиться на более значимых заданиях, тем самым делая их работу более удовлетворительной.

Одним из основных способов, которыми региональные банки и кредитные союзы могут отличаться, является персонализация и повышение цифрового банковского опыта держателей счетов. Конкретно, технология обеспечивает более глубокое понимание их поведения и предпочтений, чтобы помочь предвидеть их потребности. Итак, продукты и услуги, которые удовлетворяют этим потребностям, могут быть предложены им таким же образом, как Netflix предлагает своим клиентам отобранные развлечения, и Amazon предлагает своим клиентам развлечения и продукты — на основе поведения и предпочтений клиентов.

Аналогично, сбор и глубокий анализ данных, возможные с помощью GenAI, позволяют создать персонализированный контент, так что каждый держатель счета увидит только контент (включая маркетинговые кампании), актуальный для него в определенный момент его жизни. Нет смысла показывать одной и той же средней женщине, владеющей своим домом и имеющей хорошую зарплату и кредитный рейтинг, тот же контент, что и недавнему выпускнику колледжа, пытающемуся погасить студенческие кредиты и все еще стремящемуся владеть домом.

Человеческий подход

Включение человеческого принятия решений и надзора являются важными для построения решений GenAI для банковского дела. Наша формула успешной интеграции GenAI заключается в начале с глубоких моделей обучения, специально обученных на больших банковских наборах данных. Эти модели, которые также были обучены для изучения закономерностей и структур человеческого языка, затем создают естественные ответы на запросы или подсказки пользователя. Человеческое участие является важным для обеспечения того, что ответы, сгенерированные ИИ, точны и соответствуют этическим стандартам, нормативным требованиям и потребностям клиентов — при смягчении потенциальных рисков и предубеждений.

Технологии завтрашнего дня, сегодня

Потенциал GenAI для трансформации региональных банков и кредитных союзов неограничен. Финансовые учреждения, которые добьются успеха в интеграции технологии, будут теми, которые начнут стратегировать на будущее, сосредотачивая инвестиции на высокопотенциальных и низкорисковых приложениях, сегодня.

Вот четыре основных способа, которыми мы видим GenAI, оказывающий немедленное и существенное влияние на банковское дело.

Стратегический рост

Отчет McKinsey рассчитал, что корпоративное и розничное банковское дело будут наиболее выиграть от правильного развертывания GenAI. На стороне корпоративного банковского дела самый высокий потенциал заключается в улучшении принятия решений с участием человека, автоматизированных моделей оценки рисков и операционных эффективностей за счет автоматизации. Розничное банковское дело может выиграть от персонализированных банковских опытов, улучшенного обслуживания клиентов и инноваций в маркетинге.

Эффективность операций

В отчете о лучших банковских трендах 2023 года Accenture определил банковское дело как отрасль, наиболее вероятно подверженную воздействию GenAI, и отрасль с наибольшим потенциалом для повышения производительности с помощью технологии, с 34% текущих рабочих процессов, готовых к улучшению с помощью GenAI. Он также обнаружил, что финансовые учреждения, которые принимают GenAI, могут повысить свою производительность до 30%.

Но даже с потенциалом GenAI для повышения эффективности человеческая экспертиза остается ключом к успеху. Используя конкретные знания банковского дела, внутренние команды могут обучить модели быть точными и оценивать сложности так, как это могут сделать люди. Но они могут масштабироваться быстрее и до уровня, далеко превышающего человеческие возможности.

Уровни игрового поля между более крупными и меньшими учреждениями

Мы видели несколько способов, которыми GenAI может принести пользу региональным банкам и кредитным союзам, включая повышение производительности и возможность персонализированных опытов держателей счетов. Это положительный знак, что известные осторожные банкиры признают многочисленные преимущества GenAI, с повышением темпов принятия, но мы все еще видим слишком много региональных финансовых учреждений, колеблющихся, чтобы присоединиться.

Пока они колеблются, крупные финансовые учреждения движутся вперед. И они только поверхностно используют силу GenAI. Те, кто продолжает быть чрезмерно осторожным, будет навсегда оставлен позади. Важно помнить, что инструменты GenAI могут быть изолированы, подключены к проприетарным данным и сохранены внутри.

Доставка коллективной интеллекта

Коллективный интеллект создается, когда люди и группы работают вместе. Компоненты могут включать принятие групповых решений, формирование консенсуса, идеацию из разных источников и мотивацию от конкуренции. Традиционно коллективный интеллект использовался путем документирования институциональных знаний и обмена ими через обучение и опыт работы. GenAI повышает преимущества коллективного интеллекта — легко и в режиме реального времени.

Успешное принятие и растущая интеграция GenAI в региональных финансовых учреждениях потребуют моделей LLM, специально обученных на банковских данных и глубоком знании отрасли. Но важнейшим элементом является человеческое сотрудничество и надзор. Помните, GenAI — это инструмент улучшения, а не замены.