เอไอเจเนติก ในการเงิน: วิธีที่ผู้นำข้อมูลกำลังขยายขนาดอย่างปลอดภัย

ทั่วยุโรป ผู้นำข้อมูลในบริการทางการเงินพบว่าตัวเองกำลังเดินบนเส้นลวดสูง – ต้องการใช้และขยายเครื่องมือ AI แต่ถูกจำกัดด้วยการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การจัดการความเสี่ยง และความท้าทายในการพิสูจน์คุณค่าที่ชัดเจน ตามการสำรวจ CDO Insights 2025 ของเรา มากกว่า 97% ของผู้นำข้อมูลทั่วโลกบอกว่าพวกเขาประสบปัญหาในการพิสูจน์คุณค่าทางธุรกิจของ AI ที่สร้างได้ และแม้ว่า 87% มีแผนที่จะเร่งการลงทุนใน AI แต่ 67% ยอมรับว่าพวกเขาได้เปลี่ยน AI เพียงไม่ถึงครึ่งหนึ่งของ AI ที่ทดลองเป็นการใช้งานเต็มรูปแบบ

อุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดคือการรับประกันการสนับสนุนจากผู้นำ มากกว่าหนึ่งในสาม (35%) บอกว่าการรับประกันการสนับสนุนและพิสูจน์คุณค่าเป็นความท้าทายหลักในการขยาย AI สิ่งนี้หมายความว่าหลายคนยังคงอยู่ในสถานะคอยอยู่ ห่วงใยที่จะอุทิศตนให้กับการใช้งานที่กว้างขึ้นโดยไม่มีจุดพิสูจน์ที่วัดผลได้

ความลังเลใจนี้แตกต่างอย่าง鲜เจ่นจัดกับศักยภาพของเทคโนโลยี McKinsey ประมาณการว่า AI และการวิเคราะห์สามารถสร้างมูลค่าเพิ่มเติมได้ถึง 1 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปีให้กับธนาคารทั่วโลก ในขณะที่ AI ที่สร้างได้เพียงอย่างเดียวสามารถมีส่วนช่วยได้ถึง 340 พันล้านดอลลาร์ ให้กับผลกำไรจากการดำเนินงาน เป็นโอกาสที่สำคัญที่ไม่สามารถเพิกเฉยได้ – แต่ต้องเข้าใกล้ด้วยวิธีที่รักษาความปลอดภัย การสร้างความไว้วางใจ และสร้างผลตอบแทนที่พิสูจน์ได้

เส้นทางไปข้างหน้า

แม้จะมีแรงต้านที่สำคัญ แต่มีองค์กรทั่วยุโรปและทั่วโลกที่กำลังพัฒนา AI ของตนเอง โดยสำรวจวิธีการที่จะเก็บเกี่ยวผลตอบแทนของตัวแทน AI ผู้ที่กำลังสร้างความก้าวหน้าไม่ได้ทำเช่นนั้นโดยการกระโดดเข้าสู่การวางแผนการขยายที่ซับซ้อนและยาวนาน แต่พวกเขากำลังใช้แนวทางที่วัดผลได้: เริ่มต้นจากขนาดเล็ก สร้างความมั่นใจ พิสูจน์คุณค่า และขยายขนาดเฉพาะเมื่อเทคโนโลยีได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพ

การวางแผน AI ที่ประสบความสำเร็จที่สุดไม่เกิดขึ้นในชั่วข้ามคืน แต่เริ่มต้นด้วยการเคลื่อนไหวที่มีผลกระทบสูง ซึ่งสร้างความไว้วางใจและให้ผลลัพธ์ มีสามขั้นตอนในการเริ่มต้น

1. ใช้ AI ในการทำความสะอาดข้อมูลก่อนที่จะขยายขนาด

แม้จะมีการอนุมัติจากฝ่ายปฏิบัติตามกฎระเบียบ ระบบ AI ก็ยังคงแข็งแรงเท่ากับข้อมูลที่สร้างขึ้น คุณภาพข้อมูลที่ไม่ดีจะบ่อนทำลายความแม่นยำ ความมีประสิทธิภาพ และความไว้วางใจ ในความเป็นจริง 43% ของผู้นำข้อมูลบอกว่าปัญหาเกี่ยวกับข้อมูลเป็นอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดในการขยาย AI ที่สร้างได้

สิ่งกระตุ้นที่น่าสนใจคือ AI เองสามารถช่วยแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้ ในบริการทางการเงิน บางบริษัทใช้เครื่องมือ AI ในการทำความสะอาดข้อมูลบัญชีเจ้าหนี้ โดยการลบข้อมูลซ้ำ การแก้ไขรายการข้อมูลที่ล้าสมัย และการแก้ไขบันทึกที่ไม่ตรงกัน เมื่อข้อมูลถูกจัดเรียงใหม่และเชื่อถือได้ บริษัทสามารถทำการตาม dõiอัตโนมัติ ปรับปรุงกระแสเงินสด และดำเนินงานด้วยความมั่นใจมากขึ้นในข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี่คือจุดมุ่งเน้นการลงทุนที่สำคัญ 86% ของผู้นำข้อมูลมีแผนที่จะเพิ่มการลงทุนในการจัดการข้อมูล โดยเกือบครึ่งหนึ่งอ้างว่าการทำให้ข้อมูลพร้อมสำหรับ AI เป็นตัวขับเคลื่อนหลัก

2. เริ่มต้นด้วยตัวแทนผู้บริหารที่มุ่งเน้น

การวางตัวแทน “ผู้บริหาร” ที่มีจุดประสงค์เฉพาะคือหนึ่งในวิธีที่เร็วที่สุดในการสร้างชัยชนะที่วัดผลได้ ตัวแทนเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับงานที่เฉพาะเจาะจงและถูกกำหนดไว้อย่างชัดเจน เช่น การสร้างสรุปการประชุม การประมวลผลธุรกรรมมาตรฐาน หรือการจำแนกประเภทคำถามลูกค้าที่เข้ามา

เนื่องจากตัวแทนผู้บริหารมีความตรงไปตรงมาในการติดตามผลลัพธ์ จึงสามารถตรวจสอบผลลัพธ์ได้อย่างชัดเจนและง่ายต่อการตรวจสอบความถูกต้อง ซึ่งไม่เพียงแต่ลดความเสี่ยงในการดำเนินงาน แต่ยังให้ผลลัพธ์ในช่วงแรกที่ชัดเจนสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ซึ่งช่วยให้ได้รับการสนับสนุนสำหรับการนำไปใช้อย่างกว้างขวางมากขึ้น

เมื่อความสำเร็จได้รับการพิสูจน์แล้วด้วยตัวแทนผู้บริหารแบบเดียว องค์กรสามารถแนะนำโครงสร้าง AI ที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น ผู้วางแผนและผู้ประสานงาน เพื่อจัดการกระบวนการทำงานหลายขั้นตอน

3. สตรีมไลน์การรายงานการปฏิบัติตามกฎระเบียบผ่านการอัตโนมัติ

การปฏิบัติตามกฎระเบียบเป็นพื้นที่ที่ต้องใช้ทรัพยากรอย่างมากในบริการทางการเงิน การรายงานการปฏิบัติตามกฎระเบียบมักต้องรวบรวมและปรับให้ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ซึ่งเป็นกระบวนการที่สามารถใช้เวลานับ百และพึ่งพานักวิชาการที่ได้รับการฝึกอบรม AI มีจุดเริ่มต้นที่ดีในการทดสอบและขยายเทคโนโลยีนี้

เมื่อข้อมูลพื้นฐานถูกทำความสะอาดและจัดโครงสร้าง AI สามารถรับหน้าที่บางส่วนได้ ตัวอย่างเช่น การสร้างรายงานที่เป็นไปตาม BCBS 239 สามารถอัตโนมัติได้บางส่วนโดยใช้การแมปกับเมตาดาต้าและแบบจำลอง AI ที่ใช้ตัวแทนเหล่านี้ระบบสามารถสร้างร่างแรกที่ถูกต้องซึ่งจะถูกทบทวนโดยเจ้าหน้าที่การปฏิบัติตามกฎระเบียบ ซึ่งลดเวลาในการดำเนินงานในขณะเดียวกันก็รักษาการควบคุมคุณภาพ

ศักยภาพที่นี่มีมาก McKinsey เน้นย้ำถึงธนาคารระดับโลกที่บรรลุผลผลิตที่เพิ่มขึ้น 200% ถึง 2,000% ในกระบวนการ KYC โดยการนำแนวทาง “โรงงาน AI” มาใช้ พวกเขารักษาการกำกับดูแลของมนุษย์ แต่อัตโนมัติขั้นตอนที่ใช้เวลานานที่สุด

บทเรียนจากเส้นทางข้อมูลของธนาคารหลายชาติ

ธนาคารหลายชาติของเนเธอร์แลนด์หนึ่งรับรู้ถึง ความสำคัญของการสร้างรากฐานข้อมูลสำหรับความสำเร็จของ AI มันรับรู้ถึงความสำคัญของการจัดการข้อมูล โดยที่ทำให้เป็นจุดมุ่งเน้นในการลงทุน มันเลือกกระบวนการทางองค์กรที่ถูกต้องเพื่อทำให้สามารถส่งมอบได้ในระดับใหญ่ โดยเลือกที่จะทำให้ทีมมีอำนาจและให้คำแนะนำที่ชัดเจนและความร่วมมือระหว่างหน่วยงานที่ดีเพื่อความสำเร็จ สิ่งนี้คือสิ่งที่ทำให้ AI สามารถสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้ – ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์ทางเทคโนโลยี

การสร้างแรงผลักดันโดยไม่สูญเสียการควบคุม

ด้วย 76% ของบริษัทบริการทางการเงิน ที่วางแผนจะใช้โซลูชัน AI ที่ใช้ตัวแทนใน 12 เดือนข้างหน้า แรงผลักดันกำลังเพิ่มขึ้น แต่ชัดเจนว่าองค์กรที่ประสบความสำเร็จที่สุดไม่ได้เร่งรีบในการเปลี่ยนแปลงที่ครอบคลุม พวกเขากำลังใช้ AI อย่างมีกลยุทธ์ โดยมุ่งเน้นไปที่กรณีการใช้งานที่มีขนาดเล็กและจำกัดที่ให้คุณค่าที่วัดผลได้และปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน พวกเขายังฝังการกำกับดูแลไว้ในทุกขั้นตอน เพื่อให้แน่ใจว่าทีมการปฏิบัติตามกฎระเบียบมีส่วนร่วมตั้งแต่เนิ่นๆ และบ่อยๆ

ด้วยการนำแนวทางที่ค่อยเป็นค่อยไปนี้ องค์กรสามารถเร่งการนำ AI ไปใช้โดยไม่ต้องเสียสละความไว้วางใจหรือการปฏิบัติตามกฎระเบียบ โดยเปลี่ยน “เริ่มต้นจากขนาดเล็ก” จากข้อจำกัดที่รับรู้มาเป็นกลยุทธ์การเติบโตที่พิสูจน์แล้ว ในการนำ AI ไปใช้ ความเร็วมีความสำคัญ แต่ความปลอดภัยและความสามารถในการขยายขนาดมีความสำคัญมากกว่า สถาบันการเงินที่เริ่มต้นจากขนาดเล็ก พิสูจน์คุณค่า และขยายขนาดด้วยความมั่นใจจะเป็นองค์กรที่มีตำแหน่งที่ดีที่สุดในการปลดปล่อยศักยภาพมูลค่าล้านล้านดอลลาร์ของ AI