Майбутнє Генеративного Штучного Інтелекту в Регіональних Банках та Кредитних Спілках

Історично регіональні банки та кредитні спілки будували свої бренди через особисті відносини з клієнтами. Наприклад, не було нічого незвичайного в тому, що ви знали ім’я дружини касира та ім’я дітей клієнта. Насправді, особисті відносини були візитною карткою менших фінансових установ і тим, що відрізняло їх від більших конкурентів. Дигіталізація банківської справи зробила складнощі у створенні особистих відносин, підірвала конкурентну перевагу і залишила менші установи у пошуках способу відновити рівновагу.

Вступає генеративний штучний інтелект (GenAI), який є підмножиною технологій штучного інтелекту, що використовує великі мовні моделі (LLM) для вивчення закономірностей з великих наборів даних. Потім він використовує ці закономірності з підказками та вказівками людини для створення нового текстового вмісту, який нагадує або покращує оригінальну, створену людиною роботу.

Звіт 2025 Retail Banking Trends and Priorities, який ми спонсорували цього року, показав, що 80% організацій вважають, що цифрові агенти будуть використовувати генеративний штучний інтелект для персоналізованої маркетингової комунікації в режимі реального часу до 2030 року, а 76% фінансових установ вважають, що більшість фінансових установ будуть використовувати GenAI до 2030 року. Насправді ми вважаємо, що цей відсоток повинен бути вищим, оскільки GenAI може суттєво збільшити продуктивність, підтримувати краще прийняття рішень на основі даних, допомагати забезпечувати покращення та персоналізовані цифрові клієнтські досвіди, а також суттєво підвищувати прибуток.

Як суттєво? На кінець 2023 року Інститут глобальних досліджень McKinsey оцінив, що серед галузей у світі GenAI може додати еквівалент $2,6 трлн до $4,4 трлн на рік у вартості по 63 випадкам, які він проаналізував. Серед галузей банківська справа очікується однією з найбільших можливостей, з потенціалом доставити між $200 млрд і $340 млрд нових цінностей у роздрібному банку — в основному завдяки підвищенню продуктивності.

Швидше, Краще, Щасливіше

Є неправильне розуміння, що штучний інтелект візьме роботу в людей. Але сила GenAI полягає в тому, що він створює вміст на основі даних та інформації плюс підказок та вказівок людини. Це інструмент покращення, а не інструмент заміни.

Наразі GenAI у банківській справі в основному використовується для автоматизації критичних, але повторюваних завдань або процесів, включаючи безпеку, видачу кредитів, виявлення шахрайства та забезпечення кращого автоматизованого обслуговування клієнтів. Дозволити GenAI взяти на себе монотонну роботу, пов’язану з цими та іншими процесами, не тільки збільшує ефективність та продуктивність, але також звільняє працівників, які виконують цю роботу, щоб зосередитися на більш значимих завданнях, роблячи їхню роботу більш задовільною.

Одним з основних способів регіональні банки та кредитні спілки можуть відрізнитися є персоналізація та підвищення цифрового банку досвіду клієнтів. Зокрема, технологія забезпечує глибші знання про їхню поведінку та уподобання, щоб допомогти передбачити їхні потреби. Отже, продукти та послуги, які відповідають цим потребам, можуть бути запропоновані їм так само, як Netflix пропонує своїм клієнтам підібрані розваги, а Amazon пропонує своїм клієнтам розваги та продукти — на основі поведінки та уподобань клієнтів.

Аналогічно, збор даних та глибокий аналіз, можливі з GenAI, дозволяють створити персоналізований вміст, так що кожен клієнт бачить тільки вміст (включаючи маркетингові кампанії), який йому підходить в певний момент його життя. Не має сенсу, щоб жінка середнього віку, яка володіє自己的 будинком та має добру зарплату та кредитний рейтинг, бачила той самий вміст, що й недавній випускник університету, який намагається сплатити студентські кредити та ще мріє володіти будинком.

Людський Дотик

Включення людського прийняття рішень та нагляду є критичними для побудови рішень GenAI для банківської справи. Наша формула успішної інтеграції GenAI полягає в тому, щоб почати з глибоких моделей навчання, спеціально навчених на великих банківських наборах даних. Ці моделі, які також були навчені вивчати закономірності та структури людської мови, створюють природні реакції на запити користувачів або підказки. Людське втручання є критичним для забезпечення того, що реакції, створені штучним інтелектом, є точними та відповідають етичним стандартам, нормативним вимогам та потребам клієнтів — при мінімізації потенційних ризиків та упереджень.

Технології Завтрашнього Дня

Потенціал GenAI трансформувати регіональні банки та кредитні спілки є безмежним. Фінансові установи, які успішно інтегрують цю технологію, будуть тими, які починають стратегічно планувати майбутнє, зосереджуючи інвестиції на високопотенційних та низькоризикових застосуваннях, сьогодні.

Ось чотири основних способи, якими ми бачимо GenAI, що робить негайний та суттєвий вплив у сфері банківської справи.

Стратегічний Ріст

Звіт McKinsey розрахував, що корпоративне та роздрібне банківство будуть найбільш вигідно використовувати правильне розгортання GenAI. На корпоративному боці найбільший потенціал полягає в покращенні прийняття рішень людиною, автоматизованих моделях оцінки ризику та операційних ефективностях через автоматизацію. Роздрібне банківство буде вигідно використовувати персоналізовані банківські досвіди, покращене обслуговування клієнтів та інновації у маркетингу.

Операційна Ефективність

У звіті про основні тенденції банківської справи 2023 року Accenture визначив банківську справу як галузь, яка найбільш імовірно буде суттєво впливається GenAI, та галузь з найбільшим потенціалом для збільшення продуктивності за допомогою цієї технології, з 34% поточних робочих процесів, які можуть бути покращені за допомогою GenAI. Також було виявлено, що фінансові установи, які приймають GenAI, можуть покращити свою продуктивність до 30%.

Але навіть з потенціалом GenAI для покращення ефективності, людська експертиза залишається ключем до успіху. Використовуючи конкретні банківські знання, внутрішні команди можуть навчати моделі бути точними та оцінювати складності так само, як люди. Але вони можуть масштабуватися швидше та до рівня, далеко перевищуючого людську здатність. 

Вирівнювання Гравців Між Більшими та Меншими Установами

Ми бачили кілька способів, як GenAI може вигідно вплинути на регіональні банки та кредитні спілки, включаючи підвищення продуктивності та забезпечення персоналізованих клієнтських досвідів. Це позитивний знак, що банкіри, відомі своєю ризикозастрахованою позицією, визнають численні вигоди GenAI, з підвищенням темпів прийняття, але ми все ще бачимо багато регіональних фінансових установ, які вагаються, чи варто їм приєднатися.

Поки вони вагаються, великі фінансові установи рухаються вперед. І вони тільки починають використовувати силу GenAI. Ті, хто продовжує бути надміру обережним, будуть назавжди залишені позаду. Головне, що потрібно пам’ятати, це те, що інструменти GenAI можуть бути ізольовані, підключені до власних даних та збережені всередині.

Доставка Колективного Інтелекту

Колективний інтелект створюється, коли люди та групи працюють разом. Компоненти можуть включати групове прийняття рішень, формування консенсусу, ідею з різних джерел та мотивацію від конкуренції. Традиційно колективний інтелект використовувався шляхом документування інституціональних знань та обміну ними через навчання та досвід роботи. GenAI підвищує вигоди колективного інтелекту — легко та в режимі реального часу. 

Успішне прийняття та підвищення інтеграції GenAI у регіональних фінансових установах буде вимагати моделей LLM, спеціально навчених на банківських даних та глибоких знаннях галузі. Але критичним елементом є людська співпраця та нагляд. Пам’ятайте, GenAI — це інструмент покращення, а не інструмент заміни.