生成式人工智能以及越來越多的人工智能代理正在迅速佔據金融服務的中心舞台。
曾經僅限於實驗的系統現已發展成為能夠分析數據、現實生活中的行動和大規模決策的系統。
Databricks 歐洲、中東和非洲金融服務和戰略客戶主管。
很多 企業已經感受到了這種轉變的影響;畢馬威研究顯示,超過一半(51%)的金融業受訪者表示人工智能正在重塑他們的業務。另一方面,近四分之三的參與者(72%)對數據質量表示擔憂。
當由分散或管理不善的數據引起的戰略風險蔓延時,就會發生這種情況,最終延遲從試點到生產的過渡。
金融機構如果想看到人工智能的真正價值,就必須轉移注意力。憑藉強大的基礎設施和統一治理支持的強大數據基礎,他們將能夠更好地安全、成功地應用人工智能。
現在真正的挑戰不是人工智能能夠實現什麼,而是企業如何採取正確的步驟使其能夠在企業層面發揮作用。
構建企業級人工智能基礎
大多數人工智能試點都失敗了,因為它們背後的數據碎片化、質量差或鎖定在孤島中,而且因為它們的人工智能代理不專注於測量和提高質量和準確性。為了成功部署人工智能,必須正確設置基礎設施才能從結果中受益。
對於金融領域的領導者來說,要縮小人工智能採用的差距,必須制定結構化的路線圖,以使他們的業務從實驗轉向規模化影響。
第一步是將數據孤島統一在單一平台下,以消除重複、降低效率,並從單一事實來源構建可靠且值得信賴的模型。
因此,必須整合治理來管理沿襲、訪問和審計跟踪。對於人工智能客戶來說,治理不僅僅是合規性活動。統一的治理模型以與員工相同的嚴格程度對待代理,並應用強大的訪問控制 安全措施。
優先考慮可解釋性同樣重要。在高度監管的市場中,公司需要透明、易於理解的模型來解釋如何取得成果。
此外,採用“從小規模開始,快速擴大規模”的策略可以展現早期影響,增強內部信心,並建立一個可複制的模型,以便在整個公司安全、負責任地擴展人工智能。
縮小人工智能願景與實施之間的差距
金融行業領導者不再想知道人工智能在哪裡發揮作用,而是想知道它可以在哪裡產生最大的影響。潛力巨大,但雄心與實施之間的差距仍在緩慢縮小。
如今,炒作超過了現實。 Gartner 最近的一項調查顯示,金融領域的人工智能採用率從 2023 年的 37% 躍升至去年的 58%,但目前勢頭正在放緩,這說明了實驗與企業規模之間的差距。
儘管監管環境不同,不同銀行業的公司, 支付、資本市場和資產管理與推動人工智能採用的相同戰略目標保持一致。
公司必須認識到,要持續大規模地實現這些雄心壯志,挑戰不是願景,而是將分散的數據資產和遺留基礎設施整合在一起。
人工智能如何實現可持續增長
金融行業正在認識到人工智能技術可以通過提高效率和推動增長來提供的價值,我們可以從該技術的越來越多的採用中看到這一點。
更聰明 客戶細分和超個性化使組織能夠區分其品牌並提升客戶體驗,從而比競爭對手創造顯著優勢。
例如,在支付和抵押貸款領域,人工智能驅動的產品創新(例如實時欺詐預防和財產評估模型)正在改變旅程並重塑組織提供服務的方式。
然而,實施單個用例並不足以將這些技能轉化為長期收入發展;還需要有明確的業務策略。
金融機構必須優先考慮具有可衡量投資回報率的用例,使人工智能流程與特定業務目標保持一致,並確保數據基礎能夠使模型不斷改進。
人工智能代理如何重新定義風險管理
在金融服務中,從網絡威脅到破壞性欺詐,風險可能在幾分鐘內出現。這些問題的速度、複雜性和規模對於傳統的手動方法來說是難以處理的。
人工智能代理正迅速成為提高質量和準確性的新競爭前沿。與靜態模型不同,這些系統幾乎可以像虛擬系統一樣運行 獨立採取行動的員工。
在欺詐檢測、反洗錢 (AML) 和網絡安全等關鍵任務領域,代理可以比人工團隊更快、更可靠地監控、協調和執行檢查。
人工智能代理在監管最嚴格的行業之一運營,為組織提供了一種在保持關鍵流程完整性的同時領先於風險的方法。人工智能並沒有取代人類的判斷,而是增強了人類的判斷。使團隊能夠更自信地互動。
使用人工智能重新構想運營
先進的 人工智能工具正在改變金融服務的遊戲規則,推動創新和速度。人工智能代理可以自動化重複的業務流程,使組織能夠“用更少的資源做更多的事”,減少工作量,並允許團隊專注於更高價值、以客戶為導向的工作。
由人工智能驅動的客戶服務助理已經產生了可衡量的影響。通過對他們進行企業數據培訓,他們可以準確回答問題並自動化大部分篩選過程。其結果是減少了手動瓶頸、提升了客戶體驗以及更加敏捷的運營模式。
構建金融服務的未來
大多數金融機構都了解人工智能未來將如何以及為何影響他們。然而,試圖以可靠、兼容和持久的方式實施它並不那麼簡單。數據工程和管理應被視為公司數據和人工智能戰略的核心,以實現競爭優勢。
為了讓人工智能代理在嚴格的限制內安全運行,系統必須採用完善且持續的控制來構建 看著。人工智能的成功將使那些採取嚴格方法並充滿信心地擴大規模的組織受益。
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