Согласно опросу, опубликованному в апреле KPMG, шесть из 10 руководителей банков считают генеративный ИИ главным инвестиционным приоритетом в этом году.
BlackJack3D с помощью Getty Images
Почти половина руководителей банков, опрошенных недавно KPMG, ожидают, что генеративный искусственный интеллект сможет справиться с к концу года это составит от 21% до 40% ежедневных задач их команд.
Банки тратят большие средства на ИИ: шесть из 10 руководителей банков считают, что генеративный ИИ является главным инвестиционным приоритетом в этом году, несмотря на экономическую неопределенность, согласно апрельскому отчету KPMG, в ходе которого в марте было опрошено 200 руководителей крупных и малых банков США на предмет инвестиций их организаций в технологии. создание. А 57% опрошенных заявили, что генеративный ИИ является неотъемлемой частью их долгосрочного видения развития инноваций и сохранения их актуальности в будущем.
“Банки идут по натянутому канату, быстро продвигая свои программы в области искусственного интеллекта, одновременно работая над тем, чтобы лучше определять ценность своих инвестиций”, — говорится в отчете Питера Торренте (Peter Torrente), руководителя отдела банковского дела и рынков капитала KPMG в США.
О половина опрошенных руководителей заявили, что их банки активно внедряют использование искусственного интеллекта для выявления мошенничества и финансового прогнозирования; 34% заявили то же самое о кибербезопасности. Мошенничество и кибербезопасность наиболее распространены на этапе проверки концепции (по 45%), за ними следуют финансовые прогнозы (20%). Около 78% активно используют генеративный ИИ или планируют его пилотное использование для обеспечения безопасности или предотвращения мошенничества; 21% рассматривают этот вариант. Подавляющее большинство (85%) обращаются к генеративному ИИ для анализа данных или персонализации. По словам Торренте, банки также подумывают об использовании генеративного искусственного интеллекта для лучшего информирования своих отделов продаж, усиления аналитики, совершенствования разработки продуктов или персонализации клиентского опыта.По словам Торренте, использование генеративного ИИ в производстве еще только начинается, но в течение следующего года этот процесс будет развиваться.
Около трех четвертей руководителей, опрошенных KPMG, ожидают, что к концу года генеративный искусственный интеллект сможет выполнять от 6% до 40% ежедневных задач их команд.
Новые возможности генеративного ИИ “появляются быстрее, чем я когда-либо видел за свои 20 лет”, — сказал Мэтт Лукас, ветеран Morgan Stanley и технический директор Stardog, компании, занимающейся данными и искусственным интеллектом, в интервью ранее в этом году. Stardog работает с крупными банками над созданием графиков знаний, которые могут помочь предприятиям подключаться и лучше понимать данные.
Текущие темпы развития искусственного интеллекта “поражают воображение”, заставляя банки – по крайней мере, для некоторых целей – обращаться к сторонним поставщикам, сказал Крис Акерсон, старший вице-президент Stardog. президент по продуктам и руководитель отдела искусственного интеллекта в Alphasense, компании, занимающейся анализом рынка искусственного интеллекта.
Кредиторы обращаются к Alphasense и другим подобным компаниям, чтобы оптимизировать процесс проведения due diligence и помочь в поиске поставщиков для заключения сделок, а также определить потенциальные возможности. По словам Акерсона, последнее “может принести доход”, а не просто повысить эффективность.
Банкиры сталкиваются с “потоком информации”, и многие банки пытаются сократить продолжительность рабочего дня младших банкиров, “поэтому, если они смогут предоставить им инструменты, позволяющие получать еще более качественную продукцию, но при этом более эффективно, это принесет большую пользу, ” сказал Акерсон.
Если банки не внедряют новые технологии, они рискуют уступить позиции конкурентам в области финансовых технологий, которые, как правило, способны действовать быстрее. “Балансировать в этой сфере непросто”, — сказал Лукас.
Более половины руководителей банков, опрошенных KPMG, заявили, что конкуренты в сфере финтеха побуждают их совершенствовать свои предложения. Но, несмотря на то, что банки могут стремиться к быстрому продвижению, они должны лидировать с помощью правильного контроля, сказал Торренте.
“Тем, кто вырвался вперед, не взяв с собой в путь соблюдение требований законодательства и рисков, пришлось возвращаться”, — сказал он.
По мере того, как компании начинают осознавать, с какими проблемами может справиться искусственный интеллект, такими как обнаружение мошенничества или выявление закономерностей в данных, “вы начинаете замечать, что мультиагентство становится более востребованным и учитываемым”, — сказал Лукас. Мультиагентные системы искусственного интеллекта используют многоэтапный процесс, который обычно выполняется отдельной или несколькими системами, и объединяют его для обработки более сложных процессов. Например, при обнаружении мошенничества следующие шаги будут включать в себя передачу информации нужным людям и отправку оповещения тем, кому необходимо принять меры или начать другой процесс, сказал он.Поскольку банки внедряют генеративный ИИ в свои функции по кибербезопасности, борьбе с мошенничеством и финансовому прогнозированию, обеспечение того, чтобы их сотрудники знали, как наилучшим образом использовать инструменты на базе генеративного ИИ, стало критически важным для обеспечения окупаемости инвестиций. Обучение сотрудников использованию новых инструментов или программного обеспечения является “важным элементом всего этого, позволяющим извлечь выгоду из технологии, а также повысить квалификацию своих сотрудников”, — сказал Торренте. По словам Торренте, многие банки, особенно крупные кредиторы, уже инвестируют в такое обучение, поскольку они внедряют различные инструменты искусственного интеллекта, но это то, чему банки всех размеров должны уделять приоритетное внимание, поскольку ожидания клиентов меняются, а небольшие банки стремятся оставаться конкурентоспособными.
