Согласно отчету, банки отстают во внедрении генеративного искусственного интеллекта

Несмотря на широкое признание преобразующего потенциала искусственного интеллекта (ИИ) в банковском секторе, недавний отчет Capgemini показывает, что менее чем каждый десятый розничный банк разработал жизнеспособный план внедрения возможностей генеративного ИИ (gen AI) в масштабах всего предприятия. 

Исследование, в котором были проанализированы данные 250 розничных банков по всему миру, выявило тревожную неготовность финансовых учреждений к внедрению и эффективному осуществлению «умной» трансформации.

Банки сталкиваются с проблемами финансирования и региональными различиями во внедрении ИИ

Существенным препятствием для внедрения передовых технологий искусственного интеллекта, таких как генеративный ИИ, является недостаток адекватного финансирования. В условиях нестабильной экономики расширение бизнеса становится все более сложным, поэтому многие банки сосредотачиваются на стратегиях внутреннего роста. 

Руководители отделов по работе с клиентами (CXO) планируют увеличить инвестиции в цифровые технологии до 10%, стремясь улучшить качество услуг и операционную деятельность. Однако неспособность эффективно масштабировать новые технологии представляет собой серьезную проблему для многих банков.

В отчете выявлены значительные региональные различия в готовности к интеллектуальной трансформации. В Северной Америке уровень готовности составляет 27%, а в Европе — 31%. Однако Азиатско-Тихоокеанский регион значительно отстает: 48% банков демонстрируют низкий уровень готовности. 

Это указывает на острую необходимость для банков по всему миру действовать оперативно, чтобы избежать того, что в отчете называется «тихим провалом генеративного искусственного интеллекта»

Измеримый успех имеет решающее значение для устойчивого роста

Для эффективного преодоления текущих вызовов банкам необходимо сосредоточиться на интеллектуальных решениях, использующих возможности искусственного интеллекта. Однако в отчете подчеркивается важность установления измеримых показателей успеха. Тревожно, что только 6% опрошенных банков установили ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния ИИ и обеспечения непрерывного мониторинга.

Задержка в получении неудовлетворительных результатов экспериментов с ИИ представляет собой значительный риск, о чем свидетельствует неудовлетворенность 39% руководителей результатами применения ИИ.

Генеративный ИИ обладает огромным потенциалом для повышения эффективности и улучшения качества обслуживания клиентов по всей цепочке создания стоимости в розничном банковском секторе. Сотрудники банков, особенно те, кто занимается операционной деятельностью и привлечением новых клиентов, приветствуют возможность использования генеративного ИИ для автоматизации таких задач, как обнаружение мошенничества, визуализация данных и создание персонализированного контента. 

В отчете предполагается, что банки могли бы оптимизировать до 66% времени, затрачиваемого на операционную деятельность, за счет интеллектуальной трансформации на основе искусственного интеллекта.

Разговорный ИИ для решения проблемы недовольства клиентов

Несмотря на переход к цифровым каналам обслуживания клиентов, среди клиентов банков сохраняется недовольство, особенно в отношении взаимодействия с чат-ботами. В отчете подчеркиваются ограничения традиционных чат-ботов, основанных на правилах, и необходимость использования возможностей разговорного искусственного интеллекта для эффективного решения сложных запросов. 

Внедрение интеллектуальных контакт-центров, оснащенных передовыми системами на основе искусственного интеллекта, позволяет банкам снизить уровень недовольства клиентов и уменьшить количество прерванных звонков.

В отчете Capgemini подчеркивается острая необходимость для розничных банков ускорить внедрение генеративного искусственного интеллекта и других передовых технологий, чтобы оставаться конкурентоспособными в условиях все более цифровой среды. 

Разработка четких планов развития, установление измеримых ключевых показателей эффективности и инвестиции в обучение сотрудников являются важными шагами на пути к достижению устойчивого роста и улучшению качества обслуживания клиентов. По мере дальнейшего развития банковского сектора внедрение решений на основе искусственного интеллекта будет иметь первостепенное значение для преодоления предстоящих вызовов и использования открывающихся возможностей.