Искусственный интеллект или «ИИ» — как бы мы его ни определяли — меняет способ ведения бизнеса в сфере финансовых услуг:повышенное значение масштаба данных, более индивидуализированные предложения и более сложное взаимодействие людей и автоматизации.
Вкратце, искусственный интеллект и аналитика обеспечивают пять ключевых возможностей:настройка. (опыт и услуги, оптимизация результатов), дальновидность (чтобы предсказать, что может произойти), принятие решений (рекомендовать или автоматизировать определенные решения на основе наилучшего результата), взаимодействие (между компьютерами и людьми) и обнаружение закономерностей (понимать темы и закономерности в контексте). В сотрудничестве с Deloitte, чтобы понять влияние этих возможностей на глобальную индустрию финансовых услуг, Всемирный экономический форум выпустил отчет под названием «Новая физика финансовых услуг:понимание того, как искусственный интеллект меняет финансовую экосистему».
В этом отчете исследуется, как искусственный интеллект — от понимания до взаимодействия и автоматизации — меняет финансовые услуги и что он означает для финансовых руководителей, регулирующих органов и политиков. Мы хотим спросить, что это означает для швейцарского банковского рынка?
В отчете показаны четыре ключевые области, о которых банки должны знать, чтобы максимально использовать свои данные и интегрировать необходимые технологии для ИИ. Эти проблемы охватывают четыре области:создание ценности, таланты, конкурентная динамика и государственная политика.
Для Швейцарии репутация стабильных финансовых учреждений с многолетней историей была ключом к привлечению и удержанию клиентов. Поскольку банки все больше конкурируют за деньги в глобальном масштабе, клиенты ожидают, что банки предложат им персонализированные предложения. Онлайн-платформы позволяют клиентам сравнивать предложения, а такие финтех-компании, как Revolut и TransferWise, вносят изменения в цепочку создания стоимости банковского обслуживания. Власть меняется, и банки должны соответствующим образом адаптироваться.
В частности, финтех-фирмы уже имеют технологическую инфраструктуру для ИИ и аналитики и лежат в основе все более открытого банковского регулирования. В других странах мира технологические фирмы (особенно такие, как Alibaba, Amazon, Apple Pay, Google Pay) предлагают своим клиентам инновационные продукты в сфере финансовых услуг. Их мощная технологическая база поддерживает создание предложений по финансированию с автоматическим управлением, которые автоматизируют рутинные операции или консультируют клиентов по сложным решениям, таким как покупка дома или планирование выхода на пенсию.
Швейцарские банки отстают в использовании данных для понимания потребностей своих клиентов. Это вызвано большим унаследованным ландшафтом и процессами, ориентированными на блокировку данных, а не на их использование для получения информации. Ведущие банки пробуют что-то новое:Credit Suisse запустил виртуального агента Amelia в сотрудничестве с поставщиком IPSoft, чтобы понимать и решать или перенаправлять проблемы клиентов, а UBS создал службу экономических прогнозов, используя Amazon Alexa, что упрощает клиенты, чтобы получить «вид дома».
Банки долгое время были крупными нанимателями технического персонала — по мере того, как процессы принятия решений в банках становятся все более емкими с данными, диапазон навыков, необходимых банкам, и то, где они их размещают, будет развиваться. Исследователи данных, нейролингвистические программисты, нейробиологи, лингвисты, специалисты по дизайн-мышлению и специалисты по моделированию решений — все это роли, которые находятся на переднем крае перехода к ИИ. Возможно, также потребуется изменить операционные модели и финансирование. Традиционное разделение между «ИТ» и «бизнесом», «изменением» и «выполнением», хотя и легкое для понимания, не всегда достаточно, когда специалистам по данным нужны как деловые, так и аналитические навыки, и они работают с реальными наборами данных и влияют на них в режиме реального времени. решения. Банки должны организовать, нанять и обучить этим ролям.
По мере того, как данные и машинное обучение становятся все более важным фактором достижения бизнес-результатов, масштаб и широта данных, доступных для использования для обучения моделей машинного обучения, становятся все более важными. В других странах обмен данными становится популярной динамикой; обмен анонимными данными внутри отрасли или между учреждениями в разных отраслях с дублированием. Даже на гиперконкурентном рынке райдшеринга Uber и Lyft сотрудничают для обмена данными. С изменением мышления, а также с достаточной анонимностью своих данных и достаточной политикой и соблюдением нормативных требований швейцарские банки, особенно небольшие местные и региональные банки, могли бы сотрудничать, чтобы обеспечить обмен анонимными данными для стимулирования использования ими аналитики и искусственного интеллекта. Такие организации, как Swiss Data Alliance, уже были созданы с целью разработки перспективной политики в отношении данных и поощрения открытых данных в Швейцарии. Мы должны увидеть значительные изменения в сознании банкиров, чтобы они поняли ценность ИИ в обслуживании своих клиентов и управлении рисками, а также роль более полных наборов данных в достижении этого.
В строго регулируемой швейцарской среде все банки сталкиваются с одинаковыми проблемами при соблюдении правил, связанных с данными, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR), которые влияют на их способность разрабатывать решения ИИ и создавать альянсы данных. Швейцарские банки не должны упускать возможности, предоставляемые этим GDPR и Федеральным законом о защите данных, для надлежащего управления своими внутренними данными — слишком много компаний рассматривают GDPR как чисто нормативную обязанность, когда на самом деле он также предлагает простые передовые методы работы с данными. управление.
Существует возможность объединить ресурсы для создания общих решений в неконкурентных функциях и работать с доверенными третьими сторонами, используя общие данные для создания действенной информации о клиентах и рисках. Банкам необходимо сотрудничать с регулирующим органом, чтобы формировать политику, подходя к проблеме с первых шагов.
По мере того, как цифровая идентификация (такая как SwissID) становится все более популярной, она становится критически важной для управления потоками персональных данных, и банки должны быть к этому готовы. Различные государственные предприятия, финансовые учреждения, страховые и медицинские страховые компании в Швейцарии уже сотрудничают здесь посредством разработки SwissID. Эта система позволяет обмениваться личными данными в зашифрованном виде и защищать от несанкционированного доступа. Синергия, созданная здесь, означает, что партнеры повышают эффективность, сокращают затраты и закладывают основу для более легкого обмена данными в качестве основы для ИИ.
Банкиры в Швейцарии имеют прекрасную возможность использовать искусственный интеллект и аналитику, чтобы лучше обслуживать своих клиентов, повышать прибыльность и управлять рисками. Но банкиры должны думать совершенно иначе, чем в прошлом — думать о масштабах доступных им данных, а не только о масштабах своих активов под управлением, об индивидуальном опыте для своих клиентов, а не о массовом производстве, и о производительности, дополненной искусственным интеллектом, а не о массовом производстве. полагаясь на человеческую изобретательность.
Чтобы узнать больше и загрузить отчет, посетите наш веб-сайт.