Rola generatywnej sztucznej inteligencji w biznesie
Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) zdobywa coraz większe uznanie wśród przedsiębiorstw na całym świecie, w tym również w Polsce. Według raportu EY „Reimagining Industry Futures Study 2024”, 43 proc. firm już zainwestowało w tę technologię, a w ciągu nadchodzącego roku planuje to zrobić kolejne 30 proc. Jednym z sektorów, który dostrzega największy potencjał w GenAI, jest branża finansowa. Banki inwestują w tę technologię, oczekując wzrostu sprzedaży, usprawnienia procesów oraz lepszej personalizacji produktów i usług. Jednak wdrażanie GenAI niesie ze sobą również wyzwania związane z poufnością i integralnością danych.
Generatywna sztuczna inteligencja w sektorze bankowym
Generatywna sztuczna inteligencja na stałe zagościła w sektorze bankowym. Z badań EY wynika, że 45 proc. instytucji finansowych na świecie już inwestuje w GenAI, a 52 proc. planuje to zrobić. Największe banki przodują w tych działaniach, tworząc dedykowane zespoły zajmujące się wdrażaniem tej technologii. Jak wynika z raportu Mastercard Signals, potencjał GenAI w zakresie poprawy funkcjonowania banków jest ogromny, obejmując usprawnienie przetwarzania danych, ułatwienie pracy pracowników oraz zapewnianie klientom bardziej spersonalizowanych usług.
Personalizacja usług bankowych dzięki GenAI
Technologia GenAI pozwala bankom oferować klientom produkty dopasowane do ich preferencji, danych i sytuacji życiowej. Przykładowo, jeśli klient jest na autostradzie i musi kupić bilet, bank może natychmiast przesłać mu odpowiednią ofertę przez komunikat push, umożliwiając zakup za pomocą jednego kliknięcia. To właśnie ta personalizacja i dostosowanie usług do indywidualnych potrzeb klientów stanowi wartość dodaną, którą przynosi GenAI.
Powody inwestycji banków w GenAI
Banki inwestują w GenAI głównie z kilku powodów: chęć zwiększenia produktywności, poprawy doświadczeń konsumentów, redukcji kosztów oraz wyróżnienia się na tle konkurencji. Większość instytucji finansowych uważa, że generatywna sztuczna inteligencja znacząco poprawi efektywność pracy doradców bankowych, automatyzując procesy tworzenia dedykowanych prospektów sprzedażowych. Jednak tylko 13 proc. z nich obawia się spadku interakcji międzyludzkich.
Potencjał GenAI w budowaniu wartości organizacji
Generatywna AI jest narzędziem o ogromnym potencjale w budowaniu wartości organizacji, ale jej wdrożenie wymaga odpowiedniego podejścia. Banki najczęściej wykorzystują tę technologię do wsparcia marketingu i sprzedaży, poprawy działania chatbotów oraz przeciwdziałania praniu brudnych pieniędzy. Ponad połowa instytucji finansowych korzysta z AI do tworzenia analiz prognostycznych oraz wykrywania oszustw w czasie rzeczywistym.
Rola cyberbezpieczeństwa w bankach
Cyberbezpieczeństwo jest kluczowym aspektem dla banków, które muszą dbać zarówno o bezpieczeństwo sektora finansowego, jak i środków finansowych klientów. GenAI jest wykorzystywana do wykrywania prób podszycia się pod klientów oraz wykradania środków finansowych. Przykładem jest usługa biometrii behawioralnej, która pozwala na zbudowanie indywidualnego profilu bankowania klienta, wykrywając nietypowe działania i blokując je w razie potrzeby.
Perspektywy rozwoju GenAI w bankowości
W ciągu najbliższych pięciu-siedmiu lat GenAI może znaleźć zastosowanie w zarządzaniu talentami, onboardingiem nowych pracowników, doradztwie majątkowym oraz udzielaniu kredytów. AI może znacznie skrócić czas przetwarzania wniosków o pożyczki i zmniejszyć koszty z tym związane. Może także wspierać programy lojalnościowe oraz analizę nastrojów i trendów w social mediach, co pozwoli na głębsze interakcje z konsumentami.
Wyzwania związane z wdrażaniem GenAI
Jednakże, wdrażanie GenAI wiąże się z wyzwaniami związanymi z poufnością i integralnością danych. Banki podchodzą do tej technologii z ostrożnością, a pierwsze wdrożenia mają charakter wewnętrzny. Efektywność rozwiązań opartych na AI zależy od jakości dostarczanych danych, dlatego ich bezpieczeństwo jest kluczowe. Obecnie tylko 63 proc. banków twierdzi, że są wystarczająco przygotowane technologicznie do implementacji narzędzi GenAI. W rezultacie, banki wprowadzają dedykowane narzędzia GenAI z dużą ostrożnością, planując ich wdrożenie na przestrzeni najbliższych kilku lat.
