Три стъпки до банката на бъдещето

Три стъпки до банката на бъдещето

Тя трябва едновременно да постигне гъвкавостта на финтех компаниите и да отговаря на стандартите за сигурност и регулаторните изисквания към банковия сектор

Иван Гайдаров
295 прочитания

Възприемането на AI решения в банкирането става все по-масово. Според изследване на Cambridge Centre for Alternative Finance и World Economic Forum повечето компании за финансови услуги вече са внедрили технологията в бизнес области като управление на риска (56%) и генериране на приходи чрез нови продукти и процеси (52%). 80% от банките са добре запознати с потенциалните ползи от AI и машинното обучение, сочи на свой ред анализ на OpenText, а проучване на UBS Evidence Lab слага допълнителни щрихи в цялостната картина - 75% от респондентите от банки с над 100 милиарда долара активи казват, че в момента прилагат стратегии, базирани на AI. Затова и пазарът на AI в банковия сектор от 3.88 млрд. долара през 2020 г. се очаква да достигне 64 млрд. до 2030 г.

Пътуването на една финансова организация към нейната AI трансформация и превръщането ѝ в банка на бъдещето обаче далеч не е лесно. McKinsey&Company дефинират няколко основни промени, които трябва да направят банковите институции, за да се възползват максимално от възможностите на изкуствения интелект.

Статията е част от тематичния доклад "Digitalk Report | Приложение на AI в банките" на Digitalk. Цялото издание можете да намерите в дигиталната библиотека.

"Когато тези промени се правят в унисон, те позволяват на банката да предостави на клиентите си омниканални изживявания, да поддържа мащабна персонализация и да стимулира бързите цикли на иновации, които са от решаващо значение, за да остане конкурентоспособна в днешния свят. Всяка от тях има уникална роля, така че недостатъчният фокус върху която и да било от тях създава слаба брънка, която може да осакати цялото предприятие", обясняват от McKinsey&Company.

Преосмисляне на процесите по ангажиране на клиента

На първо място, банките ще трябва да преминат отвъд стандартизираните продукти и да създадат интегрирани предложения, което изисква вграждане на решения за персонализиране на основните пътешествия на клиентите и проектиране на стойностни оферти, които надхвърлят основния банков продукт и включват автоматизация. Освен това банките трябва да се стремят да интегрират подходящи небанкови продукти и услуги, които заедно с основните продукти цялостно отговарят на нуждите на крайния клиент.

Втората необходима промяна по отношение на ангажирането на клиентите е свързана с инструментите за безпроблемен достъп до партньорски екосистеми и платформи, което дава възможност на банките да се възползват от данните на партньорите си, за да увеличат ангажираността на клиентите си. Пример за това е ICICI Bank в Индия, която вгражда основни банкови услуги в WhatsApp и увеличава с близо един милион потребителите си в рамките на три месеца.

Третият аспект на тази промяна е преработването на цялостното изживяване на клиентите чрез достъп до различни канали едновременно. Това включва възможността за движение в множество режими - уеб, мобилни приложения, клонове, кол-център, интелигентни устройства - в рамките на едно пътуване.

Интеграция на AI инструменти за взимане на решения

Предоставянето на персонализирани услуги на милиони потребители и хиляди служители в реално време през всички възможни канали ще изисква от банките да разработят мащабен слой за вземане на решения с помощта на AI. Подобни инструменти могат или напълно да заменят, или да подобрят човешките оценки, за да доведат до значително по-добри резултати по отношение както на точността, така и на бързината, подобрено клиентско изживяване за клиентите, полезни прозрения за служителите и по-добро управление на риска.

"За да създадат стабилен слой за вземане на решения, задвижван от AI, банките ще трябва да преминат от опити за разработване на конкретни случаи на употреба и точкови решения към пътна карта за цялостно внедряване на модели за усъвършенстван анализ и машинно обучение в цялата си организация. Освен мащабното разработване на модели за вземане на решения в различни области пътната карта трябва да включва и планове за внедряване на AI във всеки подлежащ на трансформация процес. Това изисква пренастройване на бизнес процесите, в които ще бъдат вградени тези модели, създаване на лесно обясними за крайните потребители AI платформи, както и план за управление на промените, който адресира и проблеми в мисленето на служителите, и пропуските в уменията им", посочват от McKinsey&Company.

За да насърчат непрекъснатото подобрение на AI възможностите си след първоначалното внедряване, банките също така трябва да създадат инфраструктура и процеси, които да стимулират обратната връзка.

Укрепване на основните технологии и инфраструктурата за данни

Разгръщането на възможностите на AI в цялата организация изисква мащабируем, устойчив и адаптивен набор от основни технологични компоненти, категорични са от McKinsey&Company, като добавят, че "слабият гръбнак на основната технология, лишен от инвестициите, необходими за модернизация, може драматично да намали ефективността на процеса по вземане на решения и възможностите за ангажиране".

Промените в сферата на основните технологии и инфраструктурата за работа с данни имат няколко основни ключови елемента:

- Стратегия за напредък в технологиите.

- Управление на данните в AI среда.

- Модерна API архитектура.

- Интелигентна инфраструктура.

Но за да бъдат направени тези промени и да постигнат своите цели, финансовите институции трябва да имат предвид следното, акцентират от McKinsey&Company: "Традиционните банки са изправени пред две групи цели, които на пръв поглед изглеждат в противоречие. От една страна, те трябва да постигнат скоростта и гъвкавостта, характерни за финтех компаниите. От друга страна, те трябва да продължат да управляват мащаба си, както и да отговарят на стандартите за сигурност и регулаторните изисквания на традиционно предприятие за финансови услуги."

Възприемането на AI решения в банкирането става все по-масово. Според изследване на Cambridge Centre for Alternative Finance и World Economic Forum повечето компании за финансови услуги вече са внедрили технологията в бизнес области като управление на риска (56%) и генериране на приходи чрез нови продукти и процеси (52%). 80% от банките са добре запознати с потенциалните ползи от AI и машинното обучение, сочи на свой ред анализ на OpenText, а проучване на UBS Evidence Lab слага допълнителни щрихи в цялостната картина - 75% от респондентите от банки с над 100 милиарда долара активи казват, че в момента прилагат стратегии, базирани на AI. Затова и пазарът на AI в банковия сектор от 3.88 млрд. долара през 2020 г. се очаква да достигне 64 млрд. до 2030 г.

Пътуването на една финансова организация към нейната AI трансформация и превръщането ѝ в банка на бъдещето обаче далеч не е лесно. McKinsey&Company дефинират няколко основни промени, които трябва да направят банковите институции, за да се възползват максимално от възможностите на изкуствения интелект.

С използването на сайта вие приемате, че използваме „бисквитки" за подобряване на преживяването, персонализиране на съдържанието и рекламите, и анализиране на трафика. Вижте нашата политика за бисквитките и декларацията за поверителност. ОК