银行的AI边缘：零原则：Sandeep Hinduja

通过可见性，一致性和远见卓识来解锁AI的全部潜力

在银行业接近零原则

AI技术的迅速发展正在改变银行服务的交付和消费。根据2024年花旗集团的报告，到2028年，AI很可能会将全球银行业的利润提高到2万亿美元。但是，利用AI的全部潜在需求比简单的插件部署更具优势。 AI的真实力量只有在从核心中利用核心时才能实现，我们称之为'零原理'。尽管零通常被视为简单的占位符，但它本质上是最强大的乘数。 “零”代表了一个完全优化的跳板或旨在按大规模提供精确度的基础架构，是无限适应性的，并且具有乘法智能。本文探讨了银行领导者如何通过主动解决旨在精确和信任的盲点和利用平台来实现关键的清晰度。

AI是银行业的战略推动者

假设组织利用AI；这主要是出于生产力和运营效率，并且经常忽略其更广泛的战略潜力。 AI将更多的东西带到了桌子上。当企业从战略上接近AI时，它可以通过重塑核心业务流程并发明新的收入来源来充当企业范围的催化剂。从个性化客户体验，自动化复杂流程，改善欺诈检测和支持决策，AI的整体整合使银行更加聪明地工作并保持领先于市场动态。

当AI遵循“零原理”以强大的数字基础运行时，优势会放大。这种基本方法可确保AI系统建立在集成数据，可审计过程和适应性架构上，从而实现前所未有的精度和控制。所有这些都可以帮助银行转化为流程，更自信的决策和更好的预测结果。最终，AI可以建立一个生态系统，每个过程，每个决定以及每个客户互动都可以不断发展和改进。

常见的盲点，慢慢AI在银行业务中影响

尽管AI是不可思议的希望，但当AI没有在“零原理”基金会上编织时，许多银行业务袭击了普通的盲点。

• 不清楚的AI目标： 由于造成创新的压力，银行经常经常被试图发起令人兴奋的AI项目。但是，缺乏可衡量的，预先确定的KPI和在确定的机会上计算ROI的困难，这为希望实施AI计划的银行带来了很大的障碍。根据2024年BCG的报告，AI成功率仅在项目与业务需求保持一致时才有所提高。
• 孤立的数据和系统碎片： 在多个断开系统中存在的关键数据甚至可能会在启动之前破坏AI项目。没有集成数据，AI将无法获得做出明智决定所需的完整图片。这种分裂使银行无法看到完整的客户旅程，错过欺诈模式，并阻止他们为客户提供个性化的体验。
• 快速固定心态： 对于银行来说，寻求AI的快速胜利可以提供直接的价值，建立动力和利益相关者的买入。但是，至关重要的是，这些最初的成功不会保持孤立或短暂。为了产生可持续的长期影响，银行必须战略性地计划如何将这些早期的AI投资扩展到孤立的用例中。如果没有明确的策略来扩展和整合整个组织的胜利，银行的风险就无法建立推动持续创新所需的可持续能力，

为AI成功奠定坚实的基础

为了完全利用AI在银行业中的权力，有必要为其建立扎实的基础。这不仅仅是引入新的技术或能力，而是建立强大而综合的基础，AI可以为银行提供战略价值。遵循“零原理”方法是指银行零盲点，并能够最大程度地发挥影响力。这包括可以帮助银行有效利用AI的关键支柱：

业务一致：AI倡议应明确和支持关键银行的优先事项，无论是加快贷款批准，使入门更顺畅或提供个性化的客户服务。

集成平台：可以通过支持AI，低代码和过程自动化的统一基础来删除数据孤岛。集成的数据科学平台可以将所有数据源固定在银行中。通过将核心银行系统，风险平台和客户渠道的结构化和非结构化数据集中到受管制的环境中，该平台可以在整个企业中进行一致的数据分期和模型就绪。

可操作的AI和可解释的AI： 从申请开始到贷款支付，代理信贷决策可以实现智能贷款旅程。它可以通过利用可解释的AI模型（例如默认的概率，退出的概率）和可操作的AI模型（特定于方案的建议，基于风险的扩散，购买倾向）以及客观预定义的规则，以及实时分析，增强速度，准确的速度，与信用策略的符号来自动化风险评估和批准自动化。

解释性和信任：对AI和工作流程工具的投资确保银行承担责任，并保持审核以促进信任并满足合规性要求。引入代理防护罩可以带来实时安全层，使生成性AI可信赖于业务使用。代理防护罩可以主动监视和控制AI系统，以确保它们在符合合规标准的同时在定义的边界内运行。

有了受信任的AI，信任被放置在 确保每个决策，模型，数据，内容来源和部署的核心都符合透明度，安全性和治理的最高标准。该框架可实现对关键任务企业使用的完全可审核，可解释和符合政策的AI系统。

恒定适应性：银行应采用旨在随着市场趋势，客户期望和新法规的不断变化的AI平台。这些智能系统通过分析客户行为，历史数据和上下文因素来丰富应用程序。例如，AI代理可以评估200多个参数，以预测客户在贷款旅程中退出的可能性。除保留外，AI代理商还可以根据购买倾向向贷款官员提供实时交叉销售和UPSEL建议，从而增加收入机会。当引入新的法规时，这些平台可以在新的数据上重新训练，以确保不需要进行完整的系统大修，以确保合规性。

零作为基础：重要的是要认识到“零”是针对指数影响的优化数字基础。在这里，所有数字计划都通过融合连接性，精度和信任来解锁无限的可能性。

行动中的零原理

所以，取得了什么成就 零盲点 真的看起来像是在行动吗？让我们以纽约一家大型银行的示例，该示例决定在其商业贷款发起流程中实施AI优先的低代码平台。贷款批准了一度在几天的手动处理过程中爬行的，现在在几分钟内逐渐消退。该解决方案将贷款工作流程标准化，改善了内置财务分析和综合债务覆盖率的遵守情况，并通过高级仪表板和报告获得了更好的可见性。此外，它通过积极的沟通和更有效的客户服务跟踪来增强客户体验。从长远来看，该银行正在每个过程连接，每个文档都具有上下文的平台上运行，并且每个决定都会真正了解。该银行的系统有助于促进深厚的信任，提高出色的效率和确保长期弹性。

远见卓识，充满信心

银行的前进道路不是要追求最新的AI趋势或实施点解决方案，而是建立一个旨在长期支持它们的平台。拥抱的银行领导人
零原理 不仅清楚地看到，他们还在进一步看到。他们知道，消除盲点不是限制创新，而是要确保他们采取的每一个大胆的步骤都会促进积极的业务成果。 将自己固定在健壮基础上的银行可以使AI扩大信任和精确度。在这是领导力真正定义未来的地方，将那些仅与那些果断领导的人竞争的人分开。