人工智能在银行业中的变革潜力继续带来巨大的机会和重大挑战。根据McKinsey＆Company的预测，成功的AI实施可能会使银行的年度运营利润在2000亿英镑至3400亿英镑之间。但是，实现这些收益需要与当前许多机构采用的实施方法根本不同。
金融机构经常以雄心勃勃的行政级驱动目标与AI计划联系，但要在实际执行方面挣扎。尽管广泛采用了综合数据策略和任命首席数据官，但许多银行仍然应对基本的数据挑战。这在很大程度上是由于大量数据分布在不同系统中。公司经常难以合并信息，缺乏单一的真理来源（SSOT）。相反，他们面对同一主题的多个数据集，而没有明确的统一来源来指导他们的决策。
现代化的银行系统需要一种谨慎而有条不紊的方法，就像转向油轮一样。在构建或制定数据策略和体系结构时，突然的变化会破坏整个操作，风险不稳定和失败。这个现实要求采用分阶段的，咬合的变换方法，机构一次系统地重建其建筑一个组件。此方法使客户可以更加控制和有效的方式管理过程，从而确保更可靠的进度和更好的结果。
AI实际应用的一个例子是贷款和抵押贷款批准，强调需要仔细实施。这仍然是一个有争议的领域，因为用于评估或批准融资的模型仍必须进行严格的验证以符合监管标准。这与《欧盟AI法案》对“高风险”等系统的分类相吻合，要求严格的监管要求，包括强大的风险管理系统，数据治理协议和全面的技术文档。
AI提供了广泛范围的用例，从测试框架到对帐和清洁数据，甚至生成代码以帮助构建和扩展数据平台。这些功能通过使用现代建筑，可以在其成本基础上提供更大的灵活性和可变性来降低运营成本。
从商业角度来看，客户服务的转型展示了AI的实际好处。 AI支持的联络中心强调了技术如何增强客户互动并提高生产率，同时确保安全性。例如，此类中心使客户服务代表能够以更高的效率识别和解决客户查询。此外，AI通过提供更好地访问相关信息，使他们能够更快地满足客户需求来增强代理商的能力。
更好的数据质量，管理和治理为更有效的AI实施奠定了基础。 Open Banking通过允许银行通过API与授权的第三方安全共享客户数据来支持这一点，从而促进竞争和金融服务的创新。通过执行标准化格式，更强的安全协议和实时身份验证，银行可以改善数据管理并与金融科技合作，以提供更智能，更个性化的财务解决方案。这与巴塞尔银行监督委员会（BCBS）重点放在模型结果透明度，健壮的治理结构和制度弹性上一致。
除了银行社区致力于继续运营治理外，公司还需要通过行动领导。成功的AI实施需要文化转变。任何转型的最大挑战之一是管理参与人员并导航变革的复杂性。机构需要通过全面的培训和治理框架来解决这一问题。 《欧盟AI法》强调了这一需求，需要人类系统中的人类监督和透明度。当业务拥有所有权并从一开始就积极参与，成功的可能性就会发生。 AI治理委员会已成为基本的监督机制，其任务是评估AI用例，了解其含义，并确定应优先考虑哪种AI系统进行投资。
客户信任是AI实施成功的基础，它需要在创新和安全之间取得仔细的平衡。最近的进步突出了有效的安全措施如何显着增强客户信心。无缝有效的经验不仅满足客户需求，而且还可以鼓励忠诚度，因为客户更有可能返回迅速有效地解决他们的问题的机构。反过来，银行从这种以客户为中心的方法中受益。通过迅速解决问题，它们将使成本降至最低，并避免长期解决方案的不满。通过将高级AI功能与强大的安全流程相结合，机构可以促进信任并提高效率，以确保更高的客户满意度和品牌忠诚度。
银行技术的未来取决于能够适应不断变化的条件的弹性AI系统的发展。随着金融机构继续扩大其AI专业知识，挑战在于在强大的安全控制与以客户为中心的创新，以客户为中心的服务之间达到适当的平衡。实现这种平衡不仅保护敏感数据，而且还可以持续改进过程和技术。通过专注于弹性，银行可以稳步化现代化其运营，逐步淘汰过时的旧系统，同时朝着更敏捷和未来就业的状态发展。
Vikas Krishan是首席数字业务官 Altimetrik
“银行业中AI的未来 – 平衡创新，安全和信任”最初是由全球数据拥有品牌International International创建和发布的。
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