Rok po publicznym uruchomieniu ChatGPT, generatywna sztuczna inteligencja jest nadal najgorętszym tematem w świecie biznesu. Nie bez powodu – badania sugerują, że AI może dodać prawie 7 bilionów dolarów do globalnego PKB. Technologia ta będzie miała duży wpływ na funkcjonowanie wielu branż, w tym sektora bankowego. Badanie “How Gen AI Will Rewire the Banking Industry”, przygotowane przez Accenture, wskazuje co dokładnie GenAI będzie oznaczać dla banków.
Jak wskazują autorzy analizy, Genertywna AI nie zmieni samej bankowości ale zmieni sposób jej wykonywania. Pierwsi użytkownicy już wykorzystują ją do znacznego zwiększenia wydajności. Przykładowo, jeden z globalnych banków wdrożył system routingu wiadomości e-mail wykorzystujący sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, który wyeliminował 40% ruchu e-mail już w pierwszym roku. Z kolei AI Copilot firmy GitHub może pomóc programistom banku pisać kod nawet o 55% szybciej i samodzielnie tworzyć 46% wymaganego kodu. Morgan Stanley wdrożył natomiast narzędzie generatywnej sztucznej inteligencji, które zapewnia doradcom finansowym – podczas rozmów z klientami – lepszy dostęp do “kapitału intelektualnego” banku, obejmującego około 100 000 raportów i dokumentów.
Badania Accenture nad potencjalnym wpływem generatywnej sztucznej inteligencji na różne branże, wykazały że nawet 61% czasu pracy w 19 różnych branżach może zostać przekształcone przez nowe technologie, w tym duże modele językowe (LLM), takie jak choćby ChatGPT. Co ciekawe, w bankowości odsetek ten wzrasta do 73%, co stanowi największą wartość spośród wszystkich branż objętych naszą analizą. Stwierdzono również, że 39% całej pracy wykonywanej w bankach ma wysoki potencjał do automatyzacji (chodzi o pracę wykonywaną bez umiejętności interpersonalnych lub poznawczych), a 34% można łatwo rozszerzyć (wymagając już komunikacji interpersonalnej, proaktywnego rozumowania lub walidacji eksperckiej).
W miarę jak pierwsi użytkownicy będą dalej wykorzystywać wspomniane korzyści w celu zwiększenia wydajności i zapewnienia najwyższej jakości obsługi klienta na dużą skalę, wpływ technologii AI będzie się rozprzestrzeniał, przekształcając całą branżę.
Według ekspertów Accenture, Gen AI pozwoli bankom na:
1. Wprowadzanie innowacji i różnicowanie się
Generatywna sztuczna inteligencja stworzy wiele nowych sposobów na zwiększenie przychodów banków dzięki decyzjom opartym na lepszych doświadczeniach klientów. Przywoływany wyżej przykład Morgan Stanley, jest jednym z wczesnych przypadków użycia.
Inny pochodzi z dużego północnoamerykańskiego banku, który wykorzystuje GenAI do analizy danych klientów i historii finansowej w celu oceny ekspozycji kredytowej. Pomaga to analitykom podejmować lepsze decyzje kredytowe i zmniejszać ryzyko niespłacenia kredytu.
2. Transformację operacji mid-office i back-office
Generatywna sztuczna inteligencja w znacznym stopniu przyczyni się do tego, jak banki zarządzają swoimi operacjami mid-office i back-office. Pozwoli to zarówno obniżyć koszty operacyjne – jak w przypadku wspomnianego wcześniej routingu wiadomości e-mail – oraz uwolnić kapitał intelektualny na innowacje poprzez automatyzację powtarzalnych zadań, takich jak raportowanie, wprowadzanie danych i przetwarzanie transakcji. Pozwoli to pracownikom banku poświęcić więcej czasu na kreatywne zadania i spersonalizowaną obsługę klienta.
Przykładowo, jeden z europejskich banków, wykorzystuje obecnie LLM do wspierania przedstawicieli obsługi klienta w rozmowach telefonicznych z klientami. Model automatycznie sporządza notatki i wyświetla istotne informacje, pozwalając człowiekowi bardziej skoncentrować się na pomocy klientowi.
Zakres tego wpływu będzie oczywiście różnił się w zależności od roli w organizacji. Badania Accentue wykazały, że 37% czasu pracy przedstawiciela obsługi klienta w bankowości można obecnie zautomatyzować za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji, podczas gdy 28% można rozszerzyć (np. wyświetlając istotne informacje podczas rozmowy).
3. Osadzenie AI w operacjach i narzędziach w celu zwiększenia produktywności
Ekosystem partnerów oprogramowania, którzy napędzają dzisiejszą bankowość, włącza AI do każdego aspektu swojej działalności, co radykalnie zwiększy produktywność pracowników w całym banku.
I tak, Microsoft rozpoczął integrację LLM ze swoim pakietem aplikacji Microsoft 365 w marcu 2023 roku wraz z uruchomieniem Copilota. Narzędzie Firefly firmy Adobe może generować obrazy na podstawie prostych poleceń tekstowych. Salesforce oferuje obecnie asystenta CRM opartego na sztucznej inteligencji o nazwie Einstein, a Workday niedawno ogłosił plany integracji sztucznej inteligencji ze swoimi narzędziami.
Wszystkie te propozycje wciąż są wczesnymi działaniami w tej dziedzinie, ale dostawcy będą je dynamicznie ulepszać. Jedyną decyzją dla banków jest to, które funkcje sztucznej inteligencji warte są dodatkowych kosztów.
Generatywna AI jako mnożnik wzrostu
Analiza Accenture wykazała również, że w ciągu trzech lat generatywna sztuczna inteligencja może zwiększyć dochód operacyjny banku od dwóch do trzech razy w porównaniu z istniejącymi prognozami wzrostu do 2026 roku, napędzając wzrost przychodów i redukując koszty.
“Po stronie przychodów widzimy większość zysków wynikających z wpływu generatywnej sztucznej inteligencji na działania związane z obsługą klienta. Przewidujemy, że może to spowodować 17% wzrost czasu przeznaczonego na interakcje z klientami i doradztwo, które odpowiadają za około 80% przychodów bankowych. Ten dodatkowy czas może przełożyć się na 9% wzrost przychodów” – powiedział Michael Abbott, Senior Managing Director, Global Banking Lead w Accenture. “Jeśli chodzi o koszty, przewidujemy 9-12% ich redukcję, osiągniętą dzięki wzrostowi produktywności o 7-10% w funkcjach korporacyjnych” – podsumował.
