Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.
UppgifterAIAnvändningsfallFramgångshistorier
AI har funnits inom banksektorn ett tag - bankerna var faktiskt tidigt ute. På den tiden handlade det om att känna igen mönster i tidigare data för att ta reda på varför vissa saker hände eller förutse vad som kunde komma härnäst. Men i takt med att datavolymerna sköt i höjden, kunderna krävde personliga upplevelser och cybersäkerhetshoten blev allt mer sofistikerade, blev insikter i realtid avgörande. Det var då bankerna insåg att de behövde starkare verktyg för att hänga med och hålla sig kvar i matchen.
GenAI blev lösningen. Med hjälp av djupa neurala nätverk och LLM kan den nu självständigt skapa meningsfulla resultat och generera syntetiska data som bygger på verkliga dataset. Detta visade sig vara en gamechanger för att öka produktiviteten, upptäcka bedrägerier, förbättra kundservicen och snabba upp beslutsfattandet.
Har du inte hoppat på GenAI-tåget än? Ta reda på hur det redan skakar om bankvärlden och varför du kanske vill hoppa på tåget!
de potentiella årliga besparingar som GenAI kan ge banksektorn
den förväntade ökningen av banksektorns utgifter för GenAI fram till 2030
GPT:er är kraftfulla språkmodeller som tränats på stora datamängder och som är utformade för att förstå och generera människoliknande text med imponerande precision. Inom banksektorn kan de driva chatbottar för kundtjänst, effektivisera genereringen av finansiella rapporter och erbjuda gränssnitt med naturligt språk för enkla uppgifter som att kontrollera saldon och överföra pengar.
GAN använder två neurala nätverk - en generator och en diskriminator - som arbetar mot varandra för att producera högkvalitativa syntetiska data som nära efterliknar verkliga data. Inom banksektorn kan GAN användas för att träna modeller för att upptäcka bedrägerier, simulera realistiska finansiella scenarier för stresstester och skapa syntetiska identiteter för att testa bedrägeribekämpningssystem.
VAE:er komprimerar data till ett latent utrymme och rekonstruerar dem tillbaka till sin ursprungliga form. Inom banksektorn kan VAE hjälpa till att upptäcka ovanliga transaktioner genom att jämföra återskapad data med verklig data för att upptäcka bedrägerier, skapa nya kundprofiler för att bättre rikta in sig på olika segment och förbättra kreditriskmodeller genom att generera extra data för att förbättra förutsägelserna.
GNN är byggda för att hantera och analysera grafstrukturerade data. De tittar på hur olika saker interagerar och kan skapa nya grafstrukturer inom nätverket. Inom banksektorn används GNN för att analysera och generera transaktionsnätverk för att upptäcka bedrägerier eller penningtvätt, kartlägga kundrelationer och optimera nätverk i leveranskedjan.
RL-modeller lär sig att fatta beslut genom att interagera med en miljö för att maximera kumulativa belöningar. I kombination med generativa komponenter kan RL användas inom banksektorn för att skapa adaptiva handelsstrategier, optimera investeringsportföljer och förbättra kreditriskhanteringen genom att generera modeller för låntagarnas beteende.
GenAI är inte bara ännu en teknisk uppgradering för bankerna - det kommer att revolutionera deras sätt att arbeta och till och med skapa nya affärsmodeller. Bankerna tillämpar det redan på så många områden att snart kommer nästan alla delar av bankverksamheten att känna av dess inverkan.
"Integrationen av GenAI i banksektorn kommer att skaka om saker och ting på ett avgörande sätt. För bankerna handlar det inte längre om huruvida AI kommer att få en enorm inverkan - det handlar om hur. De största aktörerna i branschen håller redan på att växla upp med GenAI, och de första resultaten är inget annat än fantastiska."
Leveransdirektör och chef för kompetenscenter
GenAI:s förmåga att hantera stora mängder data, automatisera processer och generera starka insikter ger bankerna värdefulla fördelar som hjälper dem att arbeta mer effektivt och förbli konkurrenskraftiga.
GenAI förenklar verksamheten genom att automatisera uppgifter som dataanalys, rapportgenerering och dokumenthantering. Detta gör bankerna mer effektiva och förbättrar kreditriskbedömningar och upptäckt av bedrägerier.
GenAI kan upptäcka potentiella risker tidigt och mer exakt, vilket ger bankerna en förvarning så att de kan anpassa sig och minimera förlusterna. Banker använder prediktiva insikter för att skydda tillgångar och ta vara på marknadsmöjligheter.
GenAI automatiserar uppgifter som riskbedömning, efterlevnadskontroller och hantering av kundförfrågningar - vilket innebär att bankerna spenderar mindre på personal och arbetar mer effektivt. Med hjälp av prediktiv analys kan bankerna också fördela resurser och minska investeringsriskerna.
GenAI-verktyg hjälper till med strategiskt beslutsfattande genom att analysera marknadstrender och finansiell data och testa olika marknadsscenarier. De föreslår och utvärderar nya handelsstrategier för att hjälpa bankerna att hitta lönsamma möjligheter och minimera förluster.
Med GenAI kan bankerna snabbt utforma och testa nya produkter. Tekniken hjälper till att ta fram prototyper snabbare och lansera innovationer tidigare. Dessutom tar GenAI lärdom av kundfeedback och marknadstrender för att bankerna ska kunna förbättra och finjustera sina produkter.
När bankerna blir större kan manuella uppgifter och anställning av mer personal driva upp kostnaderna. Men med GenAI kan bankerna skala upp och hantera mer arbete - som att behandla lån eller hantera kundfrågor - utan proportionella ökningar av personalstyrkan.
Även om GenAI-användningsfallen ser lovande och spännande ut kommer det att ta tid innan vi ser dess fulla inverkan på banksektorn. Bankchefer, särskilt när de har att göra med begränsad teknik och resurser, måste ta itu med några stora utmaningar och problem innan de kan rulla ut det på en större skala
GenAI bygger på data, och med mycket data kommer ett stort ansvar. Bankerna måste se till att de håller kunddata säkra och privata. Om de gör fel kan det leda till dataintrång och skada deras rykte. Det svåra är att tillsynsmyndigheterna har svårt att hålla jämna steg med hur snabbt AI utvecklas, vilket kan leda till inkonsekvens i integritets- och säkerhetsreglerna.
För att komma till rätta med detta bör bankerna överväga att inrätta solida ramverk för datastyrning som prioriterar anonymisering och kryptering av data. Genom att hålla ett öga på sekretessbestämmelserna och justera sina GenAI-strategier kan de öka efterlevnaden och stärka sin övergripande datahantering.
Gammal teknik är en annan sak som hindrar den kommersiella användningen av GenAI. Dessa föråldrade system gör det svårare att införa nya, innovativa funktioner. Till att börja med använder de ofta gamla dataformat och protokoll som inte fungerar bra med modern AI. Dessutom tenderar de att lagra data i isolerade eller proprietära format, vilket gör det svårt att komma åt och använda dem för GenAI-träning och analys.
Med tanke på den höga prislappen för en fullständig systemuppgradering kan bankerna börja med att uppgradera specifika komponenter i sina äldre system, utforska dataintegrationsverktyg för bättre datatillgång och implementera grundläggande datarengöringsmetoder för att tillhandahålla högkvalitativa indata för GenAI-applikationer.
En av de största farhågorna för banker med GenAI är risken för partiskhet och orättvisa. Om de data som används för att träna AI är ofullständiga kan resultaten bli skeva och leda till orättvisa lånebeslut för vissa grupper. Dessutom kan GenAI med säkerhet producera felaktiga svar, så kallade "hallucinationer". Dessa påhittade men realistiska resultat kan vara ett stort problem inom banksektorn.
Ett smart drag för banker är att använda RAG-teknik (Retrieval-Augmented Generation). Det innebär att de kan mata AI med tillförlitliga data och se till att den ger korrekta svar i stället för att skapa missvisande svar. Regelbundna granskningar av AI-modeller och användning av olika träningsdataset kan hjälpa till att upptäcka och minska fördomar och hålla utlåningen rättvis.
Bristen på talanger är ett annat hinder för att införa GenAI i banksektorn. Att införa AI kommer att skaka om många jobb, vilket innebär att anställda måste lära sig nya färdigheter eller till och med byta roller. Bankerna måste ta ställning till om de ska omskola befintlig personal eller anställa nya personer med rätt kompetens.
Att uppmuntra anställda att ta på sig nya roller inom organisationen kan hjälpa till att behålla talang internt samtidigt som man fyller dessa luckor i AI-utrymmet. Bankerna kanske också vill överväga att samarbeta med teknikföretag som verkligen kan sin sak när det gäller AI. Dessa partnerskap kan ge värdefull expertis, utbildningsresurser och nya idéer för att hjälpa till att höja teamets färdigheter.
Att införa GenAI i banksektorn kräver noggrann eftertanke och planering. Här är de viktigaste tipsen som hjälper dig att skapa förutsättningar för en framgångsrik lansering av GenAI.
"Den verkliga spärren för att börja använda GenAI är att man tror att det är för komplext att hantera. Och visst kan det vara det - men med rätt experter i din närhet behöver det inte vara det. Vi finns här för att hjälpa dig att bygga rätt GenAI-grund från början - identifiera dina smärtpunkter, upptäcka möjligheter och ge dig råd om den bästa tekniken för att få jobbet gjort."
Leveransdirektör och chef för kompetenscenter
GenAI inom banksektorn utvecklas snabbt, med nya användningsområden som dyker upp varje dag. Den här tekniken har potential att helt omforma branschen. De som hoppar på tåget gör sig redo för nya intäktsströmmar och högre effektivitet. Enligt McKinsey Global Instituteskulle GenAI kunna öka de globala bankintäkterna med mellan 2,81 och 4,71 Tp64T, främst tack vare produktivitetsvinster.
Det är tydligt att GenAI inte bara är ett trendigt buzzword längre - det håller på att bli ett måste för bankerna. Faktum är att utgifterna för GenAI inom banksektorn förväntas stiga från $6 miljarder år 2024 till hela $85 miljarder år 2030, enligt Enbär. Med den här typen av investeringar kommer GenAI att revolutionera bankverksamheten och leverera säkrare, effektivare och mer personliga upplevelser för kunderna.
GenAI håller snabbt på att förändra spelreglerna inom banksektorn och tar itu med problem som traditionell teknik helt enkelt inte kan hantera. Vissa banker har redan börjat använda GenAI för att sänka kostnaderna, anpassa kundupplevelsen och öka effektiviteten. Andra testar fortfarande vattnet och använder det mest för att automatisera rutinuppgifter som tidigare behövde en mänsklig touch. Men det är bara början.
Framtiden för GenAI bjuder på många överraskningar, men en sak är säker - de verkliga möjligheterna kommer när man tar sig förbi grunderna och anammar allt som GenAI har att erbjuda. Är du redo att ta dig an det?
Bankerna använder en "human-in-the-loop"-strategi som hjälper till att fånga upp eventuella misstag eller avvikelser innan de orsakar problem. Genom att använda AI för att generera inledande svar och sedan skapa återkopplingsloopar med mänsklig input kan bankerna finjustera modellen och komma närmare 100%-noggrannhet.
GenAI hjälper till att förebygga bedrägerier genom att vara mycket anpassningsbar. Det lär sig av nya data och uppdaterar ständigt sina algoritmer för bedrägeridetektering, så att det håller sig skarpt mot både välkända och nya hot. Det minskar antalet falska larm, så att riktiga transaktioner inte felaktigt flaggas som bedrägerier.
Med GenAI kan banker analysera stora mängder ostrukturerad data för att förutse trender och bedöma marknadsrisker. Detta förbättrar riskhanteringen, minskar exponeringen för marknadsvolatilitet och stärker regelefterlevnaden, vilket leder till bättre finansiella resultat och högre avkastning.
Direktör för global utveckling
Ivan samordnar komplexa, multiregionala utvecklingsverksamheter. Han fokuserar på resursoptimering och teknisk disciplin och ser till att storskaliga tekniska projekt ligger i linje med affärsmålen samtidigt som han håller en hög leveranshastighet.
