【生成型人工智能】银行业中的生成型人工智能（Gen AI），影响是什么？

没有任何银行能逃脱#GenAI海啸的影响，但目前对其影响和应优先关注的事项仍存在很大困惑。以下是我对最佳实践的看法。

清除困惑的第一步是理解哪些是主要的影响领域及其原因。这不仅仅是关于用例的问题，更是关于破坏和转型。

这是我的优先清单：

1. 后台办公将受到最大的冲击。大多数流程和重复性任务将完全被GenAI替代。
2. 前台办公将被#AI替代和增强。低价值的任务将被更多替代（例如，聊天机器人用于一级客户支持），而更多面向客户的任务将主要是增强。
3. 超个性化（大规模提供高度个性化的体验）是最大的机会之一，因为这一直是银行的最大弱点。GenAI不仅可以帮助银行定制客户互动，还可以定制结果：如优惠、定价以及整个体验。营销将永远不再相同。
4. 决策将被加速，但不会被GenAI替代：i）决策越复杂，增强的程度越高；ii）风险越大，对最终决策中涉及人的需求也越大。
5. 情景规划和预测，包括财务分析，将通过使用GenAI数据驱动的模型得到极大自动化，这些模型能够从大量和多样的数据源中学习。这里的重大变化在于预测的准确性：传统模型基于历史#数据，而AI能够结合动态市场变化。
6. 人力资源将发生巨大的转型。人们不仅需要重新培训和提升技能，还将看到工作描述和时间分配发生调整。

一旦大局明晰，优先级的确定可能是一个艰巨的任务。最大的——也是最常见的——错误是从用例开始。

优先级应集中于通过自上而下的方法正确处理四个领域：数据、文化、IT和治理：

1. 将数据转化为AI可处理的格式。
2. 关注人和文化。
3. 理解如何将现有的IT基础设施（其中许多部分可能是遗留的）与GenAI桥接。
4. 重新评估你的治理模型（并确保它能够应对AI挑战，例如来自监管的挑战）。

观点：我的个人看法，图表来源：世界经济论坛，埃森哲