Wsparcie sprzedaży przed redukcją kosztów
Podstawowymi motywatorami do wprowadzenia narzędzi bazujących na generatywnej sztucznej inteligencji jest zwiększenie produktywności (78%), poprawa doświadczeń konsumentów (60%), redukcja kosztów (59%) oraz wyróżnienie się na tle konkurencji (51%). Równocześnie to właśnie poprawa efektywności pracy doradców bankowych poprzez automatyzację procesów tworzenia dedykowanych prospektów sprzedażowych (66%) znalazła się na czele obszarów, w których zdaniem ankietowanych GenAI może mieć największy wpływ na sposób wykonywania obowiązków. Co warte podkreślenie, jedynie 13% badanych ekspertów uważa że ta technologia obniży interakcje interpersonalne.
Priorytetyzacja wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji w obszarze sprzedaży znajduje swoje odzwierciedlenie w inwestycjach w konkretne rozwiązania realizowane przez banki. W 69% instytucji skupiają się one na marketingu, w 68% na nadanie chatbotom bardziej „ludzkiego” charakteru, a w 57% na usprawnieniu procesu onboardingu oraz wsparciu procesów AML. Dalsze pozycję zajęły analizy prognostyczne (55%) i wykrywania prób oszust w czasie rzeczywistym (54%).
Równocześnie, jedynie 63% banków twierdzi że jest wystarczająco przygotowana w zakresie technologii, standardów bezpieczeństwa i zasobów ludzkich do implementacji narzędzi GenAI. Nie może więc dziwić, że w obszarze barier to właśnie obawy dotyczące bezpieczeństwa i prywatności danych zajmują pierwsze miejsce. W efekcie banki do wprowadzania dedykowanych narzędzi GenAI podchodzą z dużą ostrożnością. Jedynie 27% wprowadziło je w 2023 r., kolejne 64% zrobi to w 2024 r., a 9% dopiero w 2025 roku.
- Wprowadzanie rozwiązań opartych o generatywną sztuczną inteligencję, banki rozpoczęły od eksploracji wyjściowych zastosowań do jakich bazowe modele AI najlepiej są predestynowane. Niski próg wejścia do rozwiązań takich jak ChatGPT pozwala organizacjom na automatyzację pracy z tekstem i realizacji prostych zadań, wprowadzanie chatbotów czy zarządzanie wiedzą. Jednak osiągnięcie pełnej wartości płynącej z tej rewolucji będzie wymagało opracowania strategii AI dopasowanej do długoterminowych celów danego banku. Nowe podejście powinno uwzględniać nie tylko zaawansowane scenariusze użycia, ale także wzrost sprawności w modyfikowaniu komercyjnych modeli bazowych a może nawet tworzenia własnych rozwiązań opartych na modelach Open-Source. To w konsekwencji prowadzić będzie do rosnącej presji na wykorzystanie posiadanych i zbieranych przez banki danych - dodaje Arkadiusz Piotrak, Dyrektor w Dziale Strategii i Transakcji, odpowiedzialny za obszar rozwiązań Data i AI, EY Polska.
Wpływ na pracowników – chwilowo ograniczony
Wyniki badania wskazują, że na tym etapie implementacji, wpływ GenAI na pracowników będzie ograniczony. Ponad 53% badanych wskazuje, że w obszarze front office’u bezpośrednio dotkniętych będzie mniej niż 20% zatrudnionych osób. W przypadku back office’u analogiczny wskaźnik wynosi 34%. Zaangażowanie ponad 60% pracowników deklaruje odpowiednio 5% (front office) i 9% (back office) organizacji.
W zakresie potencjalnego wpływu na oszczędność czasu i kosztów w zadaniach realizowanych przez front office najwięcej wskazań zyskały obszary obsługi klienta (64%) i onboardingu (49%), a najmniej rozwoju produktu (28%). W przypadku back office’u są to zdaniem ankietowanych działy zarządzanie ryzykiem (66%) i operacyjny (62%). Na przeciwległym krańcu skali znalazły się finanse (17%) i HR (10%).
O badaniu
Badanie – Generatywna AI w bankowości – zostało wykonane przez ekspertów z EY-Parthenon w drugim kwartale 2023 roku na grupie 151 liderów kompetencyjnych z sektora bankowego w obszarze technologii, obsługi klienta, marketingu, strategii produktu i HR. W 55% reprezentowali oni instytucje z obu Ameryk, 28% z regionu Azji-Pacyfiku, 13% - Europy, a 4% - innych regionów świata.