探索银行业人工智能驱动技术转型的投资回报率

由...提供 41 %银行的机构中表示他们的组织尚未充分准备好全面采用人工智能。 面对经济不确定性、高利率、融资受限和监管压力，金融机构正在寻求改进其组织内部的效率、构建可靠的数据战略以及更新他们的技术平台，为即将到来的挑战做准备。 然而，踏上技术变革之旅可能会令人感到艰巨且成本高昂。因此，金融机构错误地认为，坚持使用传统系统比转向现代技术平台风险更小。 但失去机会的风险又该如何应对呢？不转型你的技术栈可能会使你的组织面临更大的风险。受制于传统平台，你难以利用新市场、新的商业模式和先进技术，以及充分利用你的数据和应对不断变化的消费者需求和期望。 普华永道美国金融服务风险与监管领导Vikas Agarwal解释了风险与回报，并表示：“在金融服务领域，越来越明显的是，如果你想提高财务业绩，你应该利用技术和抓住增长机会。而这通常需要运营模式的转变。” 依赖传统技术进行如人力资源、IT和金融等功能的做法风险太大。精明的金融机构正在探索技术转型，以便获取其数据并拥抱像通用人工智能（Gen AI）这样的先进技术。 为什么这份白皮书是必读的重要文献 本白皮书基于由美国银行主办、Workday赞助的研讨会，特请PwC美国金融服务风险与监管领导人Vikas Agarwal以及Workday金融服务总经理Nicole Carrillo探讨从遗留系统过渡到核心嵌入人工智能的现代统一平台的投资回报率。 通过银行业案例学习，了解如何使您的组织在竞争中脱颖而出，并为银行业未来做好准备。 “在金融服务领域，一个明显的趋势是，如果你想要提高财务表现，就应该利用技术和把握增长机会。而这通常需要改变运营模式。 降低技术转型风险 Agarwal指出，人工智能（AI）仍然是许多银行家关注的焦点。普华永道（PwC）2023年新兴技术调查发现，53%的银行高管表示，人工智能是他们最重要的技术优先事项。 然而，根据最近发布的“Workday CXO指标报告”，41%的银行表示他们的组织尚未准备好全面采用人工智能。仅有5%表示他们已经完全准备好。 –阿加瓦尔，维卡斯, 普华永道美国金融服务风险与监管领导者 人工智能最大的障碍之一是遗留系统。用基于遗留平台构建的核心银行系统进行替换是一个 复杂的任务并非没有风险。但通过在转型过程中利用人工智能，这些风险可以显著降低。 人工智能通用型（Gen AI）通过自动化常规任务来加速现代化进程，例如编译涉及数千条规则和法律的必要但繁琐的监管清单，以及合规行动和控制措施。阿加瓦尔表示：“您的熟练员工将有更多时间将他们的能力用于更高价值的活动。” 然而，简单地将在现有技术基础设施中引入人工智能往往无法达到预期的结果和回报率。“你需要先爬行，然后再学会走路或跑步，”Carrillo指出。“首先需要确认高质量的数据，建立信任，并创建一个负责任的AI框架。” 数据质量至关重要。 实施人工智能的第一步是建立一个现代化的技术基础，其中包括易于获取的高质量数据，包括理解数据来源和在整个组织中对数据的全面视角。“拥有高质量的数据可以使您开始现代化您的技术架构，并思考人工智能如何为您的组织带来更多价值，”阿加瓦尔表示。 银行业高管们明白一个强大基础的重要性，但也认识到存在挑战：38%的银行业人力资源、财务和IT高管认为，IT基础设施的复杂性是他们推动人工智能项目前进的最大挑战。3 构建信任的基础 银行各层级的专业人士表达了对Workday所谓“AI信任差距”的担忧。一项Workday调查发现，仅有62%的领导层欢迎AI，而且只有62%对自己的组织能够以负责任和可信赖的方式实施AI抱有信心。在员工层面，这些数字分别降至52%和55%。 实施人工智能和其他先进技术需要在您的组织中建立一定程度的信任、沟通和治理。 为了在规模部署AI系统时提高信任和信心，将以下AI原则置于您AI策略的最前沿： • 放大人类潜能• 积极影响社会• 拥抱透明与公平• 履行对数据隐私和保护的承诺 确实，由于业务的性质以及金融机构所管理和处理的数据数量和类型，金融机构在实施人工智能方面的责任大于多数行业。作为行业，银行业还必须满足围绕人工智能透明度和偏见日益严格和不断发展的监管要求。 一个负责任的AI框架 “人工智能的实施必须是企业范围内的转型，这需要重点放在确立所需的基调和治理结构，随后根据不同的应用案例扩展人工智能的应用。 建立负责任的AI框架可让您了解并帮助减少意外后果的风险，从而您可以与领导和员工建立信任和信心。数据质量起着至关重要的作用。使用高质量数据和输入构建的AI系统可以促进用户之间的更好决策，这反过来又可以增强信心，并导致技术采用率的提高。 开发对当前及未来监管要求有清晰理解的负责任的AI框架，还可以通过防止重复工作来节省时间和降低成本，因为您将不需要额外时间重建AI系统以满足新的法规。 –阿加瓦尔，维卡斯, 普华永道美国金融服务风险与监管领导者 您的负责任AI框架应包括护栏以帮助防止AI在组织的一个部分中变得孤立，Agarwal指出。“AI的实施必须是一场企业范围内的转型，重点是建立所需的基座和治理，然后根据不同的用例扩大AI的规模。” AI 转型应用案例 金融机构长期以来一直在使用人工智能进行欺诈检测和合规性审核。然而，人工智能有能力将银行业的各个方面进行转型，从后台办公室到中间办公室再到前台办公室。 有许多方法可以用于银行机构日常经营中的AI应用，但许多银行尚未充分使用，卡里略表示。 以下是人工智能如何转变人力资源、信息技术和财务部门角色的示例。 人力资源 组织对劳动力发展观念的转变，部分原因是持续的 talent shortage（人才短缺）。人力资源部门不再仅仅关注学位证书和线性职业发展，而是在寻找如何提升和再培训现有员工的方法。 人工智能通过技能映射和预测性的人力资源分析简化了这一从基于工作岗位到基于技能组织的转变，这些分析支持人力资源的发展，将员工和技能需求数据转化为战略优势。 一个集成了AI的人力资源平台还可以识别当前的技能短缺，预测近期的人才需求，增强资源配置，并赋权多元化的 talent management。 信息技术 在传统系统和孤立数据的情况下，许多金融机构难以收集和分析他们所需数据，以主动管理风险、支持战略规划、预测和绩效管理。 将数据转化为可操作的见解，金融机构应停止依赖其旧平台，转向统一的核心平台。提供实时数据和单一事实来源的现代IT平台也能让您利用先进的技术，如人工智能。 金融。 金融机构的财务管理职能通常充斥着手工、耗时的工作。财务团队在准备月度结算时花费了无数小时和天数——而这些时间本可以用来提供更深入的见解，以帮助推动您组织的创新和增长。 利用人工智能进行情景规划和预测建模，使首席财务官能够超越传统的财务报告。通过分析整合的前后端数据，人工智能帮助您的组织从历史数据分析转向实时决策。 上述用例说明了人工智能如何提升个人银行业务功能。但当人工智能用于打破功能壁垒时，其益处更为显著。Carrillo描述了当该国最大银行连接应用和数据时产生的影响。 它令人难以置信，看到人力资源、IT和财务部门能够在单一平台上获取所需数据，并支持规模和更大灵活性，利用数据能力，支持新的收入模式，并为增长定位自己，”卡里略说。 为未来做准备 银行业应继续在不可预测的市场环境中航行。为了应对不确定的未来，Agarwal建议，今天就应该投资于建立您的基础设施和数据基础，包括投资于云计算、人工智能和模型。 云使实时决策成为可能并支持综合数据管理策略，”Carrillo解释道。“无论是分支机构经理、财务主管还是成本中心领导者，他们都需要快速获取数据。” 在未来5到10年内，我们可能会看到一些金融机构因为未能进行这些投资而崩溃的案例研究，Agarwal警告说。“那些进行这些投资并建立强大基础的组织可以拥有竞争优势并蓬勃发展。” 关于Workday Workday正在帮助银行和金融机构实现基于云的解决方案的好处，以提高运营效率、快速适应波动的需求，并在整个组织中获得更深入的洞察。你准备好加入他们了吗？了解统一的财务、人力资源、规划和分析系统如何帮助您的组织减少潜在中断的影响，并赋予员工正确的技能和信息以应对变革。欲了解更多信息，请访问：workday.com/banking。