下一代人工智能对银行业的影响

人工智能（AI）的快速发展有可能彻底改变银行从前端到后端的运维方式。随着人工智能的逐渐普及，这波浪潮将对员工、客户和监管机构产生持久影响。银行需要再次重视协作以应对技术和组织性变革，帮助推行自己的 AI 策略。

生成式 AI 是银行手中的强大新工具。它可以承担更多的客服负担，并减少后台运维的工作量。短期内，人工智能的积极影响将体现在利润方面，但我们相信，下一代人工智能将对银行业的价值创造产生重要影响，这无疑会改变竞争格局。虽然机会巨大，但银行需要解决众多挑战，才能最大限度地发挥 AI 的潜力。

人工智能在银行业领域的未来

在使用预测性 AI 实现内部运维的自动化和简化方面，银行业有着悠久的历史。例如，通过使用模式来协调付款，或通过预测谁最有可能还款来协助追收债务。然而，在展望银行业的未来时，我们发现了一个重大机会，可以将 AI 的使用扩展到银行的其他领域，帮助促进销售、管理风险并优化运维。

从获取、引导客户到提供咨询服务，银行有机会改进与潜在客户接触和互动的方式，同时创造新的价值流。AI 可以通过多种方式提高客户满意度和保留率，同时加快获取和引导新客户的速度。AI 可以通过使用预测性分析，帮助银行更有效地识别潜在客户，让客户引导过程完全实现自动化，并通过更加个性化的产品和服务来改善客户体验。

此外，AI 还可以帮助银行的运维和服务团队改进处理和支持工作，减少等待时间并提高运维效率。财务建议可以更加智能，更能适应不断变化的环境；银行内的异常处理工作可以更快完成；AI 助理也可以不那么机械，用更具人情味的对话语气来处理更复杂的客户咨询和问题。此外，还可以使用 AI 来精简银行财务报告，自动进行数据编译和分析以提高、准确性和及时性。

银行能否跟上市场的变化，AI 的作用不可小觑。有了分析大型数据集的能力，银行业的风险建模就可以更加可靠和动态化，更准确地预测和缓解市场风险。此外，通过使用复杂的模式识别功能来识别可疑交易并减少误报，AI 可以更好地检测金融犯罪行为。

在银行内扩大 AI 采用范围的挑战

尽管 AI 在银行业领域的前景一片大好，但扩大 AI 的采用范围也不那么容易。采用 AI 技术不仅涉及技术调整，还涉及客户期望和企业组织做法的转变。如果银行考虑在内部进行更深层次的整合，务必要认识到可能出现的障碍，并做好克服这些障碍的准备。

银行需要将 AI 扩展到与产品、数据、合规性、运维以及人才招聘和培训相关的各个新领域，在这个过程中，可能会遇到重重障碍。在整个银行机构、跨交付团队和运维部门扩大 AI 的采用范围是一项重大挑战，尤其是在变革步伐不断加快的情况下。为这些群体提供所需的工具，让 AI 更容易上手，是深化 AI 影响的关键。扩大 AI 采用范围需要提供一个平台，将这些团队聚集在一起并提供他们所需的工具。

银行还需要解决各种其他问题，例如说服不信任 AI 的客户使用基于 AI 的服务、数据的隐私和安全性，以及聘用和留住精通数据科学和银行业务的 AI 专业人员。虽然这些问题可能貌似艰巨，但如果能够了解必要的功能，并找到合适的合作伙伴和工具来推动 AI 集成，情况就会大为改观。

可信度是关键

在银行的新领域使用 AI，可能会引发对隐私、准确性和公平性的新顾虑。这就需要加强数据的获取和模型的管理，让客户和监管机构能够更好地了解 AI 的使用情况。模型偏差和漂移的监控是一项重要功能，可确保银行持续评估和调整 AI 模型，预防出现错误和偏差。为了保持 AI 使用的合规性和透明度，需要定期审查并向监管机构报告。例如，我们与 watsonx.governance 的集成让银行能够有效地管理模型风险。

红帽正在帮助世界各地的银行扩大 AI 的采用范围，帮助他们从 AI 中获得更多价值，让投资获得回报。借助红帽® OpenShift® AI，团队能够跨任何云环境训练、调整和提供模型。它提供了一个现代化平台，让数据科学家和开发人员能够携手合作，在整个企业组织范围内扩展人工智能的应用。

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