Barrières doorbreken: onderzoeken hoe banken generatieve AI schalen voor groei | Accenture Banking-blog (2023)

Disclaimer: ChatGPT heeft ons bericht niet geschreven, maar we hebben het wel om titelsuggesties gevraagd en hebben onze favoriete gekozen. Bedankt, generatieve AI!

We staan ​​op een keerpunt. Elke dag zien we hoe de capaciteiten van kunstmatige intelligentie (AI) menselijke capaciteiten weerspiegelen en overtreffen op het gebied van algemene vaardigheden. Accenture's recente rapport,Een nieuw tijdperk van generatieve AI voor iedereen, legt uit waarom generatieve AI de ultieme "co-piloot" is voor menselijke capaciteiten die het werk zullen transformeren en het bedrijfsleven opnieuw zullen uitvinden.

Tegenwoordig is de vraag voor banken niet of generatieve AI een grote impact zal hebben op hun branche, maar hoe. En hoe zullen ze profiteren van deze enorme kans om waarde vast te leggen?

De technologie voor grote taalmodellen (LLM's) achter tools zoals ChatGPT werkt om verschillende soorten inhoud te produceren, waaronder tekst, afbeeldingen, audio, code en synthetische gegevens met en zonder bestaande gegevens te analyseren. Nu deze technologie mainstream is geworden, creëert ze in versneld tempo waarde in alle sectoren. (Het is moeilijk te geloven dat ChatGPT pas zes maanden in ons leven is. Het is ook moeilijk te geloven dat binnen twee maanden na de lancering,het bereikte 100 miljoen maandelijkse actieve gebruikersom het de snelst groeiende consumententoepassing in de geschiedenis te maken.)

Met al dit AI-gepraat en testen zijn we al getuige van de gevolgen voor de banksector: lagere kosten, snellere omzetgroei, krachtigere contactcenterprocessen... en dat is nog maar het begin.Goldman Sachs heeft aangekondigd generatieve AI-tools te gebruiken om softwareontwikkelaars te helpen bij het schrijven en testen van code.Bovendien belichtte Julie Sweet van Accenture onlangs ons werk met een grote internationale bank die generatieve AI gebruikt in post-trade verwerking (intelligente e-mailroutering) om de klanttevredenheid te verbeteren en inefficiënties te verminderen.

Banken zullen snel moeten handelen om de concurrentie zo ongelooflijk voor te blijvengroeien enorme productiviteitsstijgingen liggen binnen handbereik. Net als de recordgroei van ChatGPT, verwachten we dat de acceptatie van generatieve AI in het bankwezen ongelooflijk snel zal gaan en dat de early adopters zullen profiteren van de productiviteitsstijging. Aangezien er duizenden manieren zijn om generatieve AI toe te passen voor succes, kunnen banken dit huidige momentum vandaag omarmen en beginnen met het begrijpen van de zakelijke impact terwijl ze een pad voorwaarts uitstippelen. Laten we bespreken hoe.

Wat betekent generatieve AI voor de banksector?

Uit onderzoek van Accenture blijkt dat 90% van alle werkuren in de banksector kan worden beïnvloed door grote taalmodellen (LLM's). Om dieper te duiken, ontdekten we dat 54% van de werktijd in de branche meer mogelijkheden biedt voor automatisering door AI. We voorspellen dat de branche tegen 2028 een productiviteitsstijging van 30% van de werknemers zal zien, van de frontoffice tot de backoffice. Welkom in een nieuwe toekomst van mens + machinewerk.Generatieve AI heeft de kracht om alle aspecten van bankieren te beïnvloeden. Terwijl de industrie ernaar streeft de front- en backoffice uit te breiden en te automatiseren met behulp van generatieve AI, zien we dagelijks nieuwe use cases en applicaties groeien. Sommige early adopters verkennen al gebieden zoals:

• Transformatie frontoffice en dienstverlening:Door het gebruik vangeneratieve AI,bankSkanikooitklantinformatie enversnellen de interpretatie van het doel en de voorkeur van de klantverbeterenklantinteracties, via digitale, telefonische en persoonlijke service- en verkoopkanalen, Enlevereninzichtendie focus opbouweningklantrelaties binnenmeerzinvolle manieren.
  • Bijvoorbeeld generative AI ondersteunt adviseurs doorhet verstrekken vanefficiëntere en gepersonaliseerde inzichten.Morgan Stanley Wealth Management lanceerde onlangs zijn interne initiatief met OpenAI naarhaar klanten beter van dienst zijn. Het stelt financiële adviseurs in staat om "vragen te stellen en grote hoeveelheden inhoud en gegevens te overwegen, met antwoorden die worden geleverd in een gemakkelijk verteerbaar formaat dat uitsluitend is gegenereerd op basis van MSWM-inhoud."Ggeneratieve AIis ooktransformerencontact centers door in te schakelenagenten aanactie ondernemenTvia geautomatiseerde notities tijdens gesprekkennaarverbeterenedeklantervaringEnvoorzienmeerinzichten op maat rechtstreeks voor de agent.

• Marketing:Voor bankmarketeers wordt de ambitie om hypergepersonaliseerde content te schalen steeds beter haalbaar door middel van generatieve AI. De visie is dat elke ervaring op maat wordt gemaakt voor elke klant, via tekst-, audio- en visuele kanalen om contentcreatie en personalisatie te transformeren.
  • Zo werkte Accenture onlangs samen met een grote internationale retailbank om de klantbetrokkenheid met zijn content te maximaliseren door middel van meer gepersonaliseerde berichten, aangestuurd door generatieve AI. De resultaten waren indrukwekkend, inclusief de mogelijkheid om 30x meer creatieve inhoud van hoge kwaliteit te leveren zonder de levertijd te verlengen. De bank investeert nu in een intern bedrijfsmodel en architectuur om generatieve AI op bedrijfsniveau in te zetten.

• Operationele transformatie:Van consumentenplicht, kennisbeheer, klachten, KYC en controles, er is een rijk potentieel voor generatieve AI-oplossingen om operationele processen met menselijke interactie naar behoefte te stroomlijnen.
  • Deze technologie kan bijvoorbeeld de toezichtpraktijken van banken verbeteren door middel van richtlijnen die deugdelijke praktijken op het gebied van risicobeheer en naleving van niet alleen wet- en regelgeving, maar ook beleid, plannen, interne regels en procedures stimuleren. Generatieve AI-tooling, zoals HERA van Accenture, vergroot de mens als eerste verdedigingslinie voor een organisatie.Het kan KYC/AML-inspanningen beter ondersteunenen pak potentiële fraudegevallen sneller en nauwkeuriger aan dan ooit tevoren. En voor een ander voorbeeld, als onderdeel van de GPT-4-bèta,Stripe gebruikt de technologie op "verschillende manieren om operaties te stroomlijnen en gebruikers te helpen sneller de informatie te krijgen die ze nodig hebben."Een resultaat van deze focus is Stripe Docs waarmee ontwikkelaars geld kunnen uitgeven"minder tijd lezen en meer tijd bouwen."

• Gegevensbeheer:Banken kunnen generatieve AI gebruiken om de hiaten automatisch op te vullen in de dataproductdefinitie, afstamming en metadata.
  • Bijvoorbeeld,het AI Research-team van J.P. Morgan heeft verschillende methoden geïdentificeerd om synthetische gegevens te creërenen leerde dat verschillende methoden van toepassing kunnen zijn op verschillende soorten gegevens. Ze kunnen realistische synthetische gegevens creëren door het proces te begrijpen dat de echte gegevens genereert, en vervolgens het proces zelf modelleren om de synthetische gegevens te produceren. Het model kan declaratief zijn of worden vastgelegd in simulaties. Bovendien kunnen we de echte gegevens direct gebruiken om generatieve neurale netwerken (GNN's) te trainen, die met succes zijn gebruikt om een ​​verscheidenheid aan andere synthetische gegevens te genereren.

Het komt erop neer: we zien hoe generatieve AI de banksector transformeert. Het potentieel kan eindeloos aanvoelen. Van tekst en code tot afbeeldingen, video, spraak, 3D en meer, de impact doet zich voor in het hele bedrijf. Het zal de groei stimuleren en de productiviteit verhogen, maar banken zullen vandaag moeten blijven verkennen en experimenteren om er in de toekomst de vruchten van te plukken.

Geen toverstaf: de risico's begrijpen

Het huidige tempo van de technologie vereist dat banken snel reageren op AI-kansen, maar ze moeten ook voorzichtig zijn om de juridische, ethische en reputatierisico's in overweging te nemen.

VanItalië's korte verbod op ChatGPT naarJPMorgan Chase & Co. beperkt het gebruik van de ChatGPT-chatbot door zijn werknemers, tonen de krantenkoppen ons het scala aan reacties over de hele wereld. Generatieve AI zal versterken wat mensen kunnen bereiken, maar banken kunnen het zich niet veroorloven om de potentiële risico's te negeren terwijl de wereld in deze vroege dagen navigeert.

Accenture's zes belangrijkste risico- en regelgevingsvragen voor generatiefAIzal een belangrijke stap zijn in het ontwikkelen van een strategie en roadmap. Maar dat is slechts een startpunt. Banken moeten zich voorbereiden op:

• Modelhallucinaties: LLM-modellen hebben momenteel de neiging gezaghebbend klinkende antwoorden op vragen te geven, zelfs als ze het antwoord niet weten.
• “Black box”-denken: het kan moeilijk zijn om de output van de modellen te interpreteren of te begrijpen hoe ze deze hebben geproduceerd.
• Vooringenomen trainingsgegevens: zoals bij elke AI-oplossing wordt de uitvoer beperkt door de kwaliteit van de brongegevens. Bias van door mensen ingevoerde brongegevens zal worden geëxtrapoleerd in de uitvoer.

Daarnaast zijn er uitdagingen op het gebied van kosten, beveiliging en privacy, interpreteerbaarheid, nauwkeurigheid en milieu-impact. Om deze problemen aan te pakken, zullen banken moeten bepalen hoe ze de kracht van bestaande fundamentele investeringen het beste kunnen benutten, bijvoorbeeld met betrekking tot verantwoorde AI, gegevensbeheer en FinOps. Banken zullen ook moeten onderzoeken hoe ze hun infrastructuur en operationele modellen het meest effectief kunnen aanpassen, gezien de nieuwe vereisten en voordelen die verband houden met het opschalen van generatieve AI-mogelijkheden.

Er zullen ook cruciale beslissingen worden genomen rond AI-partnerschappen.Databricks heeft de code vrijgegeven voor een open-source LLM genaamd Dolly,en de site legt uit dat deze tool een bedrijf in staat stelt "zijn eigen LLM-model te bouwen in plaats van gegevens naar een gecentraliseerde LLM-provider te sturen". Hierdoor zou het bedrijf kunnen voldoen aan zijn "specifieke behoeften aan modelkwaliteit, kosten en gewenst gedrag" en/of het delen van gevoelige gegevens met een derde partij vermijden. (Vandaag voorop:Bloombergs ontwikkeling van BloombergGPTTM.)

Simpel gezegd, banken zullen realistisch moeten zijn over de uitdagingen die gepaard gaan met heruitvinding in het tijdperk van generatieve AI. Banken wachten cruciale beslissingen terwijl ze de risico's en voordelen onderzoeken. Het doel zal zijn om snel te handelen met een verantwoorde, strategische aanpak.

Aan de slag: hoe banken vandaag kunnen beginnen met het gebruik van generatieve AI

Om generatieve AI te gebruiken voor het opnieuw uitvinden van bedrijven, kunnen banken werken aan het ontwikkelen van een diepgaand begrip van de technologie, de relevante ecosystemen en de kansen binnen hun bedrijf en de sector.

Accenture heeft zes essentiële punten geïdentificeerd voor de adoptie van generatieve AIom bedrijven te helpen inzicht te krijgen in de volgende stappen op hoog niveau voor toekomstig succes. We raden aan om met deze adoptiegids te beginnen en vervolgens te overwegen:

• Uw leiderschap en belanghebbenden informeren over generatieve AI. Werk aan het definiëren van uw visie en het beoordelen van uw waardeketen om gebruiksscenario's te identificeren en te prioriteren.
• Nu experimenteren met en snel prototyping van generatieve AI-use-cases. Meet vervolgens de impact, acceptatie en algemene gereedheid.
• Uitvoeren door te beslissen waar en hoe actie te ondernemen. Stel een uitgebreide activeringsstrategie op met praktische stappenplannen voor implementatie en implementatie.

Door vandaag te beginnen, kunt u uw minder fantasierijke concurrenten een stap voor zijn om te profiteren van dit cruciale moment in de tijd en generatieve AI te gebruiken om uw bedrijf te transformeren. Vergeet niet dat de kunst van het mogelijke grotendeels onaangesproken blijft. Het is tijd om dit moment vast te leggen en de AI-aangedreven mogelijkheden te omarmen voor ongelooflijke nieuwe wegen naar succes.

Om deze spannende discussie voort te zetten en meer te leren over hoe generatieve AI u kan helpen,neem vandaag nog contact met ons op.

Speciale dank aanAs Garner, Accenture Data Engineering Senior Manager, enAbhit Sahota, Accenture Song Marketing Transformation Manager, voor zijn bijdrage aan deze blogpost.

Disclaimer: deze inhoud is bedoeld voor algemene informatiedoeleinden en is niet bedoeld om te worden gebruikt in plaats van overleg met onze professionele adviseurs. Copyright© 2023 Accenture. Alle rechten voorbehouden. Accenture en het bijbehorende logo zijn geregistreerde handelsmerken van Accenture.