GenAI采用的現狀

包括GPT-4等尖端語言模型在內的GenAI最新進展，正使金融機構能夠以新穎的方式利用AI的能力。合成數據生成——即使用算法而非現實世界收集來創建數據——已成為關鍵推動因素，為多樣化的銀行業務需求提供可擴展、自動化的解決方案。

然而，IDC的《2024年數據與AI脈搏》研究顯示，東南亞地區的AI采用情況參差不齊。該研究還報告稱，該地區只有23%的企業在AI使用方面被認為具有變革性，其特點是制定了重塑市場并提升客戶體驗的長期投資策略。

在領先者中，新加坡的AI采用力度強勁，而馬來西亞和泰國則正將自己定位為新興市場，逐步利用AI提高效率和盈利能力，然而，這些國家往往采取謹慎的觀望態度，在實施全面的AI政策之前密切監測技術進步。

阻礙AI實施的挑戰

盡管GenAI潛力巨大，但它也面臨著重大困難。IDC表示，40%的受訪者認為數據質量差是AI項目失敗的原因，其次是隱私擔憂(38%)和數據訪問受限(36%)。早期采用者還面臨著缺乏專業人員(41%)、實施成本高(30%)以及AI解決方案評估標準不明確(29%)等問題。

新加坡的金融機構，特別是那些受新加坡金融管理局(MAS)指導的機構，正在直面這些問題。MAS牽頭的Project MindForge聯合體開發了一個全面的GenAI風險框架，其中包括七個關鍵風險維度：公平性和偏見、倫理和影響、問責制和治理、透明度和可解釋性、法律和監管合規性、監控和穩定性以及網絡安全。AI輸出中的幻覺、提示注入攻擊和數據泄露等額外風險加劇了AI的采用難度。

GenAI在零售銀行業的應用

GenAI為零售銀行業提供了變革性的機遇，包括：

? 風險識別：改進預測分析以緩解金融風險。

? 客戶參與度：提供高度個性化的溝通和AI驅動的營銷。

? 運營效率：自動化重復性任務并優化工作流程。

? 知識管理：簡化市場研究并提高銷售效率。

雖然這些應用滿足了客戶不斷變化的需求并增強了競爭靈活性，但要最大限度地發揮AI的潛力，就必須克服信任和治理方面的挑戰。

倫理和監管考量

值得信賴的AI對于持續采用至關重要。與偏見、公平性和監管合規性相關的問題仍是行業討論的重點。領導者必須處理更復雜的難題，如知識產權問題、數據隱私和問責制框架。IDC表示，80%的企業領導者對數據隱私和安全表示擔憂，但只有10%的人覺得自己已做好準備滿足監管要求。

數據匿名化、加密和隱私保護機器學習技術等新興解決方案，正在幫助企業在創新和合規之間取得平衡。透明性、可解釋性和人工監督對于AI決策的倫理性至關重要。這些措施能夠建立信任，并幫助企業發現偏見，提高AI驅動結果的公平性。

新興趨勢和社會影響

GenAI加速了銀行業當前的數字化轉型。銀行正在投資先進的數字平臺、移動應用程序和數字服務，以提高可訪問性和便利性。增強現實、虛擬現實和物聯網等互補技術的使用也在增長，從而為客戶提供更加個性化和沉浸式的體驗。

從經濟角度來看，GenAI正在影響行業和就業市場，為創新和增長開辟了新的潛力。它正在改變個人和企業與技術互動的方式，從而對創造力、溝通和人與AI的協作產生影響。

企業的前進道路

要充分發揮GenAI的潛力，企業必須建立強大的數據治理框架。IDC表示，32%的本地企業將數據治理和隱私擔憂視為AI發展的主要障礙。明確的政策和流程對于確保AI系統的負責任和透明性至關重要。

可解釋AI——即允許用戶了解AI決策背后的邏輯的技術——對于解決偏見并確保公平結果至關重要。人工干預仍然是一項關鍵的安全措施，允許在復雜或道德上困難的情境中進行手動覆蓋。這些做法可確保AI系統滿足不同用戶的需求，同時最大限度地減少意外后果。

雖然GenAI工具具有巨大潛力，但它們必須以強大的數據基礎為支撐。受污染的數據會扭曲AI的結果，這凸顯了清潔和可靠的數據準備的重要性。優先考慮數據完整性并采用結構化的AI實施方法的企業，將更有可能取得變革性成果。

為銀行業創新鋪平道路

GenAI正在將亞太地區的零售銀行業推向前所未有的創新和效率水平，然而，要取得長期成功，就必須采取一種超越短期運營收益的平衡方法。金融機構可以通過專注于增強客戶體驗和創新市場解決方案等變革性成果，從而產生有意義的社會影響。