Инвестиционные банки должны принять ИИ сейчас
Инвестиционные банки должны принять ИИ в настоящее время, поскольку технологические достижения сделали искусственный интеллект (ИИ) необоротным фактором в современных бизнес-стратегиях. Готовы ли вы добиться успеха в организационной среде в этой конкурентной среде? Представьте себе, что оптимизирующие операции, предлагая опыт клиентов, управляемый данными, и спрыгнуть конкурентов-все это благодаря власти ИИ. Время ожидания закончилось; ИИ – это не просто тенденция, а краеугольный камень будущего роста инвестиционного банкинга.
Также прочитайте: банки и частные финансы нацелены
Срочность принятия искусственного интеллекта в инвестиционном банковском деле
Усыновление ИИ больше не является выбором для инвестиционных банков; Это важно для выживания и актуальности в финансовой экосистеме. Финансовая индустрия переживает смену парадигмы, где требования клиентов, проблемы регулирования и огромные темпы технологических инноваций изменяют операции.
Ожидание для реализации решений искусственного интеллекта может привести к нерелевантности, поскольку более гибкие конкуренты принимают передовые технологии. Эти конкуренты обеспечивают свои позиции в качестве лидеров в области эффективности, удовлетворенности клиентов и доли рынка. Инвестиционные банки, которые решают риск отставать навсегда.
Также прочитайте: Банковские технологические тенденции: рост ИИ и снижение BAAS
Как ИИ трансформирует ландшафт инвестиционного банкинга
Потенциальные применения ИИ в банковском секторе огромны и разнообразны. От автоматизации задач бэк-офиса до улучшения процессов принятия решений, возможности ИИ изменяют почти все аспекты операций. Ниже приведены некоторые основные примеры его трансформационного потенциала:
1. Повышение эффективности работы
ИИ превосходно в автоматизации повторяющихся, трудоемких задач. Например, системы AI могут обрабатывать ввод данных, обнаружение мошенничества и отчетность по соблюдению нормативных требований со скоростью и точностью молнии. Это позволяет финансовым командам сосредоточиться на дорогостоящей стратегической деятельности, а не на административном бремени.
2. Повышение обслуживания клиентов
Ожидания клиентов взлетели в эпоху цифровых технологий. ИИ обеспечивает персонализированные взаимодействия, анализируя огромные объемы клиентских данных для выявления потребностей и предпочтений. Чатботы, прогнозирующая аналитика и системы рекомендаций, обусловленные ИИ помогают банкам предлагают индивидуальные решения для своих клиентов, повышая отношения с клиентами и уровни удовлетворения.
3. Революционизация управления рисками
Управление рисками является критическим аспектом банковского дела. Инструменты искусственного интеллекта используют прогнозирующую аналитику для оценки кредитных рисков, выявления рыночных тенденций и предвидеть потенциальные финансовые угрозы. Намечая закономерности, которые люди могут упускать из виду, ИИ укрепляет способность учреждения принимать обоснованные, подготовленные к риску решения.
4. Вождение принятия решений с помощью данных
Инвестиционные банки обрабатывают огромные пулы данных, а ИИ является конечным инструментом для превращения необработанных данных в действенную информацию. Используя алгоритмы машинного обучения, банки могут анализировать метрики, чтобы прогнозировать траектории акций, оптимизировать портфели и оптимизировать деятельность по снижению капитала.
Конкурентный императив для инвестиционных банков
Бизнес больше не просто предоставление финансовых услуг. Речь идет о доставке более быстрых, более надежных и умных решений, чем конкуренты. Компании, использующие ИИ, демонстрируют заметно улучшенное принятие решений, распределение ресурсов и возможности планирования прогнозирования, оставляя традиционных игроков пытаться наверстать упущенное.
Более того, задержки в интеграции искусственного интеллекта создают неэффективность и уязвимости. Клиенты в современном рыночном спросе скорости, точности и стоимости от своих инвестиционных консультантов. Без инструментов, основанных на AI для удовлетворения этих ожиданий, банки рискуют разрушать доверие клиентов и лояльность, которые труднее восстановить, чем когда-либо прежде.
Также читайте: роль искусственного интеллекта в технологии оплаты.
Барьеры, препятствующие реализации ИИ
Несмотря на четкие преимущества, многие инвестиционные банки по -прежнему не решаются инвестировать в ИИ, и несколько причин способствуют этой инерции:
1. Устаревшие системы
Многие финансовые учреждения работают в устаревших системах, разработанных десятилетия назад. Эти инфраструктуры часто несовместимы с современными технологиями ИИ. Миграция в новые системы может показаться дорогостоящим и сложным, но задержка этих обновлений ставит банк в недостатке в долгосрочной перспективе.
2. талантливые пробелы
Внедрение ИИ требует квалифицированных специалистов в области науки о данных и машинного обучения. Нехватка таких талантов представляет собой значительный барьер для организаций, не желающих, чтобы уступили нынешних сотрудниках или инвестировать в экспертов по найму.
3. Страх нормативных рисков
Финансовые услуги работают в высокорегулируемых средах. Страх перед ошибками ИИ или неправильной интерпретации, приводящими к проблемам соблюдения, может сделать банки чрезмерно осторожными. Инвестирование в надежные, прозрачные системы ИИ смягчает эти риски и обеспечивает более плавную интеграцию в рамках соответствия.
Стоимость бездействия
Стоимость не внедрения ИИ в значительной степени затмевает первоначальные расходы на реализацию. Отсутствие конкурентов с точки зрения технологий может привести к потерянной доле рынка, снижению потоков доходов и снижению репутации бренда. Когда опыт клиентов ухудшается из-за отсутствия услуг с A-усиленными AI, клиенты могут обратиться к более прогрессивным альтернативам.
Кроме того, неэффективность в процессах, более высоких эксплуатационных затратах и устаревших решениях по соответствию могут составлять убытки с течением времени. Сообщение ясно: «Нерешительность принять ИИ» – это самые рискованные финансовые решения, которые инвестиционные банки могут совершить сегодня.
Также читайте: ИИ для конкурентного преимущества
Стратегии для успешного принятия ИИ
Чтобы воспользоваться преимуществами ИИ, инвестиционные банки должны использовать стратегические шаги к его принятию. Успешная стратегия включает в себя:
1. Строительство четкой дорожной карты ИИ
Фирмы нуждаются в хорошо структурированном плане, определяющем важные случаи использования для ИИ в рамках их операций. Это гарантирует, что инвестиции нацелены, обеспечивая измеримую прибыль с течением времени.
2. повышение рабочей силы
Обучение существующего персонала в области искусственных технологий способствует культуре инноваций в организации. Эти сотрудники становятся пионерами, преодолевая пробелы в знаниях и обеспечивая плавную интеграцию.
3. Партнерство с лидерами технологий
Сотрудничество с установленными поставщиками решений для искусственного интеллекта уменьшает график внедрения, обеспечивая при этом доступ к передовым технологиям. Этот подход также сводит к минимуму риски, связанные с созданием собственных систем с нуля.
Будущие требования сегодня
Инвестиционные банки больше не имеют роскоши использовать подход ожидания и см. В ИИ. Индустрия финансовых услуг быстро меняется, и ИИ выступает в качестве катализатора для беспрецедентного роста и инноваций. Охватывая ИИ сейчас, инвестиционные банки позиционируют себя, чтобы возглавить рынок, который вознаграждает гибкость, интеллект и превосходный опыт клиентов.
Обдумывание больше не является вариантом. Самые умные инвестиционные банки уже предпринимают меры, и результаты говорят сами за себя. Чтобы оставаться конкурентоспособными и обеспечить их будущее, у остальных нет выбора, кроме как последовать их примеру.
Ссылки
Агравал, Аджай, Джошуа Ганс и Ави Голдфарб. Машины прогнозирования: простая экономика искусственного интеллектаПолем Harvard Business Review Press, 2018.
Зигель, Эрик. Прогнозирующая аналитика: способность предсказать, кто будет нажимать, покупать, лгать или умеретьПолем Wiley, 2016.
Яо, Мария, Эдельн Чжоу и Марлен Цзя. Применяемый искусственный интеллект: справочник для лидеров бизнесаПолем Topbots, 2018.
Мерфи, Кевин П. Машинное обучение: вероятностная перспективаПолем MIT Press, 2012.
Митчелл, Том М. Машинное обучениеПолем McGraw-Hill, 1997.
