AI có thể được đưa vào hoạt động trong ngân hàng như thế nào
Từ văn phòng phía sau (Back office) và văn phòng trung gian cho đến các giao dịch viên, cố vấn, người quản lý mối quan hệ và đại lý trung tâm liên lạc ở văn phòng phía trước, khả năng AI tổng hợp tự động hóa các công việc thủ công thông thường và nâng cao năng lực của nhân viên sẽ tạo ra sự khác biệt sâu sắc.
Vì có nhiều trường hợp sử dụng tiềm năng cho AI tổng hợp hơn bất kỳ ngân hàng nào có thể khám phá cùng một lúc, câu hỏi lớn không phải là nên làm gì mà là không nên làm gì — và do đó, làm thế nào để ưu tiên áp dụng.
Điều quan trọng là cân bằng giữa nhu cầu phổ biến nhanh chóng trong toàn tổ chức với chi phí đi kèm và các yêu cầu pháp lý liên quan. Một số trường hợp sử dụng đơn giản và tương đối rẻ tiền trong khi những trường hợp khác, chẳng hạn như xây dựng một bản song sinh kỹ thuật số cho chức năng thế chấp của ngân hàng, lại phức tạp và đòi hỏi nhiều chuyên môn, dữ liệu và tính toán. Liên quan đến tính toán, chi phí sử dụng hầu hết các mô hình AI tổng quát giảm nhanh chóng khiến cho việc ưu tiên trở nên đặc biệt khó khăn. Nhiều ngân hàng đang bắt đầu hành trình sáng tạo AI của mình với các ứng dụng đơn giản, không hối tiếc, đồng thời lập kế hoạch về thời gian cho các sáng kiến phức tạp hơn bằng cách tính toán nơi các đường cong chi phí và lợi nhuận thay đổi có thể giao nhau.
✅ Ngân hàng có thể đạt được sự cân bằng cần thiết bằng cách thực hiện đồng thời 3 việc:
• Dẫn đầu với sự hỗ trợ và tài trợ từ trên xuống cho các sáng kiến ưu tiên;
• Thiết lập một mô hình điều hành và chỉ đạo đảm bảo được áp dụng và tuân thủ tất cả các quy định liên quan;
• Thúc đẩy việc triển khai và áp dụng đa tốc độ trên các phân đoạn kinh doanh, chức năng và ứng dụng doanh nghiệp.
Bằng cách mở rộng phạm vi ra ngoài các ứng dụng đơn lẻ, các ngân hàng có thể tích hợp AI tổng thể một cách toàn diện hơn vào chuỗi giá trị của họ, dẫn đến những cải tiến mang tính chuyển đổi trong các chức năng kinh doanh.
Một trong những ưu tiên hàng đầu của nó là thành lập một trung tâm xuất sắc về AI có tính sáng tạo (CoE). Nhóm chuyên trách này sẽ tập trung vào việc tạo ra giá trị kinh doanh bằng cách thực hiện chiến lược AI tổng quát của ngân hàng và áp dụng công nghệ chéo trong toàn ngân hàng. Nó sẽ ưu tiên các trường hợp sử dụng, dọn đường cho AI tổng hợp được mở rộng quy mô theo mô hình liên kết và xúc tác cho sự đổi mới.
✅ Trách nhiệm của CoE có thể bao gồm:
• Hợp tác với các đơn vị kinh doanh để phát triển các bằng chứng về khái niệm và triển khai những bằng chứng thành công trong toàn tổ chức.
• Phát triển và thực thi các phương pháp tiếp cận, tài sản, phương pháp thực hành tốt nhất và nguyên tắc tốt nhất để triển khai các giải pháp được tiêu chuẩn hóa.
• Thiết lập các khuôn khổ và cách tiếp cận mô hình quản lý rủi ro, đảm bảo tuân thủ không chỉ luật pháp mà cả các tiêu chuẩn và yêu cầu quản trị doanh nghiệp.
• Hỗ trợ đánh giá nhà cung cấp.
Nguồn Accenture
—-/$/—-
How generative AI can be put to work in banking
From the back and middle offices through to the tellers, advisors, relationship managers and contact center agents in the front office, the ability of generative AI to automate routine manual tasks and augment workers’ capabilities will make a profound difference.
Since there are more potential use cases for generative AI than any bank could possibly explore at any one time, the big question is not what to do but rather what not to do—and therefore, how to prioritize adoption.
The key is to balance the need for rapid diffusion throughout the organization with the accompanying cost and with the relevant regulatory requirements. Some use cases are simple and relatively inexpensive while others, like building a digital twin of the bank’s mortgage function, are complex and require a lot of expertise, data and computation. With regard to computation, the rapid decline in the cost of using most generative AI models makes prioritization especially challenging. Many banks are starting their generative AI journey with simple, no-regrets applications while planning the timing of their more complex initiatives by calculating where the shifting cost and return curves are likely to intersect.
✅ Banks can achieve the necessary balance by doing three things simultaneously:
• Lead with top-down support and funding for the prioritized initiatives;
• Establish an operating and steerco model that ensures adoption and is compliant with all relevant regulations;
• Drive multi-speed implementation and adoption across business segments, functions and enterprise applications.
By broadening the scope beyond single applications, banks can integrate generative AI more holistically into their value chains, leading to transformative improvements across business functions.
One of its first priorities should be the establishment of a generative AI center of excellence (CoE). This dedicated group will focus on generating business value by implementing the bank’s generative AI strategy and cross-pollinating the technology throughout the bank. It will prioritize use cases, clear the way for generative AI to be scaled up in a federated model, and catalyze innovation.
✅ The responsibilities of the CoE could include:
• Collaborating with the business units to develop proofs of concept and roll out the successful ones throughout the organization.
• Developing and enforcing standardized approaches, assets, best practices and principles for the deployment of solutions.
• Establishing the frameworks and approaches for model risk management, to ensure compliance with not only the law but also corporate governance standards and requirements.
• Supporting vendor assessments.
Source Accenture
