GenAI采用的现状
包括GPT-4等尖端语言模型在内的GenAI最新进展，正使金融机构能够以新颖的方式利用AI的能力。合成数据生成——即使用算法而非现实世界收集来创建数据——已成为关键推动因素，为多样化的银行业务需求提供可扩展、自动化的解决方案。
然而，IDC的《2024年数据与AI脉搏》研究显示，东南亚地区的AI采用情况参差不齐。该研究还报告称，该地区只有23%的企业在AI使用方面被认为具有变革性，其特点是制定了重塑市场并提升客户体验的长期投资策略。
在领先者中，新加坡的AI采用力度强劲，而马来西亚和泰国则正将自己定位为新兴市场，逐步利用AI提高效率和盈利能力，然而，这些国家往往采取谨慎的观望态度，在实施全面的AI政策之前密切监测技术进步。
阻碍AI实施的挑战
尽管GenAI潜力巨大，但它也面临着重大困难。IDC表示，40%的受访者认为数据质量差是AI项目失败的原因，其次是隐私担忧(38%)和数据访问受限(36%)。早期采用者还面临着缺乏专业人员(41%)、实施成本高(30%)以及AI解决方案评估标准不明确(29%)等问题。
新加坡的金融机构，特别是那些受新加坡金融管理局(MAS)指导的机构，正在直面这些问题。MAS牵头的Project MindForge联合体开发了一个全面的GenAI风险框架，其中包括七个关键风险维度：公平性和偏见、伦理和影响、问责制和治理、透明度和可解释性、法律和监管合规性、监控和稳定性以及网络安全。AI输出中的幻觉、提示注入攻击和数据泄露等额外风险加剧了AI的采用难度。
GenAI在零售银行业的应用
GenAI为零售银行业提供了变革性的机遇，包括：
• 风险识别：改进预测分析以缓解金融风险。
• 客户参与度：提供高度个性化的沟通和AI驱动的营销。
• 运营效率：自动化重复性任务并优化工作流程。
• 知识管理：简化市场研究并提高销售效率。
虽然这些应用满足了客户不断变化的需求并增强了竞争灵活性，但要最大限度地发挥AI的潜力，就必须克服信任和治理方面的挑战。
伦理和监管考量
值得信赖的AI对于持续采用至关重要。与偏见、公平性和监管合规性相关的问题仍是行业讨论的重点。领导者必须处理更复杂的难题，如知识产权问题、数据隐私和问责制框架。IDC表示，80%的企业领导者对数据隐私和安全表示担忧，但只有10%的人觉得自己已做好准备满足监管要求。
数据匿名化、加密和隐私保护机器学习技术等新兴解决方案，正在帮助企业在创新和合规之间取得平衡。透明性、可解释性和人工监督对于AI决策的伦理性至关重要。这些措施能够建立信任，并帮助企业发现偏见，提高AI驱动结果的公平性。
新兴趋势和社会影响
GenAI加速了银行业当前的数字化转型。银行正在投资先进的数字平台、移动应用程序和数字服务，以提高可访问性和便利性。增强现实、虚拟现实和物联网等互补技术的使用也在增长，从而为客户提供更加个性化和沉浸式的体验。
从经济角度来看，GenAI正在影响行业和就业市场，为创新和增长开辟了新的潜力。它正在改变个人和企业与技术互动的方式，从而对创造力、沟通和人与AI的协作产生影响。
企业的前进道路
要充分发挥GenAI的潜力，企业必须建立强大的数据治理框架。IDC表示，32%的本地企业将数据治理和隐私担忧视为AI发展的主要障碍。明确的政策和流程对于确保AI系统的负责任和透明性至关重要。
可解释AI——即允许用户了解AI决策背后的逻辑的技术——对于解决偏见并确保公平结果至关重要。人工干预仍然是一项关键的安全措施，允许在复杂或道德上困难的情境中进行手动覆盖。这些做法可确保AI系统满足不同用户的需求，同时最大限度地减少意外后果。
虽然GenAI工具具有巨大潜力，但它们必须以强大的数据基础为支撑。受污染的数据会扭曲AI的结果，这凸显了清洁和可靠的数据准备的重要性。优先考虑数据完整性并采用结构化的AI实施方法的企业，将更有可能取得变革性成果。
为银行业创新铺平道路
GenAI正在将亚太地区的零售银行业推向前所未有的创新和效率水平，然而，要取得长期成功，就必须采取一种超越短期运营收益的平衡方法。金融机构可以通过专注于增强客户体验和创新市场解决方案等变革性成果，从而产生有意义的社会影响。
