安永是指 Ernst & Young Global Limited 的全球组织，加盟该全球组织的各成员机构均为独立的法律实体，各成员机构可单独简称为“安永”。Ernst & Young Global Limited 是注册于英国的一家保证（责任）有限公司，不对外提供任何服务。
对于拥有适当战略、人才和技术的银行，GenAI可以助其实现运营转型及重塑未来商业模式。
概要
- 安永–博智隆的最新研究显示，银行认识到GenAI带来的转型价值，但在初始部署中会优先考虑后台自动化。
- 清晰的长期愿景和正确的用例可以帮助银行克服诸如专业知识不足、高成本和技术落后等短期困难。
- 强大的治理模式和控制措施是应对数据隐私、有偏见的结果和监管不确定性等风险时所必需的。
嵌入式和去中心化的金融、代币化、实时支付和生成式人工智能 (GenAI) 是塑造当今银行业的强大力量。这些力量为银行提供了重塑业务模式的独特机遇，而GenAI已成为银行加速创新的重要手段。
安永–博智隆的最新研究揭示了全球零售银行和商业银行的决策者如何看待GenAI带来的机遇与挑战，同时强调了初始优先事项。
具体来说，受访者指出GenAI在三大领域改变了银行的工作方式：
- 通过自动化销售相关活动来提高生产率 (66%)
- 提升现有技术能力 (63%)
- 加速更大范围的创新 (54%)
零售银行和商业银行预计GenAI改变工作方式的八大途径。三分之二的受访者预测，GenAI将带来更高的生产率；超过一半的受访者预测，它将增强现有技术能力并加速创新。
下载安永–博智隆调查全文：零售银行和商业银行中的生成式人工智能 (EN)
虽然生产率和自动化位居榜首并不令人意外，但银行领导者清楚地看到，GenAI的价值并不局限于流程改善和成本节省，还能帮助他们增强能力，推动更多、更快的创新。
“银行在利用GenAI寻找机会时应该摒弃过时思维。安永–博智隆金融服务主管Aaron Byrne表示：“颠覆者和市场新生力量带来的生存风险要求银行超越自动化，重新构想银行商业模式。”
在制定GenAI战略和计划时，银行领导者必须认识到GenAI与Web3、区块链、量子计算以及其他颠覆性技术的地位。长期规划必须反映出这些技术如何以正确的组合部署来改变核心业务职能（例如运营、财务、风险管理、产品开发和销售）。更重要的是，这些技术还可以开辟新的收入来源并打造全新的价值主张。
银行应该重新思考什么是可能的：
- 客户互动（例如新客户加入、账户设置、服务活动）可以更精简、更智能。
- 营销宣传和优惠可以高度定制化。
- 商业银行可以大大加快结算速度。
- 资本市场可以在交易执行、处理、证券服务和风险建模方面实现飞跃。
- 投资银行家、分析师和顾问可以利用这些工具来定制投资策略，评估交易风险，并发掘新机遇。
要实现上述，需要有清晰的愿景、执行变革的能力、新技术能力以及新的技能和人才。
银行在利用GenAI寻找机会时应该摒弃过时思维。颠覆者和市场新生力量带来的生存风险要求银行超越自动化，重新构想银行商业模式。
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第一章
银行业采用GenAI的限制和障碍
调查揭示了阻碍GenAI投资成功的五大障碍。
银行面临诸多重大挑战，这可能会制约其无法从GenAI投资中获得丰厚回报。调查结果显示，银行面临几大挑战：
1. 专业知识和资源不足
银行发现为GenAI计划配备人员时存在资源缺口。超过一半的受访者表示，内部专业知识不足是建立专职GenAI团队的最大挑战。
缺乏知识
的银行决策者表示，内部专业知识不足是建立专职GenAI团队的一大挑战
2. 成本和预算限制
经济状况限制了银行对所有技术的投资，GenAI也不例外。超过一半的受访者表示，在探索GenAI计划时，实施成本是一大挑战。
实施成本
的银行决策者表示，高成本是实施GenAI的障碍
3. 对内部能力缺乏信心
许多银行目前采用的技术架构老旧、高度定制化，加之各种权宜之计和数据流不畅，这些都对AI的实施构成障碍。认识到这些限制，相当部分的受访者表示，他们认为自己的机构并不具备适合实施GenAI的技术基础设施和能力。
对内部能力的担忧
的银行家对其实施GenAI用例的内部能力（技术基础设施、控制和人才）缺乏信心
该图表代表对内部能力有信心的银行受访者的百分比（按存款规模）。所有受访者中，三分之二对其部署GenAI用例的内部能力表示有信心。存款更多的受访者对内部技术基础设施和能力的信心略有上升。
4. 确定用例的优先级
部署AI的多种选择方案使得银行难以确定可产生最大影响的初始用例。许多银行优先考虑在后台职能中部署传统的自动化能力（例如机器人流程自动化）。绝大多数受访者表示，他们所在的银行正在等待进一步的开发和测试，然后才能将前台用例作为优先事项。
确定用例的优先级
的银行正在等待进一步的开发和测试，然后才能将前台用例作为优先事项
该图表显示了将前台应用作为优先事项的银行受访者百分比。67%正在等待进一步的开发和测试，然后才能将前台用例作为优先事项。
5. 监管的不确定性与风险
不断发展的法规给合规要求和银行可能面临的责任风险带来了不确定性。从弹性角度来看，银行需要做好准备，应对黑客、欺诈者和其他不良行为者利用GenAI的情况。由于监管正在迎头赶上，企业需要考虑如何建立并启用能够预见监管发展的系统，而不是构建可能受制于限制规定的流程。同样，希望部署GenAI的银行必须牢记监管机构所言：现有规则将适用于GenAI。
与数据隐私、安全性、准确性和可靠性相关的风险是银行对GenAI实施最担忧的问题。考虑到大语言模型 (LLM) 可能会出现幻觉和偏见，这是可以理解的。敏感和机密数据在银行业务中普遍存在，这引发了对意外数据泄露和错误交易的担忧。
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第二章
银行推进GenAI应用的五大重点事项
银行应关注这些关键的战略性重点，以加速创新并重塑银行模式。
1.用“面向未来”的方法展望业务转型
为了把握GenAI带来的机遇，银行应该基于GenAI赋能的新能力重新构想其未来商业模式，进而逆向思考，确定近期用例的优先级。AI赋能的新业务能力可以为数据货币化、扩大产品和服务范围以及加强客户参与度创造新的机遇。上述所有步骤都将增强该组织的竞争力。
现在该如何行动
银行应借鉴以往实施创新技术（如区块链和机器人流程自动化）的经验，评估GenAI、现有技术或二者结合是否可以解决具体问题和把握机遇。强大的用例将纳入传统上由人来完成的“高接触”活动，这些活动利用大型数据集或需要生成式响应逻辑。监管考量也是确定用例优先级排序的一个因素。监管当局可能会希望企业在金融犯罪等领域部署先进的GenAI系统。
展望未来
随着时间推移，银行应为业务制定全面的愿景，纳入完整的创新组合，并做好准备，随着AI技术的持续快速发展，以灵活的方式进行调整。
2.探索获取新技术、新人才的生态系统方法
许多需要更新技术的银行可以借此机会，通过采用GenAI超越当前的架构限制。然而，要使GenAI在工作场所发挥作用，它需要获取员工的操作专长和行业知识。
鉴于GenAI的创新性和许多银行有限的技术能力，可能需要通过收购或合作来获取必要的技能和资源。GenAI处理非结构化数据的能力使其更容易通过生态系统与第三方连接和共享数据。半数 (51%) 银行表示，与内部开发相比，他们更倾向于将合作作为GenAI用例的市场进入方式。
现在该如何行动
识别现代化基础设施、提高数据质量和改善数据流的机会是关键的第一步。银行可能需要增强计算能力（例如服务器容量、数据存储和计算能力），以便在银行现有的技术和数据环境中部署AI技术。此外，利用现有的机构专业知识构建“知识图谱”将使GenAI能够提取有价值的洞见。
展望未来
收购和合资机会可以帮助银行建立新的或增强现有的以GenAI为中心的生态系统，并更快提供新产品和解决方案。此类交易的商业案例应基于对能力的审慎评估以及初期用例的反馈结果。
3.确定用例的同时，重新平衡创新组合
具体到GenAI，银行不应将视野局限于自动化、流程改善和成本控制，尽管这些在初步部署时作为优先事项是合理的。GenAI可以影响面向客户和收入的运营，而当前的AI实施往往难以做到。例如，GenAI有潜力支持产品和服务的高度定制化，这有助于提高客户满意度和留存率，并增强客户信心。
同样，许多银行也在推行行业垂直化和存款保留战略，并探索更新、更多样化的收入来源。这些是讨论GenAI初始用例中涉及的合理话题。
银行可以利用GenAI从其
收集的购买习惯、交易模式和内部税务
合规数据中得出新见解，创造更多收入来源。
虽然此类前台用例可以带来巨大成功，但也可能带来新风险。适当的控制措施应纳入初期规划，并帮助最大限度地降低对服务质量、客户满意度以及银行品牌和声誉造成损害的风险。银行还必须认识到，监管机构将特别关注面向客户的用例以及AI推动自动决策的用例。
现在该如何行动
银行应该从价值创造和风险的角度来审视用例。近期，银行应在考虑风险水平的同时，重点推进最具价值的潜在机会。AI投资组合应加速银行实现更广泛的战略目标，同时利用短期见效快的项目，以最小的风险提供明确的价值。用于生成内容和自动化工作流程（例如知识管理）的内部导向用例通常是很好的起点。
从小处着手，实现速赢，将使银行能够评估自身能力，认清关键挑战和考虑因素，并评估当前和潜在的合作关系或收购，以便进一步扩大规模。
展望未来
从最初的速赢中吸取经验教训，当组织准备就绪时，可以助其转向更高价值、更高风险的用例。它也将为使用GenAI实现转型和重塑商业模式奠定基础。
4.建立专门的卓越中心或控制塔方法
各种规模的金融机构都可以通过建立GenAI卓越中心来实施早期用例，分享知识和最佳实践，开发技能，从而受益。然而，随着GenAI能力的成熟，组织可以超越协调人才和项目，采用“控制塔”方法来制定愿景和战略，为整个组织采用GenAI提供可见性，并加强治理模式。
现在该如何行动
在AI实验方面走得更远的大型银行应该设立自己的控制塔职能，不仅提供方向和愿景，还可制定实现公司GenAI目标的高层面路线图。制定这样的路线图要求银行重新思考价值链和商业模式，全面评估技术架构和数据集，并对创新投资进行评估。控制塔方法既能提供GenAI领导力，又能协调正在进行的执行和部署。至关重要的是，要建立正确的控制和指标，随时跟踪业务成果和需求的变化，不断调整。
对于尚处于GenAI应用早期阶段的中小型组织来说，GenAI卓越中心足以作为第一步和知识协调点。此外，GenAI卓越中心还能推动组织逐步提高能力，传播最佳实践，促进知识共享，并推广早期用例。
展望未来
当银行监控初期用例和合作关系时，应该不断评估用例，以扩大或缩小规模，以及评估哪些合作关系需要巩固。银行还需要决定控制塔如何与不同的业务线互动，以及如何分散或集中用例、预算、成功和治理的所有权。
5.制定治理和控制措施
GenAI为银行业务带来了新变化并提高了现存风险。虽然AI治理流程和控制措施与传统技术有些相似，新风险需要(EN) 新模型、新框架，这同时适用于内部用例和第三方工具的使用。
组织必须考虑到员工应当在何时以及如何利用GenAI，并评估内部和外部用例的不同风险。GenAI对运营的影响是另一个考量因素。例如，将GenAI应用于贷款决策可能会导致基于受保护特征（例如性别或种族）的有偏见的结果。银行应当担负起举证责任，这意味着它们需要收集证据，向监管机构说明拒绝申请的原因，以及申请人的资格已被公平评估。即使目前没有法律或监管界限，仍应设计治理模式，以促进负责任和合乎道德地使用GenAI。
现在该如何行动
第一步，银行应围绕员工使用现有的、公开的GenAI工具和模型制定指南和控制措施。这些指南可用于监控并防止员工将公司专有信息加载到这些模型中。此外，必须为GenAI的开发、使用、监控和风险管理建立内部高层的治理和控制框架，而不局限于具体的用例。
展望未来
随着银行进一步投资GenAI功能并开发新的用例，它们需要评估与工具相关的独特挑战和风险，并针对每个用例调整治理和控制措施。新的用例将对幻觉、偏见和其他风险的测试与评估带来新的持续性要求。
结束语
要利用GenAI的转型力量，就需要结合新思维来解决银行长期面临的挑战——如何在创新的同时维持正常运转。但银行清楚地了解情况的紧迫性；绝大多数银行已经为GenAI投入了资源。
分配资源
的受访者表示，他们的银行已为GenAI的探索或部署投入了专门的资源
该图表代表表示配备有GenAI部署专责团队的银行高级管理层的百分比。90%的银行已为GenAI计划投入了至少部分资源。
成功的GenAI计划需要进行由未来回溯的规划来设定愿景，并采用程序化的方法对用例进行优先级排序、风险管理和治理。银行需要挑战其目前对于AI的理解，即主要将其作为后台自动化和降低成本的技术。思考GenAI如何改变前台职能和整体业务模式对于最大化技术投资回报至关重要。银行还必须认识到，GenAI只是整体创新议程的一部分。将GenAI与一系列由长期战略支持的、经过权衡的适度行动相结合，银行将能够在打造未来银行的同时为客户和股东创造价值。
结语
为了真正利用GenAI的力量，银行需要评估用例价值和风险，以制定长期路线图。通过回顾技术创新项目、数据管理能力和人才方面的经验教训，银行可以帮助构建一个用例开发框架。建立针对内、外部GenAI使用的企业治理和控制以及控制塔方法，对于评估用例价值创造同时管理相关风险水平至关重要。
Prashant Kher， Ernst & Young LLP安永–博智隆高级总监、数字资产战略负责人，与 Zachary Trull，Ernst & Young LLP安永–博智隆金融服务战略团队成员，是本文的撰稿人。
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