银行AI技术转型投资回报率研究

近年来，银行业面临多重挑战，包括经济不确定性、高利率环境、融资限制以及日益严格的监管压力。这些因素促使金融机构开始寻求提高内部效率、建立可靠的数据战略，并更新技术平台，以便更好地应对未来挑战。然而，虽然银行机构普遍认同技术转型的重要性，但是转型的过程可能既困难又昂贵，这导致很多金融机构宁愿选择维持现状，使用传统系统，而非转向现代技术平台。他们可能错误地认为这样风险更小，但却忽视了不转型带来的更大风险。 在这份由Workday赞助、普华永道美国金融服务风险与监管领导者Vikas Agarwal和Workday金融服务总经理Nicole Carrillo参与的白皮书中，讨论了从遗留系统向核心嵌入人工智能的现代统一平台转型的投资回报率。白皮书还涉及了在技术转型过程中降低风险的方法，以及如何通过银行业案例学习，使组织在竞争中脱颖而出，并为银行业未来做好准备。 人工智能（AI）作为技术转型的焦点，其在银行业的应用前景广阔。普华永道2023年新兴技术调查结果显示，53%的银行高管将人工智能视为最重要的技术优先事项。尽管如此，根据“Workday CXO指标报告”，有41%的银行表示他们的组织尚未准备好全面采用人工智能，仅有5%的银行表示已经完全准备好。这表明，尽管银行业对AI的潜力有着广泛的认识，但在实际应用方面仍然存在相当大的障碍。 人工智能转型面临的最大障碍之一是遗留系统。用基于遗留平台构建的核心银行系统进行替换是一项复杂的任务，且并非没有风险。但是，在转型过程中，通过应用人工智能，可以显著降低这些风险。AI技术能够帮助银行提升运营效率，改进客户体验，并为未来的业务增长打下坚实的基础。 为了有效利用AI技术，银行需要在数据治理和分析方面进行重大投资，以确保数据的质量和可用性。此外，银行业还需要培养相应的人才和技能，以支撑AI的实施和管理。通过转型，银行可以实现自动化流程，提高决策质量，并开拓新的业务模式和收入渠道。最终，人工智能转型不仅能够提高银行的财务表现，还将加强其在市场中的竞争地位。 这份白皮书强调了银行业务在技术转型过程中的关键领域，如人力资源、IT和金融服务等。传统技术依赖的做法在长期内可能会导致机构错失利用新市场、商业模式和先进技术的机会，以及无法充分利用数据应对消费者需求和期望的变化。相反，采用通用人工智能（Gen AI）等先进技术可以帮助银行更好地把握增长机会，从而提高财务业绩。 综上所述，这份白皮书提供了对AI在银行业务中应用的深入分析，探讨了技术转型在提高效率、构建数据战略和更新技术平台方面的重要性，并分析了在实施过程中的挑战和机遇。通过对转型案例的研究，报告还为金融机构提供了如何在竞争中取得优势的策略和建议。