今天分享AIGC系列深度研究報告：AIGC 專題：零售和商業銀行業務中的生成式 AI 報告
報告製作人：安永）。
報告總頁數：26頁。
專題報告**：人工智慧學院
零售和商業銀行對Genal解決方案表現出越來越大的興趣，期望提高盈利能力，並開始部署專用資源。 45%的銀行投資了Genal，其中大型銀行的發展速度超過了同行，生產力、客戶體驗增強和成本降低是主要驅動力。 擁有超過 5000 億美元存款的大型銀行已經對其 Genal 能力進行了切實投資，其中 60% 已經投資於該技術。 相反，只有不到30%的小型銀行（存款少於500億美元）投資於Genal技術。 提高生產力、增強客戶體驗和降低成本是銀行尋求實施 GNAL 的主要動機。 競爭差異化也成為主要驅動力，超過50%的銀行將Genal視為差異化的催化劑。 對關鍵運營驅動因素的接受度較低，與現金流和流動性優化激勵措施相比，任務自動化更能引起銀行的共鳴。
三分之二的受訪者預計，AL一代將帶來更大的生產力提公升;超過一半的受訪者預計Genal將增強現有技術能力並加速創新。 最重要的變革領域，即實現更高的客戶關係經理 （RM） 銷售生產力和增強技術能力，都需要在業務案例中明確績效指標來衡量成功。 在零售和商業銀行中，54%的受訪者認為Gen AI加速創新是乙個備受期待的用例，將Genal投資定位為其他領域以及未來AI用例創新的推動者，48%的受訪者預計Gena將通過自動化減少對特定角色的依賴，43%的受訪者認為Gena將逐步取代員工總數。 因此，建立乙個治理和控制模型來管理對技術信任的首要問題將尤為重要。儘管受到許多影響，但絕大多數受訪者並沒有看到人類與人工智慧一代的互動減少。
在節省成本和時間方面，客戶服務、入職、風險管理和運營被確定為受影響最大的領域。 客戶服務和新員工入職被確定為節省大量成本和時間的首要部門，這表明我們將繼續戰略關注面向客戶的職能，以推動成本優化。 零售銀行和商業銀行都發現，風險管理和運營的高層後台部門節省的成本遠遠大於節省的時間。 存款超過5000億美元的大型銀行在客戶服務預期節省時間方面領先於小型銀行，42%的受訪者選擇客戶服務作為提高效率的首選。 在存款超過5000億美元的大型銀行中，有44%的銀行將產品開發列為節省時間的領域之一，而總體受訪者的這一比例為28%。
報告總頁數：26頁。
專題報告**：人工智慧學院