不支援ai和投資先進資料分析能力的銀行與信用合作社注定要失敗。
傳統的零售銀行業者，由於龐大的遺留系統和繁重的規章制度而倍感壓力，現在正處於尷尬的境地。金融科技的進步已經顛覆了這個行業，誘使大型金融公司和規模較小的科技創業公司應用顛覆性技術。
傳統的零售銀行業者為了變得更加敏捷且還要保持相關性，發現自己正在以集中的強度探索他們的技術選擇。特別是，他們正在尋找洞察客戶行為的方法。
答案?—先進的資料分析。
資料分析的新創新使金融機構擁有了如此聰明的系統，他們可以在圍棋中學習，自動地改進演算法，並隨著時間的推移不斷改進其結果。這不是傳統的資料分析方法——電子**、資料表和計算計算器上的數字，這是真正的ai。
如今，銀行和信用合作社可以通過讓數字助理有效地管理日常調查和提供個性化的建議來提高客戶的粘性。所有這些都可以通過最少的日常監督實現。它在後台執行，遵守合規協議，並能夠動態適應新的規定。
在自動化和以資料為主導的智慧型技術方面的進步，使傳統機構能夠觸及到複雜的ai技術——那些沒有研發技能和資源的機構可以在內部採取這種措施。這是因為現代的ai平台基本上可以站在資料和流程自動化技術發展趨勢的前面。捕獲邊界和基本互動規則的資料集已經存在，並且在監管範圍內。
追求ai可能是乙個複雜的過程，成功主要取決於每乙個組織在新技術創新方面的經驗。你多久處理一次新的it專案?你的組織對這個過程感到滿意嗎?你有多效率?你能讓你的專案繼續前進，還是會因為長時間的拖延而停滯不前?畢竟，ai專案可以涵蓋大量的數字元件，從大資料到基於雲的解決方案。銀行和信用合作社可以採用ai,但是他們必須問自己…他們真的準備好了嗎?他們是否恰當地定位了自己的成功?
——事實上，50%的銀行業者相信ai將會對他們的商業模式產生重大影響。
根據efma和infosys finacle的「零售銀行創新」報告顯示，即使金融機構了解ai的潛在影響和收益，但他們仍然猶豫不決。通過掌握越來越多的創新技術，他們正在逐步地向ai邁進。
但還有其他重大的進展障礙。特別是，efma / finacle研究發現，半數銀行將其遺留系統列為他們面臨的最大障礙，其次是缺乏統一的前景(44%)、技能和經驗(38%)。
efma的報告顯示，58%的銀行業者相信ai和其他一些技術（如高階分析、大資料和開放api）最終將對該行業產生重大影響。在自動化、機器學習和資料引導的智慧型領域，已經有明顯的進展。儘管如此，ai還需要幾年的時間才能充分發揮其潛力。
雖然金融機構估計ai的影響在不遠的將來會很低，但在infosys的另一項研究中，有37％的受訪者表示他們認為其影響在未來兩年會非常顯著——金融服務行業在ai技術方面的投資遠遠超過其他行業，這些投資將繼續穩步增長，因為銀行業者正在接近實現完全運作的ai驅動系統。
最終，ai技術將允許零售銀行業者專注於**值的活動和圍繞客戶體驗的創造性解決方案。ai最終將以較低的成本實現大批量、重複性任務的自動化。這也將幫助銀行和信用社管理他們的監察和合規負擔，產生審計線索和舉報可疑行為。它甚至能夠**客戶服務問題和銷售查詢。
這些進步在很大程度上是由於ai的許多必要成分已經存在。監管和客戶互動都有詳細記錄——可以在建立自動化演算法時挖掘資料的儲存庫。大資料工具可以幫助解析和分類資料進行分析。機器學習技術可以幫助梳理隱藏在資料背後的見解和背景，然後建立**模式。
它所需要的只是乙個ai解決方案來把它拼接在一起。而這正是許多金融機構陷入困境的地方。
這就是為什麼在efma的研究中，四分之三的銀行(74%)認為與第三方合作將是他們獲得創新技術的最佳途徑，其他選擇包括資助內部研發(46%)和與來自不同行業的夥伴合作(42%)。
加拿大皇家銀行(royal bank of canada)就是乙個例子，揭示了金融機構如何試圖圍繞他們的ai和技術挑戰展開武裝。加拿大皇家銀行在多倫多大學(university of toronto)羅特曼管理學院(rotman school of management)的創意破壞實驗室(rotman school of management)進行了大量投資，該實驗室培育了大約50家ai公司。該銀行正在與該大學合作建立自己的專注於ai的研究實驗室，rbc機器學習研究中心。ai依賴於金融服務業和技術公司在技術和合作方面的進步。儘管存在著障礙，導致銀行可能在數字、ai和自動化等技術方面進展緩慢，但它們正獲得動力，並有可能以全新的方式塑造這一行業。
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