金融机构如何实施AI战略

金融机构如何实施AI战略

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金融机构实施AI战略的过程可以分为以下几个步骤：

1.理解AI的战略价值

首先，金融机构需要理解AI的战略价值。AI技术能够提高自动化程度，提升人为决策的速度和准确度，发现新的、尚未实现的机会。此外，AI技术还能为客户（和员工）带来更多个性化服务，从而提升营收。通过提高自动化程度、降低错误率和改善资源利用率，AI技术还能实现效率提升，从而降低成本。因此，金融机构需要将AI技术置于战略和运营核心，以避免被竞争对手超越、被客户弃用的风险。

2.克服内部障碍

其次，金融机构需要克服内部障碍。很多银行面临的核心技术和发展挑战包括：核心技术和骨干数据薄弱，运营模式与人才战略过时。银行的核心技术系统最初以稳定性为目的，其表现堪称良好，特别是在支持传统支付和贷款业务方面。然而，这种运营模式阻碍了持续性创新。大部分传统银行的组织架构是基于不同的业务线，技术和分析团队则作为成本中心集中化管理。业务负责人单方面确定目标，与企业的技术和分析战略（若存在）通常缺乏统一、或协调性较差。孤岛式的工作团队以及瀑布式开发流程往往导致延误、成本超支和绩效欠佳。此外，很多组织缺乏“测试学习”观念以及有力的反馈循环，无法推动快速试验与迭代。因此，金融机构需要通过系统性方法部署AI技术，以克服在全组织范围部署时面临的阻碍。

3.重构客户互动层

接下来，金融机构需要重构客户互动层。越来越多的客户要求银行参与终端客户旅程，了解其应用情景与需求，从而时刻提供无缝的卓越体验。很多银行业务（例如支付、某些类型的贷款）正在“隐形化”，因为旅程的起止常常发生在银行平台以外的客户界面。要满足客户潜在与新的需求，银行需要重新构想与客户的互动方式并做出几项关键转变。例如，银行可以将客户旅程无缝整合到合作伙伴生态系统与平台中，重新设计整体客户体验和全渠道互动中的特定旅程。

4.打造AI支持的决策层

最后，金融机构需要打造AI支持的决策层。为建立强大的AI支持决策层，银行需要跳出开发特定用例和单点解决方案的思维模式，制定在所有业务领域部署高级分析（AA）/机器学习（ML）模型的全行路线图。举例而言，仅在无担保消费贷款领域，就有超过20项决策可以实现自动化。为推动大规模开发决策模型，开发过程应具备可重复性，从而保证解决方案的有效和准时交付。除了业务团队和分析人才之间的紧密协作，银行也需要强大的工具进行模型开发、提高流程效率（例如，跨项目重用代码）、以及跨团队传播知识（例如，知识库）。除了跨业务领域大规模开发决策模型，路线图还应将AI整合到日常业务流程。

总的来说，金融机构实施AI战略需要从战略层面出发，克服内部障碍，重构客户互动层，并打造AI支持的决策层。这样，金融机构才能充分发挥AI的优势，提升竞争力。