跟踪北美、欧洲和亚洲50家最大银行的Evident Insights公司表示，过去一年里，GenAI的采用势头有所增强，该公司情报部门副总裁Colin Gilbert周二在行业分析师公司举办的虚拟圆桌会议上表示，截至上周，这50家银行共宣布了266个AI应用案例，高于2月份的167个。

“绝大多数，即约75%的应用案例仍然是面向内部或员工的，”他说，并补充道，GenAI和传统预测性AI应用案例的分布大致为五五开。

安永会计师事务所合伙人兼美洲金融服务咨询业务AI负责人Mudit Gupta在小组讨论中表示，随着银行业将AI技术融入日常运营，且模型逐渐成熟，应用案例的构成正朝着具备客户交互功能的GenAI能力转变。

“你通常会从提高生产力开始，因为这风险较低，”Gupta说，“你建立了一些证明点，这样在进一步推进采用的过程中，你就可以转向转型。”

来自三家全球性银行的技术高管各自对Gupta的表述进行了补充。

“我们正在采取渐进式步骤来实现指数级增长，”劳埃德银行集团AI与高级分析总监Rohit Dhawan表示。今年早些时候，该银行通过Oracle的Azure数据库系统和Exadata客户云数据系统加强了其基于云的数据战略，目前正在整合其AI工作，以超越单个应用案例。

“这是一种截然不同的思维模式，你要从考虑如何用AI融入或优化流程，转变为从根本上用AI重新构思流程。”Dhawan说。

GenAI在银行业的应用案例不胜枚举，该技术具有跨越多个流程的能力，从为员工管理大量客户和合规数据，到协助工程师重构遗留应用程序。

毕马威4月发布的一份报告显示，银行业高管预计，到今年年底，GenAI将能够处理高达40%的日常任务。毕马威对200名美国银行高管的调查显示，近60%的高管表示，该技术是其长期创新计划的重要组成部分。

对AI的应用正在加速

直到最近，NatWest集团还在逐步推进AI应用，逐个衡量投资回报率，该集团首席数据与分析官Zachery Anderson在小组讨论中表示。“在过去的八个月里，我们做出了相当大的转变，开始重新构思那些真正关注客户体验的环节，特别是我们如何从头到尾重建这些体验。”他说。

虽然美国银行的Erica员工助手和花旗银行的Stylus文档智能与Assist虚拟助手等AI助手已变得司空见惯，但随着部署的增加，这项技术的能力范围正在扩大。今年9月，摩根大通宣布将为14万名员工配备其LLM Suite AI助手。

“GenAI将影响银行内的每一个职能——工作的每一个部分，”埃森哲全球银行业务负责人兼高级董事总经理Michael Abbott今年1月表示，随着自动化代理工具开始主导AI领域，GenAI将产生影响。

NatWest正在利用两种部署路径，Anderson说。“我们有一支核心的数据科学家和数据工程师团队，他们致力于处理最大、最困难的应用案例，”他说，“他们正在研究那些目前处于可行性边缘的事情，因为通常模型改进得非常快，但等到项目完成时，之前处于可行性边缘的事情现在已经成为可能的核心。”

同时，该银行正在将AI推向非技术职能，除了向开发人员提供工具外，NatWest还向业务用户和“银行内很大一部分用户”推出了内部AI工具，Anderson说。

“现在，你可以用模型和智能体做的事情的可行边缘不仅在增加，而且也在变得参差不齐，”Anderson说，“有些你认为能做的事情，实际上做不了;而有些你最终发现能做的事情，有时会让你感到惊讶。随着我们7万名员工都在探索这个边缘，我们正在以比以前快得多的方式绘制前沿领域。”

Truist已经从快速取胜转向了触及银行业更高层次的应用案例。“提取知识是最受欢迎的应用案例，”Truist的AI/ML和GenAI主管Chandra Kapireddy说，“这真的风险很低，数据已经存在，而且回报很高，因为它能很快得到答案。”

答案向业务用户传达了价值，并有助于在AI应用案例日益复杂且成本增加的情况下保持发展势头。早期的成功也为IT主管提供了进行必要技术实验的政治资本。

“如果你追求完美，就会陷入困境，”Kapireddy说，“这将在应用案例生命周期的初期非常有效，但随着你开始投入资金，你必须确保业务利益相关者知道这将产生重大影响。”

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