近日,世界经济论坛与德勤发布的最新研究报告探讨了人工智能在金融服务行业中的战略、营运、监管和社会上产生的影响,有助阐明有关的热议,也帮助行业迎向未来的市场环境。
本报告发现人工智能正在改变金融服务的格局,现有金融服务机构的各个组成部分固有的连系正在松绑,开启新运营模式的可能。
本报告有九个有关影响的主要发现;也阐述了应用人工智能的主要战略,并有现实例子辅助,还有探讨主要机构和广泛的生态系统上需要应对的挑战和不确定。
背景知识
什么是人工智能?
对于人工智能,没有一个广泛认同的定义。或多或少,每个人对于人工智能的定义都有所不同。
这一现象出现的原因,在一定程度上与“人工智能效应”有关。每当人工智能技术出现重大突破,无论是哪方面能力的提升,总会有人提出底层算法的变化并不是真正意义上的智能。人工智能的标的就在这种状况下不断向底层下沉。
但如果没有建立统一的认知背景,就很难使讨论富有成果。本着这种精神,我们提出以下非技术定义(不适用于专家提出他们对人工智能的个性化定义的场景)。
人工智能是一套技术,通过自适应预测能力和一定程度的自主学习,大大提高我们的能力,从而实现:
识别模式
预测禾采事件
制定正确的规则并驱动自动化流程
做出正确决定
与其他人沟通
人工智能的这些特点,正在迅速改变成为一家成功的金融服务企业的竞争要素。
创造价值
人工智能正在改变金融服务企业获取和维系客户的方式。尽管金融服务企业己经在数据的使用上进行了有效的尝试,人工智能依然为市场的重大创新提供了机会。有一点可以确定,人工智能使客户的金融生活完全自动化的一天终将到来,企业必须做好准备,并或多或少地,调整他们的产品与服务。
随着旧的成功要素变得越来越低效,新要素将出现并取代旧要素,包括:
通过定制采提供符合客户独特金融需求和金融目标的产品服务
通过金融服务之外的交互与客户进行互动,如向商户提供预测服务或预定车辆维修
基于采自消费者、合作客户和第三方的数据的生态系统
这些要素将为金融服务企业提供更有力的方法来实现价值竞争,客户维系,提供差异化建议,并提供一站式解决方案。由于人工智能打破了更好的服务和成本不能兼顾的窘境,以上的构想成为可能。
运营模式
人工智能不仅仅适用于前台工作,它还为后台提供了令人兴奋的变化,甚至可能会把后台改进到可以将流程中的- -部分作为商业服务提供的程度。但在这里,正如组织中的其他地方-样,人工智能将对人才战略带采负面的影响。为了保持竞争地位,企业必须谨慎管理人才和技术的相互作用。
1.从成本中心到利润中心
人工智能最终可能促使金融服务企业将其最强的运营能力转变为服务并对外部提供,同时将大多数其他后台功能外包。为什么?因为一家企业很难在所有方面都表现出色,而且随着时间的推移,竟争对手可能会复制那些有效但不是最佳的流程。与此同时,利用人工智能可以在某些流程上取得卓越的成就并持续优化,使得其他竞争者无法赶上。在这一点上,运营能力的卓越中心既是一个可靠的优势,也是该企业持续的收入采源。
2.找到获取人才的平衡之道
Al产生的商业模式和竞争动态完全有可能为人才带采新的机会。角色定位、文化和激励措施会直接影响到AI商业模式成功与否,如果整个组织体系不能很好地适应AI驱动的商业模式,可能导致:
●创新能力停滞不前。由于只有少部分人接触到新的机会,实验创新的原始动力禾被激发。
●聚焦于短期目标。虽然通过AI消除了人力的冗余,但并没有改变内部现有阶层划分、官僚化的环境,从而与Al持续创新和变革商业网模式所需的环境相违背。
●激励策略鼓励维持现状。尤其是奖励、表彰和保留岗位之类的做法与业务成长的长期目标相违背。
简而言之,该行业面临着对人才和技术的历史性不足。要改善这一点, 财务主管应该权衡采取哪些不同的指施来管理他们的人才需求。企业需要什么样的人才才能建立新的商业模式?人如何跟上技术转型的步伐?在这个变革时期政府的角色?
竞争
由于人工智能降低了客户的搜索和比较成本,金融服务提供商将被推向一个两极竞争极为激烈的市场,大型企业和创新企业有机会获得更强的竞争力,首先人工智能将增强大型企业的盈利能力,其次将为专注于细分市场的竞争者和敏捷创新者创造新的机会。随着每个企业在数据的多样性方面展开竞争,更多的公司将与竞争对手和潜在的竞争对手联手一这一战略转变将充满战略和运营风险。
1.市场结构的分歧点
人工智能经济将推动市场结构走向极端,为大型企业和敏捷创新者提供优势。如果发生这种情况,中型企业的概念可能将不复存在。
为什么?首先,价格是许多金融产品(如贷款和保险)的关键决策因素,而人工智能平台将推动客户转向低成本供应商。对于有不同需求的客户,优化算法将找到最适合他们的细分产品。人工智能还将使公司以更低的成本创建产品以满足这种需求。
所有这些都可能使中型企业难以竞争。一旦现有的大型企业成为人工智能服务提供商,中型企业难以获取足够的投资以持续竞争。在这种情况下,监管机构需要决定如何应对显著增多的并购现象。监管机构可能会受到压力,并因此为吸引新进入者而减少监管合规方面的障碍。一个悬而未决的问题是,在国际公司在本土市场上积极扩张的背景下,大型企业的并购会在多大程度上成为一种跨境现象。
2.数据联盟知易行难
在数据联盟中将出现赢家和输家。一些公司将被推到外国。其他人将成为生态系统中心。
无论用哪种方式改变金融行业,人工智能的机会可能都是短期机会。合作伙伴关系是公司获得所需更深入、更广泛数据的快速方法,从这些数据中,他们可以获得更准确的模型和更复杂的模式。
但伙伴关系的风险将是长期的,客户体验往往是赢家通吃,特别是在平台和自动化的生态系统中,获胜者将获得更具垄断性的市场力量,在垄断情况下,他们能够让生态系统中处于下游的供应商进行相互竞争。同时,这些获胜者也更多地接触各类数据,从而在隐私和安全方面可能破坏其合作伙伴关系。如果大型科技公司持续保持较大的数据规模优势,那么金融服务企业将不得不为之付出更多的成本从而降低其盈利能力。最后是伙伴关系锁定,由于过度依赖于数据,即使数据供应商服务能力较差,金融服务企业也将不得不与之保持长期的合作关系。
当然,所有这些紧张局势都是可控的。这一点在其他行业己经明确。那对于金融服务企业,尤其是开放银行,过去的经验证明了这些。
公共政策
我们需要考虑到监管合规的问题。围绕数据隐私和可移植性的规则将影响金融服务企业和非金融企业部署人工智能的相对能力。最重要的是人工智能对人类社会和全球经济的潜在风险。解决这些问题将大大有助于鼓励企业采用更具变革性的人工智能能力。
1.为共有问题提供整合解决方案
人工智能驱动的能力提供了解决当今金融系统的一些挑战的机会。他们可以通过解决不同流程与系统间数据的不对称性,实现欺诈预防,反洗钱以及其他旨在使我们的金融系统更安全和更可靠的目标。尤其在当前一-个金融服务企业的流程问题可能对整个生态系统中的其他企业产生连锁反应,这一点变得更加重要。
由于这些流程很少具有战略性(并且通常在各个产品类别中都是通用的) ,因此企业可能会发现,将其专有方法用于提升交互方式的灵活性和效率是值得的。同时,人工智能能够对跨企业整合的数据进行洞察,从而从整个行业的角度,防范跨领域的金融威胁。
除了投资之外,这些解决方案还需要一些手段采使其与利益相关者的利益保持一致。 还必须就公用事业、集体和企业如何分担错误和合规性失败的责任达成一致。接下来的问题是,鉴于金融和数据法规的多样性,跨境解决方案是否可行。接下来我们将讨论其中的一些挑战。
2.监管和道德困境
随着各国政府采取新规则采保护和赋予公民权力,全球数据法规正在经历一个前所未有的变革时期。这些规则以多种方式影响人工智能的发展,包括:云端服务的使用、个人数据的使用、获取财务数据等问题。
人工智能的其他风险超出了金融监管机构的范围。它们可能会影响以下因素:财务安全、全球和区域经济增长、保护与公共利益、就业与人力、其他行业的体验。
相对于人工智能可以带来的福祉,它对于经济和社会的潜在风险过于巨大,必须保证不能留有任何发生风险的可能。
结论
理解和接受人工智能是一段旅程。这是一段受经济、社会以及政治变革影响的旅程。这是一段没有任何一家企业可以独自完成的旅程。
金融服务的禾采在于其充分应用并受益于新技术的能力。人工智能是一项新技术,它将使金融服务企业的前台和后台都产生颠覆性的变化,在金融市场的结构和监管方面产生重大转变,并在社会伦理道德方面提出急需解决的重大挑战。没有什么比协作努力更能战胜这些挑战并解锁人工智能能为企业和社会所带采的最佳利益。
下一步该走向哪里?我们建议:继续保持短期价值、形成战略合作、与政策制定者合作。
我们总结认为:无论是对金融服务企业、经济还是社会,人工智能在金融服务领域的应用都将是一次长途飞行。要完成这项任务,并且出色的完成这项任务,将需要大量且繁杂的工作。它会增加整体的复杂性吗?是的。它代表了巨大的进步吗?也是的。
来源丨德勤
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