AI和毫升是如何改变银行和资本市场

银行业长期以来一直依赖于技术,但在人工智能(AI)创新,机器学习(ML),和自动化是重塑行业变革方式。商业领袖知道AI和ML不再是未来的技术,但在日常生活中站稳了脚跟。

在工作日的“人工智能AI智商:见解企业”报告中,高达86%的被调查者在金融服务业同意利用人工智能和毫升是需要保持他们的业务竞争,和三分之二说人工智能和ML已经增加生产力和运营效率。人工智能可以帮助创建金融可持续发展,规范流程,使重复的任务自动化,所以员工可以关注高价值的活动。

虽然银行业受访者理解的重要性和紧迫性AI和ml - 73%的决策者调查采用压力增加或投资在人工智能和ML-there仍显著障碍需要克服在迅速变化的环境。

的新信息工作日和IDC揭示了其中的一些障碍。银行领导人确认他们组织的“最大挑战在管理他们的系统、流程和功能在过去的18个月里”:

• 48%选择了需要upskill、reskill cross-skill维护遗产知识,适应现代IT系统,解决客户需求的变更。

• 45%选择提高数据质量和可用性,同时减少没有附加值的任务利用数据作为有价值的组织资产。

• 44%选择简化流程来增加组织的灵活性和满足日益增长的需求可操作的数据和见解。

这三个可以解决这些挑战与连接,增加人工智能和毫升。自动化、和新技术,是一个戏剧性的转变在受欢迎的技能。人工智能可以帮助人力资源开云体育官网入口登录网址查询(HR)团队识别和应对技能差距,帮助组织建立一个员工准备好接下来是什么。

对银行来说,AI功能尤其相关的数据密集型行业。在其核心,AI提高我们利用生成的大量数据的能力在日常业务活动中,使我们能够识别模式,并做出预测。它可以驱动价值创造通过自动化日常任务和简化过程,释放人们专注于更重要的工作。

说:“未来是无尽的Alejandro Barcena,副总裁兼财务主管在高纬物业(Cushman & Wakefield)系统,人工智能和毫升最近的播客的谈话。“但对于我来说,关键是我们如何能把所有的数据,我们已经转变成一个有意义的商业机会,为客户增加价值和影响我国人民的生活水平。”

但如果银行不满意的及时性和可靠性级的数据,他们将使用AI和ML,或者不相信,AI将使用道德,透明,和负责任的,那么他们可能无法收获AI的全部好处。

很想和银行业和资本市场领导人可能不知道从哪里开始。在本文中,我们分享实际应用人工智能和毫升和其他人如何发现这些技术,帮助他们推动成功的组织的目标。

人工智能在银行融资

人工智能和ML已经改变财务功能在银行业和帮助员工提供更好的经验,提高操作效率,为更快的提供见解数据驱动的决策。现代化金融,团队需要消除手动,重复的任务释放战略工作的时候了。

“应用人工智能和ML的未来同样重要金融、”说萨彦岭Chakraborty、联席总裁和工作日的产品和技术组织的领导人。“金融团队可以帮助管理风险和消除低效率减少过去需要几个月或几周下来几个小时或分钟。”

在工作日和IDC最近的企业软件调查,全球银行业领袖选择人工智能和ML功能正在使用或考虑使用在他们的组织。

• 36%自动化(auto-skip审批、自我协调的账户)

• 29%的异常检测(日记、费用报告、计划、异常报告)

• 33%的建议(客户付款匹配、花类建议供应商发票自动化、智能需求预测)

有趣的是,只有1.6%的人不考虑这些选项,显示真正的需要帮助AI和毫升可以带来。

传统上,日常财务功能检测异常识别欺诈预测结果手动完成的。现在,财政面临预期增加工作效率和提供战略洞察力,组织必须采用人工智能技术,提供更大的自动化、完整性、准确性、情景规划和数据驱动的预测。

大需要会计部门是减少错误的号码或通过异常检测不准确,这是具有挑战性的庞大的数据量,发票,和报告。一个方法解决这个问题通过ML见解》杂志上。毫升有助于表面错误日志行controllers-dramatically所花费的时间和开销减少财务团队结帐。

”工作日期刊见解意味着少了一个件事为我们的终端用户检查列表在本月底。他们可以正确的问题和修复整个月。说:“它是一个持续的过程,企业资源规划业务分析师IMC金融市场。

杂志见解使用机器学习来检测异常会计分录通过比较其他条目类似的交易。因为实时条目标记,用户可以纠正潜在的和解问题和修复它们连续process-avoiding整个月月底瓶颈。这使得会计团队花更多的时间在分析和解决更多的战略举措。

财务计划和分析(财务)、准确预测是至关重要的。毫升,财务团队可以利用历史数据来进一步推动预测需求预测。与实时分析、人工智能可以帮助把其他数据集更精确。这将打开大门,一种新的规划,不断学习从数据和适应变化的世界。

这项投资可以帮助银行和资本市场主管运行复杂情景规划同时允许更多的时间进行战略分析。它还可以让他们轻松地跟踪从各种subledgers-a过程细节的几乎不可能在使用遗留系统快速分析关键指标和创造更多微妙的风险分析。

“这是有一个平台,会给你做出反应的能力,敏捷,要适应这些变化,”说维伦Patel表示金融服务、战略产业顾问在工作日。

人工智能在银行人力资源

许多金融组织为顶级人才仍然面临着激烈的竞争。有吸引力的薪酬本身不足以确保高度敏捷的银行需要劳动力。金融机构还必须认真审视自己的企业文化和员工的经验。建立和维护一个表现,future-ready劳动力需要培养和庆祝金融专业人士战略思想家和终身学习者。

通过提供见解和预测,确定和调整与工作技能,AI和ML雇员数据转换成一个战略优势。这种组合的数据、技术和自动化可以帮助金融领袖更有效地分配资源,提高效率,并更好地利用他们的天赋。

整个行业正在寻求员工具有较强的数据分析和技术能力帮助他们预测和应对变化。事实上,98%的金融服务组织等级的技术能力或能力,以适应新技术的最高的技能,他们需要开发在未来五年,据工作日和普华永道行业视角。

为了保持竞争力和满足员工需求,金融机构必须以强化upskilling增加外部招聘。“银行必须扩大他们的人才库利用技能邻接,积极帮助员工开发新的技能速度,”解释道Aurelie L 'HostisForrester的高级分析师。

这就是人工智能和ML进入play-enabling组织较少关注传统度和线性职业发展采取更多以技术为基础的方法。

通过提供见解和预测,确定和调整与工作技能,AI和ML雇员数据转换成一个战略优势。这种组合的数据、技术和自动化可以帮助金融领袖更有效地分配资源,提高效率,并更好地利用他们的天赋。

的工作技能云建成使用神经概率语言模型映射之间的关系超过200000技能。在此基础之上,我们带来了额外的搜索、报告、测量和匹配功能。这使我们能够连接技能人民和他们的关系工作,机会,项目,和更多。认为技能云的飞轮其他技能特性可以春天。

作为人类在银行业和AI更加紧密地合作,公司将能够重塑他们的运作方式,变得更加高效,流体和适应性。关键是要确保AI和毫升以人为本,增强人们,而不是取代它们。

人工智能和ML:在银行工作的未来

银行现在看好他们的部门:64.4%的全球银行业领袖认为银行业和资本市场正在增加在moderate-to-significant增长。和许多人关注设置长期成功的基础。在同一调查、技术、客户满意度和创新的首要任务是提高或银行业竞争,甚至在盈利能力和市场份额。

根据最近德勤调查和业务高管,86%的金融服务AI采用者说,人工智能将会非常或至关重要的业务的成功在未来两年。

展望未来,银行领导人必须更深入联系AI和ML的商业价值和增长,同时保持信任、透明度和责任。除此之外,将涉及员工通过变更管理和upskilling做准备,更新遗留系统,提高数据的质量和可访问性。