释放生成式人工智能在金融服务中的潜力

核心观点与关键数据

2024年，金融服务业在生成式AI（Gen AI）的采用上经历了显著转型，但价值实现面临挑战。Forrester Consulting受SoftServe委托进行的研究显示，尽管Gen AI在多个部门得到广泛应用，但只有33%的业务领导者认为已实现显著价值。技术领导者仍相信Gen AI的潜力尚未完全释放。

关键数据：

• 近三分之一的金融服务机构在各部门（如法律合规、员工体验、财务、研发等）试点Gen AI。
• 73%的业务领导者认为已获得最大价值或将在一年内实现。
• 99%的参与者对技术专长、基础设施、数据治理和战略规划表示担忧。
• 83%认为需要帮助整合和简化企业数据以用于Gen AI模型。
• 85%强调数据治理的重要性日益增加。
• 39%的金融服务机构依赖服务合作伙伴来识别当前和新兴用例。

主要挑战与需求

研究确定了四个主要需求：

1. 技术专长：缺乏AI专家导致执行Gen AI计划的能力不足。
2. 基础设施升级：原型构建和生产模型部署面临挑战，需要现代化升级。
3. 数据治理：数据整合和治理是关键瓶颈，影响模型效果。
4. 战略规划：仅39%的机构依赖合作伙伴进行用例识别，多数缺乏清晰路线图。

研究结论

Gen AI的初期热情虽高，但缺乏聚焦和战略规划导致价值实现受限。为充分发挥Gen AI潜力，金融机构需：

• 建立专家团队。
• 升级基础设施。
• 改善数据治理。
• 制定优先级和路线图。

SoftServe等合作伙伴可提供技术专长和解决方案，帮助金融机构克服挑战，加速Gen AI落地并降低成本。