Banques et génératifs, comme accélérer le développement en 5 étapes

Il y a au moins cinq mouvements importants, cinq étapes clés, pour encourager et accélérer le développement de l'intelligence artificielle générative au sein du monde bancaire et des sociétés financières. Un chemin recommandé, qui émerge d'une analyse récente réalisée à l'international par McKinsey.

Le rapport de la célèbre société de conseil et de gestion des entreprises se concentre en particulier sur le secteur bancaire et financier, mais, en y regardant de plus près, bon nombre de ces indications et contraintes peuvent se préoccuper et bien également pour un panorama de l'entreprise beaucoup plus large et élargi, qui comprend d'autres secteurs d'activité, de la fabrication à la logistique, de la santé au commerce électronique.

Génératif dans les banques: développement en cinq points

Ici, selon McKinsey, quelles sont les cinq étapes fondamentales pour s'améliorer et plus rapidement à l'arrivée finale: l'alignement avec toutes les parties prenantes; standardiser et normaliser les données de l'entreprise; Développer l'architecture des solutions modulaires.

Et puis: commencez le chemin en collectant les fruits et les résultats les plus faciles d'abord à réaliser; Enfin, mais non le moindre, implémenter l'intelligence artificielle dans l'entreprise.

1. Aligner les parties prenantes de l'entreprise

Alignement avec les parties prenantes. L'une des principales priorités des institutions financières – tout d'abord de ces leaders du marché – est de garantir un alignement complet avec toutes les parties prenantes pertinentes.

À l'extérieur, ils doivent donc s'engager dans une manière proactive de communiquer à tous les transporteurs d'intérêts et de les aligner sur les stratégies et les activités que l'entreprise a l'intention de réaliser pour atteindre les objectifs définis. Vers l'intérieur de l'entreprise et de ses employés, l'importance de l'adoption de l'IA générative et de ses objectifs doit être clairement indiquée, soutenant ces initiatives avec des investissements et des cours de formation dévoués pour mettre à jour et développer les connaissances du personnel.

2. Tenez les données des propriétaires

Standardiser les données de l'entreprise pour simplifier l'implémentation. Les algorithmes et le «manger» génératif et fonctionnent avec de grandes quantités de données, et celles-ci doivent être homogènes et de qualité pour produire des résultats tout aussi valides.

En ce qui concerne les données de l'entreprise, par conséquent, avant de devenir la «nourriture» des machines et de leur traitement, elles doivent être unifiées et standardisées, afin que les différentes équipes de travail internes, tout d'abord celles dédiées au développement de l'IA, puissent accéder à l'origine des données non structurées, telles que des documents texte, dans un format unique et dans une seule plateforme technologique.

La mise en œuvre et la mise en œuvre de bout en bout, car les activités et les opérations qui utilisent la génération AI doivent fonctionner sur l'ensemble du processus métier, du début à la fin, et non pour le compartiment étanche, doivent également être favorisés. Et la mise en œuvre ne se déroule pas tant que toutes les applications fonctionnent au besoin.

3. Systèmes modulaires et flexibles

Installez une architecture de solutions modulaires. Pour maximiser la productivité et les résultats dans le développement de cas d'utilisation, « certains promoteurs de la génération de l'entreprise mettent en œuvre une architecture de solutions interactables et modulaires. Au nom de la fonctionnalité et de la flexibilité maximales.

Grâce à cette approche, « il est plus facile de créer plusieurs cas d'utilisation en parallèle et de créer des connexions personnalisables à différents niveaux. De cette manière, les résultats et les avantages obtenus dans un secteur d'activités peuvent être facilement dupliqués et appliqués avec le même succès à d'autres opérations et activités commerciales ».

4. Au génératif, commencez par le plus simple

Commencez le chemin en collectant les fruits et les résultats les plus faciles à atteindre. Une autre indication qui vient de la multinationale de conseil ressemble à l'approche à maintenir pour récolter les fruits sur un arbre: c'est-à-dire, commencer à empocher et à faire du butin avec les plus faciles à atteindre, puis à voir les autres, vers les points les plus complexes et les plus difficiles.

Pour obtenir des résultats immédiats et encourager l'adhésion à la génération AI, les entreprises devraient initialement se concentrer sur les cas d'utilisation les plus abordables et les plus risqués. Par exemple, donner des priorités au développement de BOT exclusivement pour une utilisation interne, en adoptant une approche de test et d'apprentissage pour garantir sa faisabilité avant de passer à l'évolutivité et à la diffusion vers l'extérieur.

5. Développer l'agence de l'IA

Mettre en œuvre l'intelligence artificielle agentique. Enfin, pour exploiter pleinement la valeur mise à disposition par les nouvelles technologies génératives, l'intelligence artificielle agentique peut jouer un rôle significatif et impulsif, aidant les entreprises à passer des applications statiques telles que la rédaction du rappel et de l'analyse, à une transformation des processus de travail capables d'impliquer davantage le personnel et les opérateurs.

De cette façon, un agent d'IA peut guider les utilisateurs dans le processus métier et perfectionner les résultats en fonction de leur entrée. Par exemple, dans le processus de signature d'un nouveau client pour un prêt, l'agent AI peut informer une nouvelle demande et générer une ébauche d'un e-mail personnalisé pour impliquer le client en quelques secondes.

Dans les conversations avec le client, l'agent peut transcrire les points clés en temps réel, afficher une analyse ou des documents pertinents et fournir des informations utilisables. Et après la conversation, l'agent peut générer une liste de choses à faire personnalisés, permettant à l'opérateur humain de préparer efficacement le matériel à examiner avec l'équipe de crédit.

S'il est appliqué à l'ensemble de l'approbation du prêt, l'impact est encore plus important et permet aux banques et aux sociétés financières – mais pas seulement à celles – d'optimiser l'expérience des clients et des employés et de promouvoir l'efficacité et l'efficacité à grande échelle.