Generatywna AI w bankowości: zastosowania zapewniające najwyższy zwrot z inwestycji

Wyzwanie związane z wdrażaniem AI w bankowości

Generatywna AI stała się jednym z najważniejszych priorytetów strategicznych banków na całym świecie.

W bankowości detalicznej i korporacyjnej, obszarach compliance, zarządzaniu ryzykiem, kredytowaniu oraz operacjach instytucje finansowe aktywnie analizują możliwości wykorzystania AI do zwiększania efektywności, obniżania kosztów, przyspieszania obsługi klienta oraz wzmacniania zgodności z wymogami regulacyjnymi.

Jednak pomimo rosnących inwestycji i zainteresowania ze strony kadry zarządzającej wiele banków ma trudności z osiąganiem wymiernych rezultatów biznesowych dzięki inicjatywom związanym z AI.

Wyzwaniem nie jest sama technologia.

Wyzwaniem jest określenie, w których obszarach generatywna AI może przynieść największą wartość biznesową.

Wiele banków zaczyna od chatbotów

Dla wielu organizacji pierwszym krokiem w kierunku generatywnej AI jest wdrożenie wewnętrznych asystentów AI lub rozwiązań opartych na interfejsach konwersacyjnych.

Rozwiązania te umożliwiają pracownikom:

• Wyszukiwanie polityk i procedur
• Dostęp do wewnętrznych baz wiedzy
• Zadawanie pytań dotyczących przepisów i regulacji
• Pozyskiwanie informacji z dokumentów

Chociaż funkcje te mogą zwiększać produktywność pracowników, rzadko prowadzą do transformacji kluczowych procesów bankowych.

Interfejsy konwersacyjne dostarczają informacji.

Nie wykonują jednak procesów biznesowych.

W rezultacie wiele banków przekonuje się, że wdrożenia chatbotów przynoszą ograniczone oszczędności operacyjne i jedynie umiarkowany zwrot z inwestycji.

Kolejny etap rozwoju: Agenci AI

Aby wyjść poza samo wyszukiwanie informacji, wiele instytucji finansowych inwestuje obecnie w Agentów AI.

Agenci AI mogą wykonywać określone zadania, takie jak:

• Przeglądanie dokumentów
• Ekstrakcja informacji
• Wypełnianie formularzy
• Generowanie podsumowań
• Tworzenie raportów
• Przekazywanie informacji do kolejnych systemów
• Wspieranie procesów weryfikacji zgodności z wymogami regulacyjnymi

Stanowi to znaczący postęp w porównaniu z tradycyjnymi rozwiązaniami konwersacyjnymi.

Jednak wiele wdrożeń Agentów AI nadal koncentruje się na automatyzacji pojedynczych czynności, zamiast obejmować kompletne procesy biznesowe.

Agent AI może skutecznie przeanalizować dokument lub uzupełnić tabelę, jednak szerszy proces nadal często zależy od wielu ręcznych przekazań zadań oraz interwencji człowieka.

Prawdziwa szansa tkwi w automatyzacji procesów end-to-end

Najwyższy zwrot z inwestycji w generatywną AI banki osiągają wtedy, gdy wychodzą poza automatyzację pojedynczych zadań i koncentrują się na kompleksowej realizacji całych procesów.

Procesy bankowe są z natury złożone.

Większość procesów obejmuje:

• Wiele typów dokumentów
• Walidację danych
• Kontrole zgodności z wymogami regulacyjnymi
• Oceny ryzyka
• Akceptacje wymagające udziału człowieka
• Aktualizację systemów bankowości podstawowej
• Wymagania dotyczące audytu i nadzoru

Automatyzacja tylko jednej czynności w ramach procesu przynosi stopniowe usprawnienia.

Automatyzacja całego procesu workflow przynosi przełomową wartość biznesową.

Gdzie banki osiągają najwyższy zwrot z inwestycji

Na podstawie obecnego poziomu wdrożeń na rynku najwyższy zwrot z inwestycji jest zazwyczaj osiągany w procesach opartych na dużej liczbie dokumentów, które wymagają znacznych zasobów operacyjnych.

Należą do nich:

• KYC i onboarding klientów
• Ocena zdolności kredytowej i procesy kredytowe
• Inteligentna analiza umów
• Operacje płatnicze
• Dochodzenia dotyczące oszustw
• Obsługa finansowania handlu
• Procesy związane ze zgodnością z wymogami regulacyjnymi

Procesy te łączą dużą liczbę transakcji, złożoną dokumentację, wymagania regulacyjne oraz znaczny udział pracy ręcznej, co czyni je idealnymi kandydatami do automatyzacji z wykorzystaniem Enterprise AI.

W kolejnych sekcjach przedstawiono, w jaki sposób banki wykorzystują generatywną AI w tych obszarach o wysokim wpływie biznesowym oraz jakie rezultaty biznesowe osiągają dzięki platformom takim jak elDoc.

Dlaczego te procesy bankowe zapewniają najwyższy zwrot z inwestycji

Nie każdy przypadek zastosowania AI generuje taką samą wartość biznesową. Procesy bankowe przedstawione w tym artykule konsekwentnie zapewniają najwyższy zwrot z inwestycji, ponieważ łączą kilka cech, które czynią je idealnymi kandydatami do automatyzacji z wykorzystaniem Enterprise AI.

Po pierwsze, są to procesy o dużej skali. Duże banki mogą każdego roku przetwarzać setki tysięcy, a nawet miliony dokumentów klientów w ramach onboardingu, procesów kredytowych, płatności i działań związanych ze zgodnością regulacyjną. Gdy AI może zautomatyzować choćby część tych czynności, oszczędności operacyjne szybko przekładają się na skalę całej organizacji.

Po drugie, procesy te są często w dużym stopniu manualne i pracochłonne. Zespoły poświęcają niezliczone godziny na przeglądanie dokumentów, ekstrakcję informacji, walidację danych, przeprowadzanie kontroli zgodności oraz aktualizowanie wielu systemów. Znaczna część tych działań jest powtarzalna, oparta na regułach i czasochłonna, dzięki czemu doskonale nadaje się do automatyzacji z wykorzystaniem AI.

Po trzecie, procesy bankowe często angażują wiele działów i wymagają wielokrotnego przekazywania spraw. Typowa weryfikacja KYC lub obsługa wniosku kredytowego może przed zakończeniem przechodzić przez zespoły operacyjne, specjalistów ds. zgodności, działy ryzyka, menedżerów ds. relacji z klientami oraz osoby zatwierdzające. Każde przekazanie sprawy powoduje opóźnienia, zwiększa koszty operacyjne i stwarza ryzyko błędów. Dzięki orkiestracji całego procesu elDoc znacząco skraca czas przetwarzania, jednocześnie zwiększając spójność i kontrolę.

Kolejnym istotnym czynnikiem są wymogi regulacyjne i dotyczące zgodności. Banki muszą prowadzić szczegółowe ścieżki audytu, wykazywać zgodność z wewnętrznymi politykami oraz spełniać rygorystyczne wymogi regulacyjne. Generatywna AI w połączeniu z automatyzacją procesów workflow może automatycznie dokumentować decyzje, prowadzić kompletne rejestry audytowe, weryfikować spełnienie wymogów zgodności oraz zapewniać konsekwentne stosowanie mechanizmów nadzoru w całym procesie.

Przypadki zastosowania AI w tych obszarach mają również bezpośredni wpływ na doświadczenie klienta i generowanie przychodów. Szybszy onboarding oznacza, że klienci mogą wcześniej zacząć korzystać z usług bankowych. Sprawniejsza ocena zdolności kredytowej przyspiesza podejmowanie decyzji kredytowych i uzyskanie przychodów. Bardziej efektywna obsługa płatności i umów poprawia jakość usług, jednocześnie ograniczając bariery operacyjne. Korzyści wykraczają więc poza redukcję kosztów i bezpośrednio przyczyniają się do rozwoju biznesu.

Co najważniejsze, procesy te już w dużym stopniu opierają się na dokumentach. Ponieważ generatywna AI doskonale radzi sobie z rozumieniem, analizowaniem, walidowaniem i wnioskowaniem na podstawie nieustrukturyzowanych informacji, procesy bankowe stanowią jeden z najbardziej naturalnych obszarów transformacji z wykorzystaniem Enterprise AI.

Z tego względu najwyższy zwrot z inwestycji rzadko jest osiągany dzięki samodzielnym chatbotom lub pojedynczym, odizolowanym Agentom AI. Największa wartość biznesowa powstaje wtedy, gdy AI jest wdrażana w ramach kompletnych procesów operacyjnych, w których każdego dnia wykonywane są tysiące powtarzalnych decyzji, walidacji i czynności związanych z przetwarzaniem dokumentów.

Dlaczego wewnętrzne tworzenie Enterprise AI często opóźnia osiągnięcie zwrotu z inwestycji

Wiele banków dostrzega transformacyjny potencjał generatywnej AI i początkowo rozważa tworzenie rozwiązań AI we własnym zakresie. Chociaż takie podejście może zapewniać elastyczność, często okazuje się znacznie bardziej złożone, kosztowne i czasochłonne, niż początkowo zakładano.

Skuteczna platforma Enterprise AI wymaga znacznie więcej niż samego dostępu do modelu LLM.

Banki muszą zaprojektować i zintegrować funkcje przetwarzania dokumentów, orkiestrację procesów workflow, Agentów AI, mechanizmy kontroli bezpieczeństwa, ramy zgodności, rejestrowanie zdarzeń na potrzeby audytu, mechanizmy akceptacji przez człowieka, integracje z systemami, nadzór nad modelami, monitorowanie oraz zarządzanie infrastrukturą. Każdy z tych elementów wymaga specjalistycznej wiedzy, szeroko zakrojonych testów oraz stałego utrzymania.

W rezultacie wiele wewnętrznie rozwijanych inicjatyw AI pozostaje na etapie projektów pilotażowych, a organizacje wydają znaczne budżety, zanim osiągną wymierne rezultaty operacyjne.

Ukryty koszt tworzenia AI od podstaw

Większość projektów AI nie doszacowuje nakładu pracy potrzebnego do przejścia od projektu proof of concept do gotowego do produkcyjnego wykorzystania rozwiązania dla sektora bankowego.

Poza wyborem modelu organizacje muszą uwzględnić również:

• Bezpieczeństwo klasy Enterprise i mechanizmy kontroli dostępu
• Wymogi dotyczące zgodności z przepisami
• Możliwość przeprowadzania audytów i pełną identyfikowalność działań
• Tworzenie interfejsów API do integracji z systemami bankowości podstawowej
• Zarządzanie procesami workflow
• Klasyfikację i ekstrakcję informacji z dokumentów
• Mechanizmy akceptacji z udziałem człowieka
• Nadzór nad modelami i ich monitorowanie
• Skalowalność i zarządzanie infrastrukturą

Chociaż każdy z tych elementów z osobna może wydawać się możliwy do wdrożenia, połączenie ich w bezpieczną, niezawodną i zgodną z wymogami regulacyjnymi platformę operacyjną może wymagać miesięcy, a nawet lat prac rozwojowych.

W tym czasie nieefektywność procesów operacyjnych pozostaje bez zmian, a oczekiwane korzyści biznesowe z wykorzystania AI są odsuwane w czasie.

Dlaczego elDoc zapewnia szybszy zwrot z inwestycji

elDoc eliminuje konieczność łączenia wielu różnych technologii i budowania niestandardowej infrastruktury AI od podstaw.

Platforma zapewnia kompletne środowisko Enterprise AI zaprojektowane specjalnie z myślą o procesach biznesowych opartych na dużej liczbie dokumentów.

Od razu po wdrożeniu banki zyskują dostęp do:

• Orkiestracji generatywnej AI
• Agentic RAG
• Orkiestracji GenAI na potrzeby Intelligent Document Processing
• Agentów AI
• Automatyzacji procesów workflow
• Procesów akceptacji z udziałem człowieka
• Mechanizmów kontroli audytowej i zgodności
• Systemu bezpieczeństwa klasy Enterprise
• Obsługi wielu modeli LLM
• Możliwości integracji
• Audytu i monitorowania

Dzięki temu organizacje mogą koncentrować się na transformacji procesów biznesowych, zamiast budować podstawy technologiczne.

Zamiast poświęcać miesiące na tworzenie poszczególnych komponentów, banki mogą od razu rozpocząć automatyzację procesów operacyjnych o wysokiej wartości biznesowej.

Gotowi, aby przygotować uzasadnienie biznesowe dla Enterprise AI?

Generatywna AI przynosi największą wartość, gdy jest stosowana w procesach bankowych o dużej skali i wysokim stopniu wykorzystania dokumentów, takich jak KYC, onboarding klientów, procesy kredytowe, zarządzanie umowami i operacje płatnicze. Wyzwaniem jest określenie, od czego zacząć i jak szybko osiągnąć mierzalny zwrot z inwestycji, zachowując jednocześnie bezpieczeństwo, nadzór i zgodność z wymogami regulacyjnymi.

Zespół elDoc współpracuje z bankami, aby identyfikować możliwości automatyzacji o największym wpływie na biznes, szacować potencjalne oszczędności oraz opracowywać plan rozwoju Enterprise AI dostosowany do wymagań operacyjnych organizacji.

Umów sesję konsultacyjną z naszymi ekspertami AI dla sektora bankowego i dowiedz się, jak elDoc może pomóc Twojej organizacji zautomatyzować kompleksowe procesy bankowe oraz zacząć osiągać zwrot z inwestycji od pierwszego dnia.