Trí tuệ nhân tạo: Bộ quần áo mới của Hoàng đế? Sự chấp nhận trong dịch vụ tài chính

Katharine Wooller là Giám đốc Chiến lược – Dịch vụ Tài chính, Softcat plc, một công ty CNTT niêm yết trên FTSE.

Khám phá tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký nhận bản tin của FinTech Weekly

Được đọc bởi các giám đốc điều hành tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và nhiều hơn nữa

Ít chủ đề nào gây tranh cãi như AI; phán quyết dao động từ, ở đầu tích cực hơn, ranh giới tiếp theo của tiến bộ con người, một giải pháp công nghệ tìm kiếm các vấn đề để khắc phục, hoặc, ở mức tệ hơn, khả năng tạo ra sự kết thúc của nhân loại.

Với tư cách là Giám đốc Chiến lược cho Softcat, hỗ trợ 2,500 công ty dịch vụ tài chính thông qua dịch vụ CNTT và hạ tầng, tôi có một vị trí quan sát đặc quyền để chứng kiến sự đổi mới diễn ra trên toàn bộ phổ các công ty FS&I.

Đầu tiên ra mắt, có sự gia tăng mạnh mẽ trong các quỹ phòng hộ định lượng, những người chấp nhận đầu tư đáng kể vào AI để cải thiện lợi nhuận, và cũng như bảo hiểm, được hưởng lợi từ lượng dữ liệu khổng lồ - cả hai đều dễ dàng biện minh cho các trường hợp sử dụng rõ ràng với ROI mạnh mẽ.
 
Các công ty dịch vụ tài chính đã thực hiện mô hình toán học và học máy gần một thập kỷ trước khi AI được tiếp thị dưới hình thức hiện tại, nhưng gần đây, hiệu suất tuyệt vời của hạ tầng AI đã thúc đẩy sự gia tăng mạnh mẽ từ các quỹ giao dịch định lượng và các công ty bảo hiểm và quản lý tài sản, tất cả đều tìm kiếm lợi ích từ lượng dữ liệu khổng lồ hiện có.

Hơn nữa, nhiều thứ được bán ra như AI chỉ đơn giản là hình thức tiếp theo của tự động hóa.

Trong khi chúng ta thấy sự quan tâm lớn đến AI trên tất cả các loại công ty dịch vụ tài chính, dựa trên tiềm năng khổng lồ của công nghệ, chúng ta thực sự chỉ mới ở chân đồi của việc áp dụng. Hơn nữa, có những trường hợp sử dụng rất khác nhau - một ngân hàng hàng đầu sẽ triển khai AI rất khác so với, ví dụ, một hiệp hội xây dựng địa phương có mười chi nhánh.

Tôi thường thấy sự khác biệt về sự quan tâm trong cùng một tổ chức, với các hội đồng, thế hệ trẻ hơn am hiểu kỹ thuật số, và các chức năng hoạt động/tài chính thường chào đón ý tưởng hơn, so với, ví dụ, các đồng nghiệp tuân thủ. Các mối quan tâm thường được nêu lên bao gồm bản chất “hộp đen” của công nghệ, lo ngại về việc triển khai AI một cách đạo đức, và thiếu rõ ràng về quy định.

Tuy nhiên, có những mẫu rõ ràng đang nổi lên trong những gì tạo ra sự chấp nhận sớm và mức sử dụng mạnh mẽ. Các công ty thành công có một chiến lược mạnh mẽ cho việc áp dụng AI, thiết lập các trung tâm xuất sắc và đảm bảo dữ liệu của họ ở trong trạng thái phù hợp ngay từ đầu; những điều này nghe có vẻ như là những nhiệm vụ nhỏ, nhưng chúng là nền tảng của sự đổi mới thành công.

Chúng tôi thường thấy trường hợp sử dụng đầu tiên được triển khai trong các công cụ năng suất như ChatGPT, Co-pilot, hoặc Claude, thường là điểm khởi đầu cho nhiều đồng nghiệp trong việc chấp nhận ý tưởng về AI, và đôi khi được gọi khô khan là “ma túy cửa ngõ”!
 
Văn hóa, việc áp dụng AI có thể là một sự thay đổi lớn so với hiện trạng, và các đội ngũ lãnh đạo hiệu quả sẽ tìm cách bảo đảm tương lai cho các tổ chức của họ. Một chiến lược nhân sự suy nghĩ xa là rất quan trọng, xây dựng khả năng và chuyên môn AI nội bộ, tập trung vào các kỹ năng, chuyên môn áp dụng và khuyến khích việc chia sẻ kiến thức. Một cái nhìn dài hạn sẽ cần phải được thực hiện về việc tái phân bổ các đồng nghiệp có vai trò bị thay thế bởi hiệu quả do AI mang lại.

Có lý do chính đáng để tập trung vào giá trị gia tăng của AI; có một số ngân hàng có hàng trăm trường hợp sử dụng tiềm năng và việc điều hướng để đưa vào thử nghiệm, và triển khai rộng rãi hơn, có thể là thách thức. Thực tiễn tốt nhất, đối với một công nghệ mới như vậy, chỉ mới bắt đầu nổi lên. Trong trường hợp đầu tiên, việc sàng lọc qua một số lượng lớn các trường hợp sử dụng tiềm năng để ưu tiên những trường hợp nào tạo ra giá trị lớn nhất có thể áp đảo, và việc phân loại khắc nghiệt có thể được thực hiện dựa trên tác động, chi phí, tính khả thi và sự phù hợp với các mục tiêu kinh doanh rộng hơn, để đánh giá ROI tiềm năng.

Cần có một khung đo lường được suy nghĩ kỹ lưỡng để đánh giá các dự án AI, với các KPI liên quan, phương pháp thu thập dữ liệu mạnh mẽ, và cơ chế báo cáo được xác định rõ ràng. Khi một dự án AI trở thành một phần của BAU, cần có một chính sách phát triển liên tục theo chu kỳ theo thời gian để tối đa hóa lợi nhuận và đảm bảo sự phù hợp với các ưu tiên chiến lược - một lần nữa, đây thường là một đặc điểm văn hóa của các đội ngũ hiệu suất cao.

Gần đây, tôi đã được mời nói về AI với một cơ quan quản lý. Trong một cuộc họp bàn tròn ngành, đã có một câu hỏi rất thú vị được đưa ra: “Một vấn đề nào AI giải quyết tốt hơn bất kỳ thứ gì khác?” Không có gì ngạc nhiên, mỗi tổ chức có một câu trả lời hoàn toàn khác nhau, và tôi mong rằng các công ty sẽ phải vật lộn với câu hỏi này trong nhiều năm tới.

Những ai không thể có chiến lược về AI, và triển khai một cách phù hợp và kịp thời, sẽ gặp bất lợi đáng kể.