在當前快速變遷的金融環境中，生成式人工智慧（Generative AI）正逐漸成為金融業者的重要利器。隨著數據量的爆炸性增長，傳統的人工處理方式已無法滿足銀行業務中對效率和精確度的需求。生成式AI技術不僅能顯著提升數據處理的速度與精度，還能在客戶服務、風險管理、決策支持等多個領域創造深遠的影響。本文將透過深入分析多項關鍵數據，探討生成式AI在全球金融業的發展趨勢與應用價值，並解析該技術如何引領銀行業務進入智能化的新時代。
2023年全球銀行業，在生成式人工智慧上的預估支出，及2024至2027年的預測
生成式人工智慧（Generative AI）在全球銀行業的應用支出預計將從2023年的3.86億美元增至2030年的84.99億美元，顯示出顯著的增長趨勢。這種增長主要體現於銀行業務內部效率和服務質量的提升。銀行作為一個龐大的資料庫，傳統的人工處理方式既費時又低效，而AI技術的引入能夠顯著提升數據處理速度和精確度，進而支持個人化客戶服務、自動化業務流程以及決策支持的優化。生成式AI技術的優勢在於其自動生成文本、進行數據分析和提供精確的預測。
預估2023年調查全球各產業，在人工智慧系統上的支出
根據預測，2023年全球金融業在人工智慧系統上的支出將顯著增長，並佔據主導地位。這一趨勢部分可歸因於金融業務涉及大量數據和報表的處理需求，AI技術的引入能顯著提升數據處理和業務運營的效率。值得注意的是，儘管在“其他”類別的支出顯得尤為突出，但由於該分類涵蓋了多種類型的企業，其支出比例較高是合理的。同時，這也反映出全球各行各業對AI技術的積極投入和應用，預示著未來更多領域將進一步擴展AI的使用範圍。
預估2023年全球各產業在人工智慧系統上的支出比例
銀行業務、零售業和專業服務業將在AI系統支出中佔據較大份額，這表明這些行業對於提高業務效率和增強競爭力的迫切需求。 這些行業的企業紛紛採用AI技術來優化運營流程、加強數據分析並提供更貼近客戶需求的服務。例如作為零售業的領導者，Walmart 成功運用了AI技術來改善庫存管理和供應鏈流程，不僅有效降低了運營成本，還顯著提升了客戶的購物體驗。Walmart 通過預測分析和自動化技術，能夠更精準地預測需求，減少庫存過剩和短缺現象，從而提高整體供應鏈的效率。
2022年全球人工智慧的產業和功能採用情況
2022年，金融服務業中的人工智慧應用主要集中於產品與服務開發，占比達31%。這顯示出AI技術在推動金融創新、設計個人化金融產品及服務方面發揮了關鍵作用，並且在提升客戶體驗與競爭優勢方面具有重要影響；高科技/電信產業則在風險評估領域中占比達38%，強調了該產業對風險控制的需求。例如花旗(citibank)銀行與數據科學領導者Feedzai合作，運用AI技術來檢測和預防詐欺活動，保護每日交易中的數兆美元資金，從而大大提高了客戶資金的安全性。
2023年生成式人工智慧，在銀行產業創造的潛在價值
生成性AI在銀行業務中創造顯著價值，主要因其能高效處理大量數據、進行深度分析並自動化決策。
在風險與法務領域通過預測風險和自動化合規管理，降低法律風險和財務損失。在企業銀行中，AI提升了信用評估和風險管理的精確度，縮短審批時間並降低貸款違約風險。也可以讓AI通過個人化服務和智能客服，提升了客戶滿意度和忠誠度，促進業務增長。
2022年依據不同業務領域，每日使用人工智慧的金融服務比例
2022年，AI技術在全球金融服務業中已被廣泛應用，尤其在客戶體驗管理、風險管理、數據分析等領域。AI不僅優化前端的客戶服務，還深入後端的財務報告、雲端管理和風險控制，為金融機構提供強大的數據支持和智能決策能力。例如美國運通利用生成式AI技術優化商務旅行服務，實現智能預訂、行程優化和實時支援，提供個性人化和高效的旅行解決方案。AI分析大量數據，精準預測客戶需求並定制服務。
2023年歐洲金融服務業領袖對生成式人工智慧 (GenAI) 的態度
在歐洲金融服務業中，生成式人工智慧正獲得領袖的高度重視。許多企業積極探索如何將GenAI整合至業務運營中。領袖們普遍對該技術的發展持樂觀態度，並積極投入資源，認為這項技術在提升客戶體驗和優化運營效率方面具有巨大潛力。
總結來看，生成式人工智慧的應用正在改變金融業的運營模式，從風險管理到客戶體驗，無不體現出其強大的數據處理能力與預測能力。隨著技術的不斷進步，我們可以預見，AI將在未來十年內更深入地融入金融機構的日常運營中，從而提升整體業務效率、優化客戶體驗，並創造更多的商業價值。銀行業者若能夠及早採用並有效運用這些技術，必將在激烈的市場競爭中脫穎而出，開創全新的商業契機。
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