EY+零售和商业银行业务中的生成式人工智能-英-26页_1mb

GenAI在零售与商业银行应用调研分析

1. 调查方法

• 样本：全球151家银行的决策者，包括大型银行（存款超5000亿美元）和小微银行（存款低于50亿美元）
• 时间：2023年7月
• 决策者：首席策略官、首席技术官、风险主管及客户相关岗位负责人

2. 主要发现

• 投资意愿：
  • 60%大型银行已完成GenAI投资；
  • 86%小型银行已开始规划投资。
• 核心动机：生产力提升（78%）、客户体验优化（60%）、成本削减（60%）。
• 预期收益：
  • 前台收入提升：72%
  • 后台成本节约：23%

3. 优先应用场景

• 前台：个性化推荐、客户服务、实时欺诈检测
• 后台：风险监控（75%）、AML/KYC（66%）、支付结算自动化（70%）
• 客户面：D2C营销、复杂问询虚拟助手、自动化开户指导

4. 部署现状与挑战

• 进度：73%项目尚未正式上线，多数处于测试阶段
• 投入预算：71%银行将GenAI支出控制在目标部门预算的20%以内
• 主要障碍：
  1. 内部专业能力不足（55%）
  2. 监管不确定性
  3. 资金限制

5. 地域分布

• 区域：主要来自北美（39%）和亚洲 (33%)区域
• 机构类型：75%为上市公司
• 规模分布：超半数为中小银行（占比23%），大型银行占35%

注：总结基于EY-Parthenon 2023年零售与商业银行GenAI调研报告