為了應對這些挑戰，過去幾年，銀行業在兩個領域實現了指數式增長：圍繞客戶需求運營而建立的以生活為中心的銀行，以及迎合特定人群的利基數字銀行。最重要的是，在這個變革時代適應和創新是銀行克服挑戰并保持盈利的關鍵。那么，是什么在推動這個轉型的新時代呢?
利用AI的力量
銀行越來越多地利用AI的力量來打擊欺詐，響應不斷變化的客戶需求，并擊敗規模更小、更靈活的金融科技競爭對手。到2025年，銀行業將額外花費310億美元將AI嵌入現有系統，僅此一點就向我們表明，對于銀行界來說，AI技術正變得多么不可或缺。
例如，采用先進的AI算法、大型語言模型和客戶ML模型-通過智能文檔處理解決方案進行流傳輸-將對于幫助銀行更好地解鎖“暗數據”并從非結構化數據中發揮價值至關重要，它們可以發現以前未識別的數據點和錯誤、增強欺詐檢測、改進客戶服務并定制產品以滿足特定客戶需求。
銀行正在將AI驅動的文檔處理解決方案集成到他們的欺詐檢測系統中。通過利用大型語言模型和高級機器學習模型，銀行的系統可以自動分析交易數據，識別可疑模式，并實時檢測潛在的欺詐行為，這提高了銀行防范欺詐活動的能力，確保了銀行及其客戶的安全。
在其他地方，AI支持的聊天機器人和虛擬助手要經過嚴格的測試，以確保公平和減輕偏見，這些智能對話代理提供個性化和不偏不倚的客戶支持，使銀行能夠為所有客戶提供卓越的服務，同時使他們的AI戰略面向未來。
但要成功地利用這些創新，銀行需要建立一個全面的、企業范圍的數據戰略。在這里，更多的銀行正在接受-這指的是按特定業務域組織數據的去中心化數據體系結構。數據所有權分布在不同的團隊，每個團隊負責自己領域的數據，而不是集中存儲并由單個團隊擁有，這使得整個組織中的數據更容易訪問，也更有價值。
吸引難以捉摸的Z世代
整體而言，消費者需求正在發生變化，銀行在消費人群中的優先事項也在發生變化。
為此，銀行正在迅速采取行動。一些傳統銀行已經開始嵌入金融科技的服務，如銀行即服務，這涉及金融機構向第三方提供商開放他們的平臺，允許他們向客戶提供銀行服務。雖然現在購買、以后支付平臺和類似的解決方案繼續在Z世代消費者中流行起來。
嵌入金融科技不僅僅意味著一種趨勢，它代表著一個融合和創新的時代，但是，盡管這種方法帶來了許多好處，但它也帶來了重大風險，特別是在數據安全和消費者保護方面，因此，向此類平臺的轉變要求無縫過渡，同時也是合規的。
創建數據驅動的戰略
創建數據策略涉及找到用例、解決遺留限制，以及投資于支持當前和未來需求的功能，例如，智能文檔處理和內容服務平臺可以幫助銀行從海量的客戶和金融數據中提取有價值的見解，此外，自動化和簡化流程可以減少手動輸入、加快處理速度，并通過直觀的儀表板提供運營洞察的全面視圖。
合作和整合也是成功的關鍵。利用數據對長期競爭力至關重要，需要敏捷性和與第三方的協作，為客戶提供量身定制的金融解決方案。與專家合作-無論是云提供商、金融科技提供商，還是值得信賴的技術合作伙伴-可以幫助更高效地釋放轉型的好處，提供更快的投資回報，并幫助銀行輕松實現預期的業務結果。
銀行監管門檻繼續頻繁變化——這些門檻可能很難駕馭，甚至更難實施，然而，為了在這種不斷變化的格局中取得成功，銀行將需要準備好適應新技術，并創新其流程和產品。
追求數字化轉型不應該僅僅是一種選擇，而是商業上的當務之急，最重要的是，銀行應該準備好接受創新的數據實踐，以增強客戶在現在和未來的金融旅程中的能力。
歸根結底，在當前的經濟環境下，對穩定性和韌性的需求不必與創新投資相抵觸，穩定和與值得信賴的組織合作將是全球所有銀行的指導原則。
數據網格說明：雖然引入了數據網格的概念，但前提是讀者對它很熟悉，簡短的一行解釋可能會讓普通觀眾更容易理解它。
在關于Z世代的部分中，有這樣一句話：“曾幾何時，老一輩人推動了…的趨勢和習慣。”可以用不同的方式解釋，考慮具體說明哪一代人是指老一輩人，或者改寫為“從歷史上看，老一輩人設定了潮流和習慣…”之類的話。
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