Capgemini-智能银行少花钱多办事-通过无摩擦、个性化的银行业务实现效率飞跃（英）-2024-60页_2mb

零售银行业2024年报告总结

2024年全球零售银行行业面临经济下行、通胀压力、利率波动以及客户行为变化等挑战。与此同时，技术快速发展，尤其是AI和生成式AI的应用，为银行提供了提升效率和改善客户体验的机会。

行业背景

过去二十年（2004–2023），银行业发展经历了重大变革，包括面向服务指令（PSD2）、开放银行、FinTech崛起以及数字转型。2024年，银行需应对经济增长放缓、客户支出减少以及净利息收入下降的问题，同时面临新银行（年龄称为“新世代银行”）的激烈竞争。

核心挑战与机会

1. 效率与成本控制：
   疫情以来，客户加速向数字渠道转移，但银行服务体验仍有待提升。80%的银行高管认为生成式AI的出现是AI的一大跃进，但仅有4%的银行正准备扩展智能转型。主要障碍包括老旧系统、数据管理和人才短缺、监管不确定性。

AI与生成式AI的应用

生成式AI助手在以下领域表现突出：

• 员工生产力：自动化文档处理（减少55%文书工作时间）、减少员工重复操作、帮助银行提升合规效率；
• 客户联络中心：通过生成式AI助手辅助客服，提高客户满意度（提升NPS评分）；
• 风险管理与自动化：加快欺诈检测、强化合规审查、提高决策效率。

银行战略建议

• 构建企业级AI平台：需要在三个方面建立三层架构：数据策略（构建统一的数据基础设施）、模型层（结合企业数据训练模型）、治理结构（确保AI伦理与责任层面实施）。
• 工作分配平衡：更关注底向上转型策略，即从基层流程开始进行智能化，例如文档管理、客服辅助、内务处理。
• 客户分层策略：区分客户价值类型，如“终身客户”、“熊猫客户”等，进行精细化运营，提高客户保有率。

实施挑战

尽管生成式AI潜力巨大，但仅有6%的银行董事会对其战略 roadmap 有一个清晰规划。多数银行优先考虑前端客户体验而忽视了底层数据与技术支持，导致AI落地时出现“AI沉默失败”现象。

未来展望

自驾车式银行（autonomous banking）概念逐步拓展，通过嵌入式AI实现大规模个性化服务，提高客户满意度和银行竞争力。成功的关键在于：

• 通过生成式AI平台严格治理风险，确保服务可测量；
• 制定清晰的AI战略框架，推进企业级应用，同时保持技术创新与风险控制间的平衡。

Capgemini建议未来一年，银行应优先投资于底层技术架构、员工AI培训以及生成式AI在风控、客户服务和文档自动化中的应用，以应对2024年期的多重挑战。