生成式人工智能在金融服務中的角色要求新的人才策略
隨著銀行、保險公司及其他金融服務機構在組織內部推廣生成式人工智能（AI），他們不能忽視人才的議題。過去，金融服務的高管和董事會成員主要依賴多年工作經驗來獲取知識，而如今，對舊有模式的熟悉感已無法滿足當前的需求。
行業的快速變革和技術的重要性是主要原因，但還有一個至關重要的問題，那就是人力資源的因素。金融服務公司必須擁有靈活和全面的人才計劃，因為他們的產品和運營模式不斷演變以提高效率，而新技術和工作方式則需要在不同地方具備不同的技能，因此一個有效的人才策略至關重要。
生成式AI的出現使這一真理變得更加明顯。它能自動化常規任務並增強許多其他任務的能力，特別是在充滿非結構化數據任務的金融服務領域，迫使銀行和保險公司重新配置傳統角色，並招募或培養之前不需要的技能。根據Gartner的研究，超過一半（52%）的銀行入門級職位可能會受到生成式AI的影響。
當然，決定需要做什麼以及如何做，首先要從商業策略開始，而這裡的做法也在改變。當前很少有金融服務高管擁有足夠的技術知識和經驗來充分理解生成式AI在轉型公司產品、體驗和流程中的潛力。他們需要迅速提升技能，同時更加依賴數據和AI同事，而這些同事也需要更加擅長為商業策略貢獻。
正確文化是AI採用的關鍵
新技術無可避免地改變人們的工作方式，這可能會引起員工的不安和抵觸。儘管初期對於疲勞和工作流失的擔憂，絕大多數員工對於將生成式AI納入他們的角色感到興奮，93%的銀行員工渴望使用這項技術。與此同時，Accenture的研究發現，只有30%的高層領導對其變革能力充滿信心，儘管100%的領導者都預期會對其員工進行變革。
領導者必須確保他們所培養的文化以及他們運行的人才計劃和變革管理計劃，旨在充分發揮員工的熱情和能力。沒有公司希望推出一個全新的AI工具，員工只會在幾周內玩玩，然後又回到舊的工作模式。要成功部署，這項能力不僅必須被接受，還必須融入員工的每一項工作中。
改變公司採用新技術的方式從來都不是一件容易的事，但沒有這一點，金融服務公司將難以實現對未來銀行或保險公司所需的態度和行動轉變。你不能期望員工會歡迎不斷的變化，除非你是透明且可信的——而且值得信賴。定期測量和報告進展不僅是良好的商業實踐，還對持續員工對變革的承諾至關重要。
此外，人才計劃也至關重要。金融服務公司必須獲得開發和實施生成式AI的技能，並訓練員工有效使用它。雖然他們需要一批數據專家、安全專業人士和API專家，但實現生成式AI全部潛力的關鍵技能實際上是語言技能——能夠撰寫清晰準確的提示以獲得正確的答案。一些大型銀行已經將生成式AI工具直接交到數千名前線員工手中，這時這些員工的語言能力對業務成果的重要性不亞於任何技術技能。
願景和路線圖
填補特定角色應該是更大努力的一部分：為未來的勞動力創建一個願景和路線圖。這些應該包括公司打算提供的產品、服務和體驗，以及實現該目標所需的人才和技術的組合。這不一定需要大規模的人事變動——工作力研究一再顯示，提升現有員工的技能比招聘具備所需技能的新人才更具成本效益。
不僅技能會改變：工作隊伍和角色需要足夠靈活，以便快速適應機會和威脅。例如，基本任務的自動化，如處理簡單的貸款申請，已經顯示出可能使初級員工失去建立技能和理解銀行流程的機會，這最終可能導致缺乏具備專業知識和判斷能力的經驗豐富的信貸評估員來處理複雜的申請。
隨著生成式AI可能通過多個特定任務模塊或「代理」的組合以變化的配置方式進行部署，工作隊伍和角色也需要適應技術影響、市場需求變化以及向更小、更專業化團隊的轉變。
一些公司正在積極努力為生成式AI培訓和重塑他們的工作隊伍。例如，S&P Global啟動了一個針對其35,000名員工的AI技能提升計劃，並為其高層管理人員提供量身定制的AI課程，根據特定角色所需的專業水平進行調整。大約200名公司的領導者參加了一個混合學習計劃，專注於生成式AI的商業影響潛力和技術基礎。
許多公司，包括大型銀行，渴望通過在內部啟動客製化的生成式AI聊天機器人來普及技術，鼓勵員工在日常工作中試驗這些工具並分享反饋。另一方面，某些公司則較為謹慎，可能出於數據安全和法規的考慮，仍有30%的銀行禁止在內部環境中使用生成式AI工具。
隨著銀行和保險公司認識到他們無法聘請所需的所有專業AI人才和博士學位持有者，因為這些專家並不足夠，他們也在學習生成式AI只有在公司的重點超越技術本身，並檢視人與AI可以協作的成果時才能實現其潛力。這需要心態的轉變，但那些能夠解鎖數據和技術與人力結合潛力的公司，將在效率和業務增長方面獲得優勢。
金融服務的時機已到
生成式AI的興起應成為金融服務公司及其人才策略的重塑時刻。不幸的是，某些金融服務公司專注於僅僅將生成式AI用於自動化基本任務，這種心態類似於機器人技術或直通處理。這並不是從技術中獲取最大價值的最佳策略，也無法在其組織內推動真正的效率。他們需要首先考慮AI如何與工作隊伍相結合。
儘管這一切仍然是未知領域，伴隨著風險和不確定性，但銀行和保險公司在管理風險方面具備內在優勢。從長遠來看，將會是那些勇於承諾將組織轉型到生成式AI的領導者，做出明智的決策並承擔合理風險的公司，將從這項卓越的新技術中獲益最多。畢竟，技術的變革性取決於你如何運用它。
在這篇文章中，我們不僅看到了生成式AI在金融服務行業的潛力，還感受到人才策略的轉變是如何與技術進步相互交織的。金融機構若能有效整合技術與人力資源，將不僅提升工作效率，更能在激烈的市場競爭中獲得優勢。這正是當前金融服務行業所面臨的挑戰與機遇。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
🎨 Nano Banana Pro 圖像生成器｜打幾句說話就出圖
想畫人像、產品圖、插畫？SSFuture 圖像生成器支援 Flux 同 Gemini Nano Banana Pro 改圖 / 合成， 打廣東話都得，仲可以沿用上一張圖繼續微調。
