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關(guān)于AI的力量已經(jīng)寫了很多，包括生成AI (gen AI)，改造銀行業(yè)超越引入下一波自動(dòng)化浪潮，AI有望使銀行變得更加智能、高效，并更能實(shí)現(xiàn)強(qiáng)勁的財(cái)務(wù)表現(xiàn)。
　　盡管熱鬧非凡，許多銀行高管increasingly越來(lái)越質(zhì)疑價(jià)值實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題。該行業(yè)面臨的逆風(fēng)AI能達(dá)到預(yù)期嗎？在初步試驗(yàn)之后，銀行如何從概念驗(yàn)證過(guò)渡到價(jià)值驗(yàn)證，并真正利用AI重新構(gòu)想和改造企業(yè)？銀行何時(shí)，如果有的話，能夠看到在AI上的投資帶來(lái)的實(shí)際回報(bào)？
　　這些問(wèn)題在全球銀行業(yè)面臨包括美國(guó)銀行生產(chǎn)力下降在內(nèi)的不均衡勞動(dòng)生產(chǎn)率結(jié)果等挑戰(zhàn)時(shí)變得日益重要。盡管技術(shù)支出很高相對(duì)于其他行業(yè)而言。銀行也面臨收入和貸款增長(zhǎng)放緩的競(jìng)爭(zhēng)壓力，來(lái)自非銀行企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，如私人信貸公司、金融科技公司、新銀行以及支付解決方案提供商等，它們爭(zhēng)奪最大的利潤(rùn)來(lái)源。隨著收入增長(zhǎng)放緩，為了維持當(dāng)前的凈利息收益率，銀行需要更快地削減成本。人工智能有望在未來(lái)幾年逐步解決這些問(wèn)題，并使銀行在勞動(dòng)生產(chǎn)率提升方面占據(jù)更有利的地位，尤其是隨著員工繼續(xù)將越來(lái)越多的常規(guī)任務(wù)委托給日益先進(jìn)和強(qiáng)大的AI系統(tǒng)處理。
　　一些機(jī)構(gòu)通過(guò)有效規(guī)模化人工智能（包括通用人工智能），正在提高標(biāo)準(zhǔn)并與其同行拉開戰(zhàn)略距離。例如，一家大型銀行正在整個(gè)企業(yè)范圍內(nèi)使用人工智能來(lái)提升客戶和員工體驗(yàn)、提高效率，并增加收入和盈利能力。在零售銀行業(yè)務(wù)中，該銀行利用人工智能生成個(gè)性化提示，幫助客戶進(jìn)行投資和財(cái)務(wù)規(guī)劃。在小企業(yè)領(lǐng)域，人工智能也被廣泛應(yīng)用。