銀行業持續改革，跨國巨頭更是積極推進生成式人工智能（GenAI），環球經濟波動難測，投資GenAI成為推動發展的利器，對區域型銀行而言，GenAI推行與否已經不是選擇題，而是勢在必行。

事實上，有環球投行已向旗下15,000名財務顧問交付GenAI工具，幫助紀錄客戶會議及生成建議，亦有銀行透過聊天機械人向全球10個市場3,700萬名客戶提供服務。就我觀察所得，銀行業今次在推動GenAI上比以往其他科技都要快，以下4個現況正好作出明確展示。

由內到外，應用面向客戶

生成式AI及其他人工智能技術重塑銀行內部的營運模式和對客服務方式。起初，AI技術僅運用幫助客戶經理處理數據、加速軟件開發、自動生成信貸報告等銀行內部應用，但我觀察所見，現時GenAI已由內走到外，向客戶端延展，最易見如AI客服機器人、並向客戶提供超個人化服務協助營銷。

智能體應付複雜工作，提供一站式解決方案 年來技術急速發展，部份業界已同時在用多智能系統，可透過工具規劃行動及執行、與其他智能體以及員工合作、更能透過邊實踐邊學習而自我改進。我估計，生成式AI智能體可能成為實務工作者的虛擬同事。多智能體就如一個虛擬職場。每個智能系統都有自己專長，並統一受「協調智能體」調配，就如人類一樣，由主管協調，完成任務。

未來3年令銀行利潤逐步提升60％至80%

管理人都關心投資回報，我估算，GenAI將驅動所有產業產能躍升，其中銀行業受GenAI的影響在所有產業中排第3位，潛在生產力提升可望達2,000億美元至3,400億美元。若充分釋放AI潛力，將有效提升銀行效能，可望在未來3年內令銀行潛在利潤逐步提升到60％至80%。其中軟件開發、業務營運、市場推廣、風控與法務這4個板塊的增效潛力最大。

GenAI硬性門檻低，留心軟性門檻高

管理人要留意，儘管已見技術紅利，但讓GenAI有規模化應用仍面臨阻礙，要留心資料孤島是首要難題。麥肯錫研究顯示，4成企業存在50個以上資料孤島，導致模型精度下降20%至30%；另一方面複合型人才短缺，預計2030年中國AI人才缺口將達500萬，兼具演算法與金融業務能力者更不足15%。

眼見環球銀行在GenAI應用上已進入白熱化，我認為未來2年對區域型銀行十分關鍵，資源有限、渴望成效，更要平衡創新與自家的組織生態，GenAI是核心競爭力，區域銀行就要找對策略支點、構築差異化優勢。

策略上，我認為區域型銀行必需掌握「路徑選擇、策略融合、生態協同」3大重點：

選對路徑

目前銀行業的GenAI應用主要可歸納為3大類，包括注重建造的業者會深度重建核心業務；傾向革新的銀行則選擇重塑中後台流程，單純採用的業者則利用GenAI提升效率。區域型銀行要衡量本身資源及戰略形勢，在3者中作出選擇，定好路線。

戰略融合

無論選那一條路，我認為區域型銀行都要建立貫通全銀行的深度耦合AI框架，包括要讓AI價值與管理層的財務目標一致，避免技術投資淪為「空中樓閣」。銀行要有決心作全面性AI布局，並留意數據管理及保安，將運作變成有系統的規則，成效就會顯現。例如有銀行在模型微調階段嵌入反洗錢規則庫，就能自動作出高風險交易指示。

生態協同

對區域型銀行而言，找到合適的生態合作夥伴可大大減省成本，加速技術推進，具經驗的合作夥伴亦可更快速度導入在市場已成熟的解決方案。

至於GenAI應用場景，市場亦已有不少成功個案，管理人亦可按銀行本身的特質及優勢作盤算。綜合而言，市場現時以下6種應用最具價值，包括信用風險管理、客戶關係管理、提升軟件開發效率、智能客服中心、超個人化服務及知識管理與洞察。

GenAI對整個銀行業帶來正面衝擊，成效已見，區域型銀行不宜再抱觀望態度，或胡亂嘗試，必需要有等同於環球銀行般的視野，看清楚市場形勢及GenAI的技術進化，找適合的人才及夥伴，築建新的智能銀行。

撰文：周寧人 麥肯錫全球資深董事合夥人 暨 大中華區金融機構諮詢業務負責人