Bankacılık sektörü artık yapay zekayla deneme yapmanın yapay zekaya bağlanmayı seçmekten daha riskli olduğu bir çizgiyi aştı.
Gelecekteki faydaları garanti altına almak için deneylerin ilk günlerinde “güvende kalmak” değerli olsa da, hâlâ kavram kanıtları üzerinde çalışan birçok kurum artık güvenli değil; bunun yerine rakipleri yapay zekayı ölçülebilir bir yeteneğe dönüştürürken onlar CX borcu biriktiriyorlar.
Glia'nın karşılaştırma raporu 2026 AI'nın güveni sarsmadan büyük hacimli sorguları işleyecek kadar güvenilir olmasını sağlamak için bankaların en az %90 doğruluk elde etmesi gerektiğini ortaya koyuyor. güveni sarsmadan çok sayıda arama.
Justin DiPietro, Strateji Direktörü ve Glia Kurucu OrtağıYapay zekayı pilot çalışmalarda tutmayı seçen bankaların bunu yapacağını belirtiyor Yapay zekanın üretimde artık bir tercih değil zorunluluk haline gelmesiyle rekabetin gerisinde kalıyoruz.
“Saklama sorunu [AI projects] deneysel modda olmak, rekabette geride kaldığınız anlamına gelir,” diye açıkladı.
“Birçok yerde bankalar ayrım yapmıyor, [but] müşteri deneyimine göre kendilerini farklılaştırıyorlar.
“Artık isteğe bağlı değil. [Financial leaders] Üretime geçmemiz gerekiyor.”
Pilotlar rekabet açısından dezavantaj haline geldiğinde
Yapay zeka deneyleri, erken aşamadaki ekiplerin yeni yetenekleri uygulamaya koymadan önce anlamalarına olanak tanırken, küçük yapay zeka pilotları artık bankacılıkta müşteri beklentilerinin ve teknolojinin ne kadar hızlı değiştiğine ayak uyduramıyor.
Bir zamanlar riski azaltan bir taktik, artık müşterilerin kusursuz dijital deneyimler beklediği, rakiplerin hızlı hareket ettiği alanlardaki ilerlemeyi yavaşlatıyor. hızlı sorun çözümü ve tüm kanallarda tutarlı destek.
Pilot modda kalmayı seçen bankalar, müşterilerin zaten standart olarak gördüğü iyileştirmeleri geciktiriyor ve rakipler daha verimli hale geldikçe ve memnuniyet arttıkça geride kalıyorlar.
Beklentilerdeki bu değişim, yapay zekayı ölçeklendirmenin yalnızca yeni yeteneklerin benimsenmesini hızlandırmakla kalmayıp aynı zamanda ölçülebilir iş sonuçlarını belirlemek için gerçek dünya verileri sağlaması nedeniyle bankaların artık kontrollü pilot uygulamalardan daha geniş uygulamaya geçebilmesi gerektiği anlamına geliyor.
Bu değişim olmadan, deneyler tek başına gelişen beklentilere ayak uyduramaz veya somut bir rekabet avantajı sağlayamaz.
Glia'nın CEO'su ve kurucu ortağı Dan Michaeli, bunu açıkladı Yapay zekanın yetenekleri hızla geliştikçe denemeye devam etmek, şirketi rekabet açısından dezavantajlı duruma sokar.
“Sonuçta önemli olan, bu yeteneklerin gelişme ve iyileşme hızıdır” diyor.
“Bu yüzden artık deney modunda olmayı göze alamazsınız. Sadece temelde dezavantajlı durumdasınız.”
Düşük performans gösteren yapay zeka neden bankacılık deneyimini mahvediyor?
Pek çok banka müşterisi daha önceki olumsuz otomasyon etkileşimlerinden zaten şartlandırılmış durumda ve birçoğu bunu tamamen atlamayı seçiyor.
Güvensizlik bankacılık deneyimine zaten işlemiş olduğundan, bu önceki etkileşimler, düzenlemeye tabi ortamlardaki müşterilerin bir insan isteme olasılığını artırabilir.
Bankacılıkta yapay zeka düşük performans gösterdiğinde, yanlış yanıtlar ve çözümler müşterilerin kendilerini tekrar etmelerine, sorunların büyümesine, daha uzun işlem süreleri yaşamalarına ve hizmet bağlantılarının kopyalanmasına yol açabilir. Bir banka için bunun operasyonlar üzerinde önemli bir etkisi olabilir, mevcut insan temsilcileri üzerinde daha fazla kuyruk baskısı oluşturabilir ve işletme için daha yüksek maliyetlere yol açabilir.
Ancak bu durumlarda güven kırıldığında müşteriler dijital hizmetlerin kendilerine güvenilir bir şekilde hizmet edemeyeceğini düşünebilir, bu da memnuniyeti azaltabilir ve insana bağımlılığı artırabilir.
Banka müşterileri artık hassasiyet, yani denge bekliyorödeme durumu, kimlik doğrulama adımları ve politikalar artık “yeterince iyi” etkileşimler değil.
Otomasyon yanlış anladığında olumsuz tarafı sadece sürtünme değildir; yüksek güven ortamında itibar ve uyumluluk riskidir.
“Yeterince iyi” yapay zekayla yetinen bankalar, müşteri deneyimi ve uyumluluk üzerinde daha büyük etki riskiyle karşı karşıya kalacak ve muhtemelen ölçeklendirme için gereken güveni ve doğruluğu oluşturmakta zorlanacaklar.
“Bankacılıkta veya düzenlemeye tabi sektörlerde 'yeterince iyi'nin 'yeterince iyi' olduğuna inanmıyorum [is acceptable].” DiPietro devam etti.
“Tıpkı ölçemediğiniz bir şeyi optimize edemeyeceğiniz gibi, anlamadığınız bir şeyi de çözemezsiniz. Eğer anlamazsanız çözemezsiniz.”
'Yeterince iyi' bankacılıktan çıkış yolu artık netlik gerektiriyor; bu da bankaların müşterilerin ne yapmaya çalıştığını, yapay zekanın bunu ne sıklıkla doğru yaptığını ve hataların nerede oluştuğunu bilmesi gerektiği anlamına geliyor.
%90'ın üzerindeki eşik: Yapay zekayı üretime hazır hale getiren yetenekler
Günümüzde bankacılıkta üretime hazır yapay zeka artık sadece belirsiz bir tutku değil; ölçülebilir.
Glia'nın Benchmark raporuna göre, niyet bilgisinin %90'ından fazlası, yapay zekanın bankacılık CX'inde operasyonel olarak güvenli ve değerli hale geldiği minimum seviye olmalıdır.
Bu kıyaslama, yüksek hacimli amaçlar için ulaşılabilir; bakiye talepleri için %94,81, doğrudan para yatırma işlemleri için %91,3 ve para takasları için %90,7.
Yapay zeka bankacılık için eğitildiğinde, küçük bir hata oranı bile orantısız miktarda sürtüşme yaratarak yapay zekayı kırılgan bir pilot projeden ölçeklenebilir bir sisteme taşıdığından, rutin bir isteği neredeyse her zaman doğru bir şekilde yerine getirebilmelidir.
%90+'a ulaşmak genel bir modele geçmekle ilgili değildir; etki alanında eğitilmiş niyet anlayışı, güvenli yükseltme ile orkestrasyon ve halüsinasyonları önleyen yönetim gerektirir.
CX liderleri için soru, bir pilotunuzun olup olmadığı değil, yapay zekanın müşterileri tutarlı bir şekilde anladığını ve bunu yapmadığında güvenli bir şekilde başarısız olduğunu kanıtlayıp kanıtlayamayacağınızdır.
Michaeli şöyle devam etti: “Bu, söz konusu sektörde çok büyük bir zorluktur.”
“Son derece determinist olmaya alışık olan bir sektöre olasılıksal bir şey uyguluyorsunuz.”
Bir yanıt yazın