Eğer baş haberleri ve abartmayı bir kenara bırakırsak, sorunun özü şudur: Dünyanın en büyük bankaları, üreten AI'yı nasıl kullanıyor? Gelecekteki potansiyel değil, tedarikçilerin reklamları değil, zaten uygulanmış gerçek uygulamalar nerede?
Son iki yıl içinde, küresel finans sektörü sessizce üretken AI çağına adım attı. Ancak bu süreç tek tip değil, iç ve dış olarak farklı bir yapı sergiliyor: İç araçların düşük profilli dağıtımı, müşterilere yönelik temkinli denemeler ve az sayıda cesur yenilik, bankacılık sektörünün iç yapısını yavaş yavaş yeniden şekillendiriyor.
İçten başlayarak, adım adım dışa yayılmak
Yapay zeka uygulamalarının ortak bir noktası vardır: içsel üretkenlik araçlarıyla başlamaları.
Üretken yapay zekanın ana uygulamaları, iç üretkenliği artırmaya odaklanmaktadır - bu araçlar, çalışanların daha az kaynakla daha fazla iş yapmalarına yardımcı olmaktadır. JPMorgan'ın analist asistanının hisse senedi araştırmalarını analiz etmesinden, Morgan Stanley'in varlık yönetimi danışmanlarına destek sağlayan GPT destekli araçlarına kadar, erken dönem odak noktası bankacılık çalışanlarını güçlendirmek olmuştur, onları değiştirmek değil.
Goldman Sachs, geliştiriciler için bir AI asistanı oluşturuyor; Citi'nin AI özet aracı, çalışanların notları işlemesine ve e-posta yazmasına yardımcı oluyor; Standard Chartered'ın "SC GPT"si, 70.000 çalışanı arasında, öneri yazımından insan kaynakları sorunlarına kadar her alanda devreye girdi.
İçinde yaşadığımız yüksek düzeyde düzenlenmiş ortam göz önüne alındığında, dahili araçların konuşlandırılması mükemmel bir anlam ifade ediyor. Bu, bankaların düzenleyici kırmızı çizgilere dokunmadan yapay zeka yeteneklerini denemelerine ve artırmalarına olanak tanır. CBN'nin (Nijerya Merkez Bankası) Zap'a karşı son eylemlerine atıfta bulunursak, o zaman "ihtiyatlı olmak" açıkça daha mantıklı bir seçimdir.
İş hattı gözlemi: Değer nerede?
Yapay zekanın benimsenmesi sektörden sektöre değişir. Üretken yapay zekanın farklı iş birimleri tarafından benimsenme hızında farklılıklar vardır. Bunlar arasında perakende bankalar işlem hacmi açısından başı çekiyor. Bu alanda, Wells Fargo'nun Fargo'su ve Bank of America'nın Erica'sı gibi üretken yapay zeka destekli sohbet robotları her yıl yüz milyonlarca etkileşimi yönetiyor. Avrupa'da, Commerzbank kısa süre önce kendi sohbet robotu Ava'yı piyasaya sürdü.
Ancak sorun şu ki, bu araçlardan bazıları aslında üretken yapay zeka kullanmıyor ve bunun yerine geleneksel makine öğrenimi tekniklerine dayanıyor. Örneğin Bank of America'nın Erica'sı daha çok bir "Mekanik Türk" (manuel işlemlerle otomasyon yanılsaması) gibi çalışıyor. Yine de, önemli olan teknik etiketler değil, deneylerin kendisidir.
Şirketler ve yatırım bankacılığı alanında dönüşüm daha gizli bir şekilde gerçekleşiyor. JPMorgan'ın iç araçları esasen araştırma ve satış ekiplerini destekliyor, doğrudan müşterilere yönelik değil. Deutsche Bank ise AI kullanarak müşteri iletişim kayıtlarını analiz ediyor, bu müşteri hizmeti değil, verileri güçlendirme anlamına geliyor ve bankacıların müşterileri daha hızlı ve daha iyi anlamalarına ve hizmet etmelerine yardımcı oluyor.
Varlık yönetimi ise her ikisinin arasında yer alır. Morgan Stanley'nin AI aracı doğrudan müşterilerle iletişim kurmamakta, ancak danışmanların her toplantıdan önce iyi bir şekilde hazırlanmasını sağlamaktadır. Deutsche Bank ve First Abu Dhabi Bank, en iyi müşterilere yönelik asistanları pilot uygulama aşamasında, karmaşık yatırım sorularını gerçek zamanlı olarak yanıtlamak amacıyla geliştirmektedir.
Bölgesel Farklılıklar: Kim Önde?
Kaynak: Evident AI Index
Kuzey Amerika bölgesi beklendiği gibi ön planda. Amerika'nın bankaları, JPMorgan, Capital One, Wells Fargo, Citi ve RBC gibi, AI'yi bir üretkenlik motoruna dönüştürdü. OpenAI ve Microsoft ile yapılan işbirlikleri sayesinde, en ileri AI modellerine ilk erişim sağlayanlar oldular.
Avrupa daha temkinli. İspanyol dış bankası (BBVA), Deutsche Bank ve HSBC, AI araçlarını iç testlerden geçiriyor ve daha fazla güvenlik önlemi alıyor. Avrupa Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) üzerinde derin bir etkiye sahip. Her zamanki gibi, Avrupa, teknolojik ilerlemeden ziyade düzenlemelere daha fazla odaklanıyor, bu da onlara bedel ödetebilir.
Afrika ve Latin Amerika, AI gelişiminin erken aşamalarında olmasına rağmen hızla ilerliyor. Brezilya'nın Nubank'ı, OpenAI ile işbirliği yaparak önce içe AI araçları dağıtıyor, ardından müşteri hizmetlerine genişletiyor. Güney Afrika'da Standard Bank ve Nedbank, risk kontrolü, destek hizmetleri ve geliştirme alanlarında AI ile ilgili pilot projeler yürütüyor.
Çin: Bağımsız AI Teknoloji Yığını Oluşturma
Çin bankaları yalnızca AI kullanmakla kalmıyor, aynı zamanda AI teknoloji yığını oluşturuyor.
Çin Sanayi ve Ticaret Bankası (ICBC), şirket içinde geliştirilen 100 milyar parametreli büyük bir dil modeli olan "Zhiyong"u piyasaya sürdü. Model bir milyardan fazla kez çağrıldı ve belge analizinden pazarlama otomasyonuna kadar 200 iş senaryosunu destekliyor. Bu sadece dahili araçların bir uygulaması değil, bankaların çalışma biçiminde temel bir değişimdir.
Ant Group, finans alanında iki büyük dil modeli tanıttı - Zhixiaobao 2.0 ve Zhixiaozhu 1.0. İlki, Alipay'in genel kullanıcıları için finansal ürünleri açıklamayı amaçlarken; ikincisi, varlık yönetimi danışmanlarına destek sağlayarak piyasa raporlarını özetleyebilir ve yatırım portföyü içgörüleri üretebilir.
Ping An Grubu, sigorta, banka ve teknoloji alanlarını birleştiren bir finansal teknoloji devi olarak daha ileriye gidiyor. Geliştirdiği jeneratif AI asistanı AskBob, hem müşterilere hem de müşteri yöneticilerine hizmet veriyor. Müşteriler için AskBob, yatırım ve sigorta sorularını doğal Çince ile yanıtlayabiliyor; danışmanlar için ise, müşteri geçmişini, ürün verilerini ve pazarlama materyallerini çıkarıp özetleyerek her bir acenteyi dijital olarak güçlendirilmiş finansal uzman haline getiriyor. Ping An'ın amacı, AI aracılığıyla finansal danışmanlığı yeniden tanımlamak; sadece soruları yanıtlamak değil, aynı zamanda talepleri önceden tahmin etmektir.
Çin'de, düzenleyici çerçeve veri yerelleştirmeyi ve model şeffaflığını güçlü bir şekilde teşvik ediyor; bu kurumlar daha uzun vadeli bir yolu seçiyor: yerel düzenlemelere, dil ve pazar koşullarına uyum sağlayabilen özelleştirilmiş AI inşa etmek. Ayrıca, Çin, bankaların temel modelleri kendi başlarına geliştirebilecek yeterli yetenek yoğunluğuna sahiptir; bu, küresel ölçekte benzersiz bir başarı olabilir.
Kim teknik destek sağlıyor?
Bazı tanınmış şirketler dünya çapında sıklıkla bulunur: Microsoft şu anda Azure OpenAI ile en yaygın platformdur. Morgan Stanley'den Standard Chartered'a kadar birçok banka, modellerini Microsoft'un güvenli korumalı alan ortamında çalıştırıyor.
Google'un LLM'leri (büyük dil modelleri) de kullanılmakta, örneğin Wells Fargo, Flan'ı destekliyor. Çin'de ise, DeepSeek, Hunyuan gibi yerel teknolojilere başvuruluyor.
Bazı bankalar, örneğin JPMorgan Chase, Çin Endüstri ve Ticaret Bankası ve Ping An Grubu, kendi modellerini eğitiyor. Ancak çoğu banka mevcut modeller üzerinde ince ayar yapmaktadır. Anahtar, modelin kendisine sahip olmakta değil, veri katmanını kontrol etmekte ve modelin uyumlu çalışmasını sağlamaktadır.
Küresel AI uygulamalarının çeşitlendirilmiş keşfi
Orijinal resim için orijinal metne bakın, çeviri: Shenchao TechFlow
O ne olacak?
Yüksek düzeyde düzenlenmiş bir sektörde, dikkatli olmak çok önemlidir, bu nedenle bankalar doğrudan ön saflarda yer almak yerine yapay zeka ile ilgileniyor. Bununla birlikte, diğer platform değişikliklerinde gözlemlediğimiz gibi, kararlı karar verme ve hızlı deney yapma çok önemlidir. Düzenleme hiçbir zaman yaptırımın önüne geçmez ve yapay zeka ile deney yapmadan önce düzenlemenin yürürlükte olmasını beklemek akıllıca değildir. On yıldan fazla bir süre önce, herhangi bir düzenlemenin olmadığı bir ülkede acente bankacılığı kurduğumu hatırlıyorum. İşimiz bittiğinde, işi merkez bankasına anlatan kişiler oluruz. Bir bankanın yönetim kurulunun bir parçası olsaydım, "Kaç tane deney yapıyoruz?" diye sorardım. Kaç tane içgörü oluşturuyoruz? ”
Gerçek ilerlemeyi ölçmek için, platform dönüşümünün temel ilkelerine geri dönmek gerekir. AI stratejiniz aşağıdaki soruları yanıtlamalıdır:
"Yapay zeka stratejimiz, temel mimariyi yeniden yapılandırdı mı? Maliyetleri 100 kat düşürdü mü? Yeni değer modellerini açığa çıkardı mı? Ekosistemin bağlantılarını teşvik etti mi? Pazarı alt üst etti mi? Erişimde demokratikleşmeyi sağladı mı?"
Mantık açıktır – şüphecilik gereklidir, ancak hem mantık hem de gerçekler AI'nın yeni bir platform değişikliği olduğunu göstermektedir. Buna ek olarak, mantık ve gerçekler, geçmişteki platform değişikliklerinin genellikle finansal piyasalarda devrim niteliğinde değişikliklere yol açtığını da göstermektedir. Örneğin Citibank, 70'li ve 80'li yıllarda teknolojinin uygulanmasıyla perakende işini önemli ölçüde genişletti. Capital One, piyasadaki en iyi 10 bankadan biri olmak için sıfırdan büyüdü ve otomobil kredileri ve ipotek gibi ilgili sektörlerde güçlü bir varlığa sahip. Afrika'da Equity Bank, piyasa değeri açısından Doğu Afrika'nın en büyük bankası olmak için istemci-sunucu teknolojisi dalgasını ele geçirdi. Benzer şekilde, Access Bank, GT Bank ve Capitec kendi pazarlarında dalgaya atladı.
Yapay Zeka platformu dönemi geldi, bu da kazananlar yaratacak. Önemli olan kaybedenlere odaklanmak değil, kazananların belirli alanlarda nasıl önemli pazar payı elde ettiğidir. Örneğin, Stripe'ın ödeme alanındaki başarısı tipik bir örnektir. Bu erken aşama atılımlar genellikle komşu alanlardaki pazar payı artışını beraberinde getirir; örneğin Nubank, kredi kartı operasyonları sayesinde KOBİ ve perakende bankacılık alanında önemli bir oyuncu haline gelmiştir.
Benim görüşüme göre, AI çağında kazananlar ilişki maliyetlerine odaklanacak. Artık sadece bir ticaret oyunu değil. İşlemler zaten gerçekleşti ve artık bir müşteri deneyimi ve ilişki yönetimi oyunu. Bu, finansal hizmetler liderlerinin odaklanması gereken temel içgörüdür. Müşteri deneyiminde ve ilişki bankacılığında maliyetin çok altında bir maliyetle 100 kat iyileştirmeyi nasıl başarabilirsiniz? Bir banka olarak, müşterilerin mali durumlarını, işlerini ve yaşamlarını daha iyi yönetmelerine yardımcı olmak için akıllı teknolojiden nasıl yararlanabilirsiniz? Bu soruları cevaplayabilen ve uygulayabilen oyuncu nihai kazanan olacaktır.
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Çin ve ABD'nin bankacılık devleri, üretken yapay zekayı kucaklıyor.
Yazar: Samora Kariuki
Derleme: Shenchao TechFlow
Küresel AI dalgası
Bankalar üretken yapay zekayı nasıl uyguluyor?
Eğer baş haberleri ve abartmayı bir kenara bırakırsak, sorunun özü şudur: Dünyanın en büyük bankaları, üreten AI'yı nasıl kullanıyor? Gelecekteki potansiyel değil, tedarikçilerin reklamları değil, zaten uygulanmış gerçek uygulamalar nerede?
Son iki yıl içinde, küresel finans sektörü sessizce üretken AI çağına adım attı. Ancak bu süreç tek tip değil, iç ve dış olarak farklı bir yapı sergiliyor: İç araçların düşük profilli dağıtımı, müşterilere yönelik temkinli denemeler ve az sayıda cesur yenilik, bankacılık sektörünün iç yapısını yavaş yavaş yeniden şekillendiriyor.
İçten başlayarak, adım adım dışa yayılmak
Yapay zeka uygulamalarının ortak bir noktası vardır: içsel üretkenlik araçlarıyla başlamaları.
Üretken yapay zekanın ana uygulamaları, iç üretkenliği artırmaya odaklanmaktadır - bu araçlar, çalışanların daha az kaynakla daha fazla iş yapmalarına yardımcı olmaktadır. JPMorgan'ın analist asistanının hisse senedi araştırmalarını analiz etmesinden, Morgan Stanley'in varlık yönetimi danışmanlarına destek sağlayan GPT destekli araçlarına kadar, erken dönem odak noktası bankacılık çalışanlarını güçlendirmek olmuştur, onları değiştirmek değil.
Goldman Sachs, geliştiriciler için bir AI asistanı oluşturuyor; Citi'nin AI özet aracı, çalışanların notları işlemesine ve e-posta yazmasına yardımcı oluyor; Standard Chartered'ın "SC GPT"si, 70.000 çalışanı arasında, öneri yazımından insan kaynakları sorunlarına kadar her alanda devreye girdi.
İçinde yaşadığımız yüksek düzeyde düzenlenmiş ortam göz önüne alındığında, dahili araçların konuşlandırılması mükemmel bir anlam ifade ediyor. Bu, bankaların düzenleyici kırmızı çizgilere dokunmadan yapay zeka yeteneklerini denemelerine ve artırmalarına olanak tanır. CBN'nin (Nijerya Merkez Bankası) Zap'a karşı son eylemlerine atıfta bulunursak, o zaman "ihtiyatlı olmak" açıkça daha mantıklı bir seçimdir.
İş hattı gözlemi: Değer nerede?
Yapay zekanın benimsenmesi sektörden sektöre değişir. Üretken yapay zekanın farklı iş birimleri tarafından benimsenme hızında farklılıklar vardır. Bunlar arasında perakende bankalar işlem hacmi açısından başı çekiyor. Bu alanda, Wells Fargo'nun Fargo'su ve Bank of America'nın Erica'sı gibi üretken yapay zeka destekli sohbet robotları her yıl yüz milyonlarca etkileşimi yönetiyor. Avrupa'da, Commerzbank kısa süre önce kendi sohbet robotu Ava'yı piyasaya sürdü.
Ancak sorun şu ki, bu araçlardan bazıları aslında üretken yapay zeka kullanmıyor ve bunun yerine geleneksel makine öğrenimi tekniklerine dayanıyor. Örneğin Bank of America'nın Erica'sı daha çok bir "Mekanik Türk" (manuel işlemlerle otomasyon yanılsaması) gibi çalışıyor. Yine de, önemli olan teknik etiketler değil, deneylerin kendisidir.
Şirketler ve yatırım bankacılığı alanında dönüşüm daha gizli bir şekilde gerçekleşiyor. JPMorgan'ın iç araçları esasen araştırma ve satış ekiplerini destekliyor, doğrudan müşterilere yönelik değil. Deutsche Bank ise AI kullanarak müşteri iletişim kayıtlarını analiz ediyor, bu müşteri hizmeti değil, verileri güçlendirme anlamına geliyor ve bankacıların müşterileri daha hızlı ve daha iyi anlamalarına ve hizmet etmelerine yardımcı oluyor.
Varlık yönetimi ise her ikisinin arasında yer alır. Morgan Stanley'nin AI aracı doğrudan müşterilerle iletişim kurmamakta, ancak danışmanların her toplantıdan önce iyi bir şekilde hazırlanmasını sağlamaktadır. Deutsche Bank ve First Abu Dhabi Bank, en iyi müşterilere yönelik asistanları pilot uygulama aşamasında, karmaşık yatırım sorularını gerçek zamanlı olarak yanıtlamak amacıyla geliştirmektedir.
Bölgesel Farklılıklar: Kim Önde?
Kaynak: Evident AI Index
Kuzey Amerika bölgesi beklendiği gibi ön planda. Amerika'nın bankaları, JPMorgan, Capital One, Wells Fargo, Citi ve RBC gibi, AI'yi bir üretkenlik motoruna dönüştürdü. OpenAI ve Microsoft ile yapılan işbirlikleri sayesinde, en ileri AI modellerine ilk erişim sağlayanlar oldular.
Avrupa daha temkinli. İspanyol dış bankası (BBVA), Deutsche Bank ve HSBC, AI araçlarını iç testlerden geçiriyor ve daha fazla güvenlik önlemi alıyor. Avrupa Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) üzerinde derin bir etkiye sahip. Her zamanki gibi, Avrupa, teknolojik ilerlemeden ziyade düzenlemelere daha fazla odaklanıyor, bu da onlara bedel ödetebilir.
Afrika ve Latin Amerika, AI gelişiminin erken aşamalarında olmasına rağmen hızla ilerliyor. Brezilya'nın Nubank'ı, OpenAI ile işbirliği yaparak önce içe AI araçları dağıtıyor, ardından müşteri hizmetlerine genişletiyor. Güney Afrika'da Standard Bank ve Nedbank, risk kontrolü, destek hizmetleri ve geliştirme alanlarında AI ile ilgili pilot projeler yürütüyor.
Çin: Bağımsız AI Teknoloji Yığını Oluşturma
Çin bankaları yalnızca AI kullanmakla kalmıyor, aynı zamanda AI teknoloji yığını oluşturuyor.
Çin Sanayi ve Ticaret Bankası (ICBC), şirket içinde geliştirilen 100 milyar parametreli büyük bir dil modeli olan "Zhiyong"u piyasaya sürdü. Model bir milyardan fazla kez çağrıldı ve belge analizinden pazarlama otomasyonuna kadar 200 iş senaryosunu destekliyor. Bu sadece dahili araçların bir uygulaması değil, bankaların çalışma biçiminde temel bir değişimdir.
Ant Group, finans alanında iki büyük dil modeli tanıttı - Zhixiaobao 2.0 ve Zhixiaozhu 1.0. İlki, Alipay'in genel kullanıcıları için finansal ürünleri açıklamayı amaçlarken; ikincisi, varlık yönetimi danışmanlarına destek sağlayarak piyasa raporlarını özetleyebilir ve yatırım portföyü içgörüleri üretebilir.
Ping An Grubu, sigorta, banka ve teknoloji alanlarını birleştiren bir finansal teknoloji devi olarak daha ileriye gidiyor. Geliştirdiği jeneratif AI asistanı AskBob, hem müşterilere hem de müşteri yöneticilerine hizmet veriyor. Müşteriler için AskBob, yatırım ve sigorta sorularını doğal Çince ile yanıtlayabiliyor; danışmanlar için ise, müşteri geçmişini, ürün verilerini ve pazarlama materyallerini çıkarıp özetleyerek her bir acenteyi dijital olarak güçlendirilmiş finansal uzman haline getiriyor. Ping An'ın amacı, AI aracılığıyla finansal danışmanlığı yeniden tanımlamak; sadece soruları yanıtlamak değil, aynı zamanda talepleri önceden tahmin etmektir.
Çin'de, düzenleyici çerçeve veri yerelleştirmeyi ve model şeffaflığını güçlü bir şekilde teşvik ediyor; bu kurumlar daha uzun vadeli bir yolu seçiyor: yerel düzenlemelere, dil ve pazar koşullarına uyum sağlayabilen özelleştirilmiş AI inşa etmek. Ayrıca, Çin, bankaların temel modelleri kendi başlarına geliştirebilecek yeterli yetenek yoğunluğuna sahiptir; bu, küresel ölçekte benzersiz bir başarı olabilir.
Kim teknik destek sağlıyor?
Bazı tanınmış şirketler dünya çapında sıklıkla bulunur: Microsoft şu anda Azure OpenAI ile en yaygın platformdur. Morgan Stanley'den Standard Chartered'a kadar birçok banka, modellerini Microsoft'un güvenli korumalı alan ortamında çalıştırıyor.
Google'un LLM'leri (büyük dil modelleri) de kullanılmakta, örneğin Wells Fargo, Flan'ı destekliyor. Çin'de ise, DeepSeek, Hunyuan gibi yerel teknolojilere başvuruluyor.
Bazı bankalar, örneğin JPMorgan Chase, Çin Endüstri ve Ticaret Bankası ve Ping An Grubu, kendi modellerini eğitiyor. Ancak çoğu banka mevcut modeller üzerinde ince ayar yapmaktadır. Anahtar, modelin kendisine sahip olmakta değil, veri katmanını kontrol etmekte ve modelin uyumlu çalışmasını sağlamaktadır.
Küresel AI uygulamalarının çeşitlendirilmiş keşfi
Orijinal resim için orijinal metne bakın, çeviri: Shenchao TechFlow
O ne olacak?
Yüksek düzeyde düzenlenmiş bir sektörde, dikkatli olmak çok önemlidir, bu nedenle bankalar doğrudan ön saflarda yer almak yerine yapay zeka ile ilgileniyor. Bununla birlikte, diğer platform değişikliklerinde gözlemlediğimiz gibi, kararlı karar verme ve hızlı deney yapma çok önemlidir. Düzenleme hiçbir zaman yaptırımın önüne geçmez ve yapay zeka ile deney yapmadan önce düzenlemenin yürürlükte olmasını beklemek akıllıca değildir. On yıldan fazla bir süre önce, herhangi bir düzenlemenin olmadığı bir ülkede acente bankacılığı kurduğumu hatırlıyorum. İşimiz bittiğinde, işi merkez bankasına anlatan kişiler oluruz. Bir bankanın yönetim kurulunun bir parçası olsaydım, "Kaç tane deney yapıyoruz?" diye sorardım. Kaç tane içgörü oluşturuyoruz? ”
Gerçek ilerlemeyi ölçmek için, platform dönüşümünün temel ilkelerine geri dönmek gerekir. AI stratejiniz aşağıdaki soruları yanıtlamalıdır:
"Yapay zeka stratejimiz, temel mimariyi yeniden yapılandırdı mı? Maliyetleri 100 kat düşürdü mü? Yeni değer modellerini açığa çıkardı mı? Ekosistemin bağlantılarını teşvik etti mi? Pazarı alt üst etti mi? Erişimde demokratikleşmeyi sağladı mı?"
Mantık açıktır – şüphecilik gereklidir, ancak hem mantık hem de gerçekler AI'nın yeni bir platform değişikliği olduğunu göstermektedir. Buna ek olarak, mantık ve gerçekler, geçmişteki platform değişikliklerinin genellikle finansal piyasalarda devrim niteliğinde değişikliklere yol açtığını da göstermektedir. Örneğin Citibank, 70'li ve 80'li yıllarda teknolojinin uygulanmasıyla perakende işini önemli ölçüde genişletti. Capital One, piyasadaki en iyi 10 bankadan biri olmak için sıfırdan büyüdü ve otomobil kredileri ve ipotek gibi ilgili sektörlerde güçlü bir varlığa sahip. Afrika'da Equity Bank, piyasa değeri açısından Doğu Afrika'nın en büyük bankası olmak için istemci-sunucu teknolojisi dalgasını ele geçirdi. Benzer şekilde, Access Bank, GT Bank ve Capitec kendi pazarlarında dalgaya atladı.
Yapay Zeka platformu dönemi geldi, bu da kazananlar yaratacak. Önemli olan kaybedenlere odaklanmak değil, kazananların belirli alanlarda nasıl önemli pazar payı elde ettiğidir. Örneğin, Stripe'ın ödeme alanındaki başarısı tipik bir örnektir. Bu erken aşama atılımlar genellikle komşu alanlardaki pazar payı artışını beraberinde getirir; örneğin Nubank, kredi kartı operasyonları sayesinde KOBİ ve perakende bankacılık alanında önemli bir oyuncu haline gelmiştir.
Benim görüşüme göre, AI çağında kazananlar ilişki maliyetlerine odaklanacak. Artık sadece bir ticaret oyunu değil. İşlemler zaten gerçekleşti ve artık bir müşteri deneyimi ve ilişki yönetimi oyunu. Bu, finansal hizmetler liderlerinin odaklanması gereken temel içgörüdür. Müşteri deneyiminde ve ilişki bankacılığında maliyetin çok altında bir maliyetle 100 kat iyileştirmeyi nasıl başarabilirsiniz? Bir banka olarak, müşterilerin mali durumlarını, işlerini ve yaşamlarını daha iyi yönetmelerine yardımcı olmak için akıllı teknolojiden nasıl yararlanabilirsiniz? Bu soruları cevaplayabilen ve uygulayabilen oyuncu nihai kazanan olacaktır.