A generatív mesterséges intelligencia a profi és a polgári fejlesztők hatékonyságát egyaránt magasabb szintre emelheti a bankszektorban. Feltéve, hogy a pénzügyi szolgáltatók ehhez nagyvállalati AI platformot használnak, a biztonsági és megfelelési követelmények teljesítéséhez szükséges keretrendszerrel együtt.
Előadás: AI az üzletért – hogyan alkossunk értéket a vállalati adatból
BankTechShow 1.0: Hogyan épül a jövő digitális bankja? | 2023. november 23.
A kevés kódolással járó és a kódolást nem igénylő (low-code/no-code, LC/NC) alkalmazásfejlesztési eszközök és platformok története évtizedekre nyúlik vissza, de ma használatos nevüket is bő egy évtizede vették fel. Minthogy lejjebb viszik a tudásküszöböt, demokratizálják és gyorsítják a vállalati alkalmazásfejlesztést, lehetővé teszik az üzleti felhasználóknak, hogy ezen a módon is bekapcsolódjanak az értékteremtésbe.
A McKinsey az LC/NC alkalmazásfejlesztési platformokat és a mesterséges intelligenciát (AI) is a hét technológia közé sorolja, amely ebben az évtizedben át fogja alakítani a fintech területét. Az elemző szerint a pénzügyi szolgáltatások területén az üzleti felhasználók a vállalati informatikai osztállyal együttműködve háromféleképp is növelhetik az üzleti értéket – bővíthetik a meglévő alkalmazásokat, új ötleteikből gyorsan prototípusokat készíthetnek, és vállalati szintre terjeszthetik ki az LC/NC platform használatát.
Meglévő alkalmazásaikat a professzionális és a „polgári” fejlesztők csapatai így hiányolt képességekkel, például front-end folyamatokkal bővíthetik, és azokat összekapcsolhatják az alaprendszerekkel. Az új ötletek teszteléséhez és kiértékeléséhez LC/NC platformon készített prototípusokat pedig a hivatásos fejlesztők gyorsan éles környezetben bevezethető alkalmazássá alakíthatják, illetve újrahasznosítható elemeket is készíthetnek belőlük, amelyekkel további alkalmazások bővítésekor is könnyebben dolgozhatnak.
A nagyvállalati LC/NC platformok révén az alkalmazottak széles köre részt vehet az alkalmazások bővítésében és testre szabásában, ami az egyedi fejlesztések halmozására és túlbonyolítására csábíthatja a szervezeteket.
A túl sok testre szabás azonban a teljesítmény rovására megy, és megnehezíti az alkalmazások karbantartását is, figyelmeztet az elemző.
Fontos ezért, hogy az IT osztály megfelelő korlátozásokkal és tervezési mintákkal – például moduláris komponensekkel, alkalmazás-programozási interfészeken (API-kon) keresztül elérhető, újrahasznosítható mikroszolgáltatásokkal – csökkentse a komplexitást.
A bankok digitális jövőjét meghatározó technológiai trendekkel, az újgenerációs megoldásokkal 2023. november 23-án a BankTechShow-n foglalkozunk Magyarország vezetői banki és IT cégeinek technológiai és üzleti vezetőivel közösen. További részletek: BankTechShow 1.0
Beágyazott pénzügyi szolgáltatások, gazdag ügyfélélmény
A szöveges és képi tartalom mellett szoftverkód előállítására is képes generatív mesterséges intelligencia elterjedésével a low-code/no-code fejlesztés is szintet lép a vállalatoknál.
Mindhárom technológiában közös, hogy gyorsítja a kód létrehozását. De míg az LC/NC eszközök előre elkészített sablonokkal és komponens-könyvtárakkal dolgoznak, addig a generatív AI nem használ ilyen elemeket, hanem a felhasználó természetes nyelven megfogalmazott utasításai alapján hozza létre a kívánt eredményt adó kódot.
További lényeges különbség, hogy a fejlesztői készségekkel nem rendelkező üzleti felhasználóknak szánt LC/NC eszközöktől eltérően a generatív AI a professzionális felhasználók munkáját is felgyorsítja, azaz a profi és a polgári fejlesztőket egyaránt támogathatja.
Bár az újgenerációs technológiák alkalmazása, a feltáruló lehetőségek kiaknázása iránt élénken érdeklődnek a bankszektor szereplői, a technológiai átalakulás, a modernizáció kihívásai hátráltatják őket a kitűzött innovációs célok elérésében.
– állapította meg felmérésében (Embedded Finance: Creating the Everywhere, Everyday Bank) az IBM Institute for Business Value.
A Banking Industry Architecture Network (BIAN) és a Red Hat közreműködésével készült felmérés – amelyben öt földrészen több mint ezer iparági vezető és 12 ezer fogyasztó vett részt – azt vizsgálta, hogy az ügyfelek miként használják a digitális világ szolgáltatásait, és a bankok mit tesznek azért, hogy a fogyasztók által előnyben részesített platformokon is közvetlenül elérhetővé váljanak.
Pénzügyi termékeiket és megoldásaikat a szektoron kívüli szervezetek szolgáltatásaiba építve a bankok zökkenőmentes, ezáltal gazdagabb élményt teremthetnek ügyfeleiknek. A megkérdezett iparági vezetők több mint 70 százaléka ezt ugyan üzleti stratégiájuk központi vagy kiegészítő elemének nevezte, csupán 20 százalékuk számolt be arról, hogy ügyfeleiknek már jelenleg is kínálnak beágyazott pénzügyi szolgáltatásokat.
A tanulmány szerint a technológiai infrastruktúra modernizálásának nehézségei – a szabványos API-k hiányával, valamint az adatok és a magánélet védelméhez rendelhető erőforrások szűkösségével együtt – nemcsak az üzleti lehetőségek, hanem a felforgató erejű új technológiák, közöttük a generatív AI lehetőségeinek kiaknázásában is hátráltatják a szektor szereplőit.
A szerzők korszerű, hibrid felhős architektúra kialakítását tanácsolják a bankoknak, amely a vállalat egészében könnyebb hozzáférést ad az adatokhoz – ez pedig a mesterséges intelligencia és más, feljövő technológiák sikeres alkalmazásának is egyik előfeltétele.
Jövő évi trendelőrejelzésében (Top 10 Strategic Technology Trends for 2024) a Gartner is a mesterséges intelligenciát emeli ki a stratégiai jelentőségű technológiák között, amelyek segíthetik a szervezetek további digitális átalakulását és az üzleti célok elérését.
Az elemző szerint 2026-ra a generatív AI például az új webalkalmazások és mobil appok tervezésére és fejlesztésére irányuló erőfeszítések 70 százalékát jelentősen át fogja alakítani. A rá következő évben pedig a professzionális fejlesztők 70 százaléka mesterséges intelligenciára épülő kódoló eszközöket fog használni – ez az arány ma még a 10 százalékot sem éri el.
Kapcsolódó cikkek:
Címlapfotó: stock.adobe.com | Licenc: FinTech Group
