1. 生成式AI的崛起：生成式AI（AI）正在变革银行和金融业，提供了前所未有的竞争优势，尤其是在客户关系管理和核心银行业务简化方面。
2. 战术性和系统性方法：近80%的银行正在战术性地实施生成式AI，尤其在风险与合规以及客户互动领域取得进展，而8%的银行采取更系统化的方法。
3. AI优先事项：风险控制、合规报告和客户互动是银行在生成式AI实施过程中的优先关注点。
4. AI治理的重要性：银行高管需要成为AI风险管理者，面临新的网络安全漏洞、法律不确定性、结果准确性控制以及模型偏差等挑战。
5. 沟通作为客户体验的驱动力：生成式AI可以通过个性化和有效的沟通提升客户体验，帮助银行建立客户关系优势。
6. 重塑员工体验：生成式AI有助于提高生产力和效率，同时重新平衡成本，通过改善员工体验推动核心银行转型。
7. 风险与合规的双刃剑：生成式AI对金融机构的风险管理带来挑战，但同时也有助于加强网络安全和减轻合规负担。
8. 建立可信AI平台：为了扩展AI创造成功的未来，银行需要建立强大的技术和文化基础，以及切实可行的AI治理方法。
9. 十项指导行动：报告提供了行动指南，涵盖探索、整合和扩展AI的三个领域，以及相应的管理方法。
10. 宏观经济影响：利率上升和宏观经济状况的变化对银行业产生了影响，银行需要在短期收入增长和长期风险管理之间找到平衡。
11. 技术投资与财务绩效：技术投资必须同时解决自动化和员工赋能问题，以提高银行对利润的贡献。
12. AI在风险与合规中的应用：风险与合规领域预计将为银行创造最大价值，但同时也存在犹豫和挑战。
13. AI治理和风险管理：AI治理是一个涉及所有职能的协作过程，需要新的工作方式和对数据变化的管理。
14. AI用例与价值、复杂性及风险的对应关系：不同AI用例在价值、复杂性和风险方面有不同的权衡，银行需要根据自己的风险偏好和资源进行选择。
15. IBM的角色：IBM通过其专业知识和经验，帮助银行和金融机构应对AI带来的挑战和机遇，推动其数字化转型。

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