Maar 6% van alle retailbanken wereldwijd heeft een plan om AI-gedreven transformatie ‘op schaal’ uit te voeren

• 4% van de retailbanken is gereed om gebruik te maken van generatieve AI
• 61% van de retailbankklanten ontevreden over chatbotoplossingen
• Customer onboarding teams besteden momenteel 91% van hun tijd aan operationele en compliance-activiteiten

Generatieve AI is volgens 8 op de 10 leidinggevenden van retailbanken een grote sprong voorwaarts in de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie. In de financiële sector is echter slechts 6% van de retailbanken klaar voor AI-gedreven transformatie ‘op schaal’. Dit blijkt uit de 20e jubileumeditie van het World Retail Banking Report van het Capgemini Research Institute.

Door macro-economische onzekerheid worden veel retailbanken gedwongen strategische beslissingen te nemen over bestaande bedrijfsmodellen. Productiviteit en efficiëntie domineren de prioriteitenlijst van de bankiers. Als het gaat om technologie, is 70% van de CXO’s van banken van plan om investeringen in digitale transformatie te verhogen met maximaal 10% in 2024. Uit het rapport blijkt evenwel dat banken nog niet klaar zijn voor een ‘slimme transformatie’, waarbij geavanceerde technologieën zoals AI, machine learning en gen-AI strategisch worden toegepast om innovatie en efficiëntie te stimuleren.

Banken moeten snel handelen om een ‘stille mislukking’ van generatieve AI te voorkomen

Voor dit rapport beoordeelde Capgemini 250 retailbanken op verschillende bedrijfs- en technologieparameters [1] om inzicht te krijgen in infrastructuurdata en in de mate waarin ze klaar zijn om AI in te zetten. De meeste banken blijken onvoldoende voorbereid op slim [2] bankieren. Wereldwijd scoorde slechts 4% van de retailbanken hoog op zakelijke betrokkenheid en technologische capaciteiten, terwijl 41% gemiddeld scoorde, wat duidt op een gebrek aan bereidheid om een ‘slimme’ door AI gedreven transformatie te omarmen en effectief te implementeren [3].  Dit wordt benadrukt door regionale verschillen. In Noord-Amerika toonde 27% van de banken een lage gereedheid, gevolgd door Europa met 31%. Azië-Pacific (APAC) vertoonde een nog grotere achterstand, met 48% van de banken die laag scoorden op gereedheid.

Door te focussen op slimme oplossingen met AI-gedreven mogelijkheden, kunnen banken de aanhoudende structurele uitdagingen het hoofd bieden en uiteindelijk zorgen voor duurzame groei. Succes moet echter wel meetbaar zijn: van de ondervraagden heeft slechts 6% van de banken key performance indicators (KPI’s) vastgesteld om de impact van AI en voortdurende monitoring te meten. Meer dan 60% van de banken is nog bezig met het identificeren en ontwikkelen van KPI’s, terwijl 26% van de banken die al een aantal KPI’s hebben ingesteld, deze niet meet.

Volgens het rapport dreigen banken ten prooi te vallen aan “generative AI silent failure” vanwege de vertraagde realisatie en door suboptimale resultaten en uitkomsten van hun experimenten met de technologie. Zo geeft slechts 2% van de leidinggevenden aan dat ze regelmatig de KPI’s voor de zakelijke impact van hun generatieve AI-prestaties bijhouden. Daarnaast geeft 39% van de leidinggevenden aan ontevreden te zijn over de resultaten van hun AI-use-cases, wat de kloof nog verder vergroot. Om dit tegen te gaan, stelt het onderzoek voor dat banken een AI-observatorium opzetten om de werkelijke impact van AI en generatieve AI te volgen, te bewaken en erover te rapporteren wanneer deze op grote schaal wordt geïmplementeerd.

“Een jaar nadat generatieve AI een belangrijk gespreksonderwerp werd in de bestuurskamer, zien we hoe banken het risico lopen om technologische achterblijvers te worden als ze niet snel oplossingen invoeren en zich voorbereiden om te profiteren van de mogelijkheden ervan”, zegt Nilesh Vaidya, Global Industry Head van Retail Banking and Wealth Management bij Capgemini. “Generatieve AI kan een vuurtoreneffect hebben als het op een verantwoorde en verstandige manier wordt ingezet. Er is ook behoefte aan meer inspanningen om gen-AI verklaarbaar en transparant te maken. De tijd om te handelen is nu gekomen om toepassingen in te voeren die het broodnodige vertrouwen van de klant opbouwen. Succes komt neer op het ontwikkelen van een routekaart die een evenwicht vindt tussen hype en een pragmatische, traceerbare en meetbare aanpak.”

Bankmedewerkers verwelkomen generatieve AI-copilots

Generatieve AI heeft enorm veel kans om de efficiëntie en klantervaring in de waardeketen van retailbankieren te verbeteren. Meer dan 70% van de bankmedewerkers is gefocust op operationele activiteiten, oplopend tot 91% voor medewerkers in teams die klanten begeleiden, waardoor er weinig tijd overblijft voor klantinteracties. Meer dan 80% van de bankmedewerkers geeft een “matig” rapportcijfer voor de effectiviteit van automatisering in hun functies (onboarding, kredietverlening, marketing, contact center). Dit wijst op een aanzienlijke kloof tussen de ambities van de bank en de realiteit.

Medewerkers van banken gaven aan het meest enthousiast te zijn over het potentieel van generatieve AI-copilots voor het automatiseren van fraudedetectie, datavisualisatie en -analyses, evenals het opstellen en versturen van gepersonaliseerde content naar klanten. Het rapport stelt vast dat banken tot 66% van de tijd die wordt besteed aan dagelijkse werkzaaamheden, documentatie, compliance en andere onboarding-gerelateerde activiteiten zouden verbeteren met AI-gestuurde slimme transformatie en generatieve AI-copilots.

AI kan het afhaken van klanten bij telefoontjes verlichten

Door de pandemie verschoof het aanbod van klantenservice naar digitale kanalen, omdat zelfbedieningshulpmiddelen zoals chatbots de norm werden. Ondanks deze verandering zijn klanten ontevreden. Bijna twee op de drie (61%) bankklanten namen contact op met adviseurs omdat ze ongelukkig waren met chatbotoplossingen, terwijl 17% chatbots gewoon wantrouwde en de voorkeur gaf aan menselijke adviseurs.

Traditionele, op regels gebaseerde chatbots missen de flexibiliteit en het aanpassingsvermogen van geavanceerde AI-gestuurde systemen omdat ze niet in staat zijn complexe of onverwachte vragen te behandelen. Meer dan 60% van de klanten beoordeelde hun ervaring met chatbots als slechts gemiddeld. Deze omstandigheden betekenen dat het aantal afgebroken oproepen toeneemt, tot 12% voor Tier I-banken en bijna 18% voor Tier II-banken [4]. Volgens het rapport moeten banken slimme contactcentra creëren met AI-mogelijkheden voor gesprekken die adviseurs helpen bij hun dagelijkse taken.

Methodologie

Het World Retail Banking Report 2024 maakt gebruik van regionale statistieken in Capgemini’s eigen marktmodel en van interviews met partners van Capgemini, waaronder Microsoft, Salesforce en Temenos. Voor dit rapport heeft het Capgemini Research Institute meer dan 250 leidinggevenden van retailbanken, 1.500 bankmedewerkers en 4.500 bankklanten ondervraagd. Het rapport richtte zich op 14 markten: de Verenigde Staten, Canada, het Verenigd Koninkrijk, Frankrijk, Duitsland, Spanje, Nederland, de Verenigde Arabische Emiraten, Singapore, Hongkong, Japan, China, India en Australië.

[1] Business support en betrokkenheid worden gemeten door een score toe te kennen aan AI-visie, AI-adoptie roadmap, budget, talent, use cases, niveau van KPI-monitoring en AI-governance. Tech- en datavaardigheid wordt gemeten aan de hand van datasourcing-systemen, het vermogen om realtime data te beheren, het vermogen van systemen om synthetische data te genereren, gecentraliseerde data lakes, het vermogen om data te transformeren, de MLOps-opzet (machine learning operations), datamanagement-aanpak om het datageheugen te moderniseren en het framework voor data-governance.

[2] Slim bankieren is het resultaat van een transformatie waarbij banken een hoge mate van procesautomatisering op bedrijfsschaal omarmen om massapersonalisatie te leveren.

[3] Banken die meer dan 44 punten scoren op technologieparameters en meer dan 32 punten op bedrijfsparameters worden geclassificeerd als hoog scorende banken. Banken die tussen 33 en 44 scoren op technologieparameters en tussen 24 en 32 scoren op bedrijfsparameters worden geclassificeerd als medium scorers. Banken met scores van minder dan 33 op technologieparameters en minder dan 24 op bedrijfsparameters worden geclassificeerd als laag-scorend.

[4] Tier I banken hebben activa van US$100 miljard en meer; Tier II banken hebben activa tussen US$10 miljard en US$100 miljard.