在技术创新重新定义绩效和效率标准的背景下，法国巴黎银行与 Artefact 合作开发的 '人工智能提高效率 "计划脱颖而出，成为通过 artificial intelligence 转变商业银行的一个雄心勃勃的典范。.

该项目展示了结构化、以价值为导向的方法如何不仅能优化流程，还能应对不断发展的行业挑战。.

变革商业银行：人工智能提高效率

法国巴黎银行与 Artefact 共同开发的 ’人工智能提高效率 “项目旨在通过人工智能改造商业银行。通过关注绩效、效率和价值创造，该项目体现了将人工智能融入银行流程的雄心壮志和结构化愿景。.

计划结构：全面务实的方法

在六个月内推出的 “人工智能促进效率 ”建立在三个关键支柱之上：价值、产业化和风险管理。这些重点领域确保了人工智能的相关使用，同时遵守法规并产生持久的积极影响。负责产业化的 “工厂 ”保证了创新的可持续性，而卓越中心则通过四个关键领域：专业知识、价值、探索和覆盖面来推动该计划。这些领域促进创新，同时保持应用研究、风险管理和技术改造之间的一致性。.

使用案例：人工智能影响的具体实例

该计划包括多个人工智能应用流：

  • 欺诈： 机器学习算法可分析客户行为，识别异常情况，防止可疑转账等各类欺诈行为。.

  • 文件处理:OCR（光学字符识别）和 NLP 加快了客户档案的处理速度，提高了服务速度和质量，尤其是在抵押贷款方面。.

  • 生成助理:这些工具为客户和员工提供自然语言信息检索解决方案，促进互动和决策。.

  • 营销与互动:预测模型可优化营销活动和对客户咨询的响应效果，确保提供更加个性化和相关的服务。.

“我们领导这个项目，是因为它创造了价值，得到了业务单位、部门的估计和认可，并得到了人工智能专家的验证。”
Jérémie CORNET VUCKOVIC，Artefact 咨询总监

成功的关键因素：价值、产业化和问责制

  • 1. 注重价值:每个项目都根据其对银行及其客户的直接影响进行评估。这确保了战略性资源分配和最佳解决方案的采用。.

  • 2. 工业化:建立 "工厂 "可确保开发的解决方案超越演示阶段，并可持续地融入银行流程。.

挑战与下一步：可持续转型的利害关系

  • 技术快速发展:生成式人工智能和多模态模型前景广阔，但需要持续监测才能保持领先地位

  • 碳足迹和能源成本:减少人工智能模型对环境的影响是一个优先事项，特别是通过与 Mistral 等公司的合作。.

  • 技能发展:培训和留住人才对于保持高水平的专业知识和创新能力至关重要。.

  • 风险管理:特别关注所部署解决方案的公平性、透明度和合规性。.

“要使这一举措在未来两年内持续下去，就必须使其产业化。它必须完全融入银行或公司的流程”。”
法国巴黎银行人工智能项目总监 Adrien VESTEGHEM