Data science

การหยุดชะงักของงาน AI – ทำไมอุตสาหกรรมบริการทางการเงินของสหรัฐถึงแตกต่าง

ไม่ถือว่าเป็น “อนาคตของการทำงาน” อีกต่อไปแล้ว AI กำลังแทรกซึมอุตสาหกรรมและบทบาทงานในอัตราที่ส่งผลกระทบ ทั่วทั้งเศรษฐกิจของสหรัฐฯ หนึ่งในสามของคนงานในสหรัฐฯ มีการโต้ตอบกับ AI บางรูปแบบในงานของพวกเขาในปัจจุบัน แม้ว่าการโต้ตอบจำนวนมากจะยังคงอยู่ในความสามารถที่จำกัดก็ตาม และแม้ว่าความสนใจจะมุ่งไปที่อุตสาหกรรมที่มองเห็นได้ง่าย (คิดว่าเป็นรถยนต์ไร้คนขับหรือหุ่นยนต์บนพื้นโรงงาน) ข้อมูลดังกล่าวบ่งชี้ว่าอุตสาหกรรมบริการทางการเงินอาจเห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่สุด บริการทางการเงินเป็นการยอมรับขั้นสูงของ AI แล้ว มันอยู่ในอันดับที่สามรองจากอุตสาหกรรมข้อมูลเท่านั้น ซึ่งรวมถึงภาคย่อยของซอฟต์แวร์ และอุตสาหกรรมการผลิตในแง่ของเปอร์เซ็นต์ของพนักงานที่สัมผัสกับ AI และทำให้ค่าเฉลี่ยของสหรัฐฯ แคบลงทั้งในด้านความกว้างและความลึกของการนำ AI มาใช้ (ดูตารางด้านล่างสำหรับอัตราการเปิดรับ AI) ในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า 12 อุตสาหกรรมบริการทางการเงินจะแซงหน้าการลงทุนโดยเฉลี่ยของสหรัฐใน AI มากกว่า 50%; หมวดหลักทรัพย์ สินค้าโภคภัณฑ์ และการลงทุนจะลงทุนที่ค่าเฉลี่ยสองเท่า แต่อัตราการลงทุนไม่ใช่สิ่งเดียวที่ทำให้อุตสาหกรรมบริการทางการเงินมีความโดดเด่นในเรื่อง AI สัดส่วนของพนักงานบริการทางการเงินของสหรัฐอเมริกาที่ใช้หรือเปิดเผยต่อ AI โดยภาคส่วนย่อย 50 ที่มา: Optimized Workforce “2018 การสำรวจความพร้อมของ AI” สำนัก สถิติแรงงาน สำมะโนสหรัฐ n = 673 บริการทางการเงินแตกต่างกันเนื่องจาก AI สามารถส่งผลกระทบต่อองค์ประกอบทั้งสามของรูปแบบรายได้ AI มีประสิทธิภาพในการสร้างธุรกิจ fi-serv ใหม่ มีประสิทธิภาพในการทำให้กระบวนการ back-office เป็นแบบอัตโนมัติ และในหลายกรณี – เช่นเดียวกับการซื้อขายแบบเป็นโปรแกรมหรือการจัดการพอร์ตโฟลิโอ – AI เป็นผลิตภัณฑ์ “การสำรวจความพร้อมของ AI” สำรวจความแตกต่างนี้โดยถามพนักงานเกี่ยวกับงานที่เฉพาะเจาะจงมากที่พวกเขาทำในงานของพวกเขา ข้อมูลแสดงให้เห็นว่าเปอร์เซ็นต์ชั่วโมงทำงานประจำสัปดาห์ของพนักงาน fi-serv นั้นสามารถกำจัดได้ผ่านระบบอัตโนมัติ (10.0%) มากกว่าชั่วโมงทำงานของพนักงานในการผลิต อุตสาหกรรม (12.0%) หรือในอุตสาหกรรมการบริการอย่างมืออาชีพ (.6% ). พนักงานบริการทางการเงินเห็นผลกระทบเหล่านี้ผ่านการปรับใช้เทคโนโลยีเฉพาะ ตัวอย่างเช่น ในภาคย่อยของ Consumer & Business Banking การปรับใช้เทคโนโลยีการจดจำเสียงเพื่อทำให้แง่มุมต่างๆ ของการโต้ตอบกับลูกค้าเป็นไปโดยอัตโนมัตินั้น เกือบสองเท่าของการปรับใช้เทคโนโลยีนั้นในอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ของสหรัฐฯ ไม่น่าแปลกใจที่ข้อมูลดังกล่าวแสดงให้เห็นถึงความเหลื่อมล้ำในการใช้งานเครื่องมือการซื้อขายแบบเป็นโปรแกรมในกลุ่มย่อยหลักทรัพย์ สินค้าโภคภัณฑ์ และการลงทุน การฉีดอัตโนมัติเข้าไปในงานบริการลูกค้าและการประมวลผลธุรกรรมอาจถูกมองว่าเป็นความก้าวหน้าที่สำคัญที่ช่วยเพิ่มทุนมนุษย์อันมีค่าเพื่อทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้น แต่ควรสังเกตว่าการปรับใช้ AI การวางแผนสถานการณ์ของอุตสาหกรรมบริการทางการเงินเช่น “ซอฟต์แวร์คิด” – ยังค่อนข้างเร่ง (มากกว่า 10% ของบริษัท fi-serv ที่จะปรับใช้เครื่องมือวางแผนสถานการณ์ในปีนี้ เทียบกับเพียง 5.9% ของบริษัทในสหรัฐอเมริกาโดยทั่วไป) . ที่มา: Optimized Workforce, 2018 ทั้งหมดนี้หมายความว่าอย่างไรจากมุมมองของกลยุทธ์ความสามารถ? พนักงานบริการทางการเงินและงานที่ประชาชนดำเนินการ มีแนวโน้มที่จะประสบกับการเปลี่ยนแปลงมากกว่าในภาคอื่นๆ ของเศรษฐกิจสหรัฐฯ ผู้นำด้านบริการทางการเงินจะต้องดำเนินการตรวจสอบตามงานและประเมินทักษะอย่างละเอียดถี่ถ้วน เพื่อทำความเข้าใจและกำหนดความต้องการความสามารถของบริษัทของตนใหม่ และพนักงานในอุตสาหกรรมควรตระหนักว่ากลุ่มคนที่มีความสามารถซึ่งอุตสาหกรรมบริการทางการเงินจะต้องปฏิบัติตามการตรวจสอบเหล่านี้อาจมีขนาดเล็กลง เมื่อการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้จะเกิดขึ้นเป็นเรื่องยากที่จะพูด เกือบ 20% ของพนักงานบริการทางการเงินในวันนี้รายงานว่าใช้เวลามากกับงานที่ AI สามารถทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้ว่าพวกเขาพลาดเป้าหมายทางธุรกิจที่สำคัญ – ตัวบ่งชี้ว่าในเศรษฐกิจปัจจุบันความต้องการ แรงงานบริการทางการเงินยังค่อนข้างแข็งแกร่ง (ผลการวิจัยยังได้รับการสนับสนุนจากอัตราการว่างงานในปัจจุบัน) กรอบเวลายังขึ้นอยู่กับเมื่อผู้นำ fi-serv เริ่มประเมินพนักงานของตนอย่างจริงจัง หมายเหตุ: เนื้อหาของบทความได้รับแรงบันดาลใจจากรายงานล่าสุดโดย Optimized Workforce

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button