Люди використовують ШІ для визначення кредитоспроможності банків, і його судження суворі

Люди використовують ШІ для визначення кредитоспроможності банків, і його судження суворі



Люди використовують ШІ для визначення кредитоспроможності банків, і його судження суворі

  • Основне розуміння: Управління репутацією ніколи не було необов’язковим – особливо для банків – і поява ШІ як нового, центрального гравця зі значним охопленням і впливом підвищила ставки.
  • Інформація про підтримку: Серед банків, оцінених у дослідженні RepTrak, Ally Bank отримав позитивну оцінку ШІ за 100-бальною шкалою (в середньому для всіх 3 платформ), але відносно низьку оцінку 52,1. Далі Chase — 50,3, Truist — 42,6, Bank of America — 39,6, Chime — 37,3, Wells Fargo — 22,2 і TD Bank — 19,4.
  • вперед: Оскільки власний голос банків все ще становить відносно невелику частку джерел платформ ШІ, включаючи як новий, так і застарілий контент, їм потрібно подвоїти свої зусилля, щоб переконатися, що їх перспективи є автентичними, доступними та легко доступними.

Репутація не є м’яким показником – це провідний показник ефективності бізнесу та страхової політики під час кризи. Це особливо вірно в банківській справі: за понад 20 років вимірювання міжгалузевої репутації моєї організації, репутація банківської галузі незмінно був одним із найскладніших.

Обробка контенту

Створення та підтримка репутації — це вправа у розумінні та спілкуванні з багатьма зацікавленими сторонами, які мають важливе значення для організації, включаючи вирішення інколи різних пріоритетів і узгодження їх із основними корпоративними пріоритетами. Саме в цьому контексті штучний інтелект з’явився як новий набір зацікавлених сторін для управління організаціями, який може негайно впливати на мільйони людей і впливати на їхні судження – і, зрештою, на поведінку. Це робить його центральним гравцем в екосистемі зацікавлених сторін.

Люди все частіше звертаються до дослідницьких фірм ШІ, включно з банками. Наше власне дослідження в American Banker Найвпливовіше дослідження роздрібного банківського обслуговування США за 2026 рік показує, що, незважаючи на рейтинг ШІ серед найнадійніших джерел такої інформації, приблизно третина населення частіше використовує інструменти ШІ для банківських цілей, зокрема для порівняння та кращого розуміння банків та їхніх фінансових продуктів, включаючи платіжні структури. Ця частка серед молодих слухачів зростає з 10 до чотирьох осіб.

ШІ-пошук банків аналізує дані з багатьох джерел, незалежно від того, чи належать вони банку чи ні. Платформи штучного інтелекту самі вирішують, яким джерелам віддати пріоритет, інтерпретувати вміст і, зрештою, судити про те, наскільки вони авторитетні та як працюють у різних частинах бізнесу. Але незважаючи на зростаючий вплив платформ на базі штучного інтелекту, більшість компаній не можуть відповісти на такі критичні запитання: як штучний інтелект «малює» компанію та які наративи він посилює чи пригнічує? На чому базують свої оцінки джерела ШІ та чи правильні вони? Наскільки помітним є голос компанії у формуванні наративу про те, що ШІ повернеться?

Ми використали дані цьогорічного дослідження, щоб показати, як рішення на основі штучного інтелекту, зокрема Claude, ChatGPT і Gemini, порівнюються з оцінкою, заснованою на інформованому громадському сприйнятті, з використанням того самого набору запитань, що входять до бази порівняльного аналізу RepTrak. Останній оцінює як репутацію компанії, так і сприйману ефективність бізнесу за 23 факторами репутації, згрупованими в 7 факторів: продукти та послуги, інновації, робоче місце, поведінка, громадянська позиція, лідерство та результати.

Для ілюстрації ми вибрали суміш різних установ: Ally Bank, Bank of America, Chase, Chime, TD Bank, Truist і Wells Fargo.

Наше перше розуміння полягало в тому, що ШІ оцінює кредитоспроможність банків набагато суворіше, ніж поінформована громадськість.

Серед досліджуваних банків Ally Bank отримав позитивну оцінку ШІ за 100-бальною шкалою (в середньому для всіх 3 платформ), але відносно низький – 52,1. Далі Chase — 50,3, Truist — 42,6, Bank of America — 39,6, Chime — 37,3, Wells Fargo — 22,2 і TD Bank — 19,4.

Поінформована громадськість постійно оцінювала ті самі банки вище, в середньому 70,0 від 55,5 для Wells Fargo до 71,5 для Chim. Ні тип банку, ні рівень «людських» рейтингів не були постійно пов’язані з рейтингами репутації ШІ.

Друге розуміння полягало в тому, що результати водіїв на основі штучного інтелекту також були нижчими, ніж сприйняття опитуваннями в найважливіших сферах: продукт/послуга, поведінка та громадянство. Більш позитивними є лише фінансові показники банків.

Фактори репутації, за якими штучний інтелект приблизно оцінює банки, – це ті, які людей найбільше цікавлять в оцінці репутації банків. Середній бал для оцінки поведінки AI склав 26,1 у порівнянні з 68,0 для інформованого співтовариства; продукти/послуги становив 42,0 проти 71,0; а банківські довідки про громадянство отримали оцінку 50,4 проти 66,3.

більше:

ШІ особливо критикує банки, які не відстоюють своїх продуктів і послуг, брак етичної поведінки та екологічні недоліки.

Сприйняті фінансові показники були єдиним фактором, який отримав значно вищу середню оцінку на основі штучного інтелекту – 81,5 порівняно з середньою оцінкою людини – 72,3. Прибутковість банків була оцінена як позитивний фактор.

Третє розуміння полягало в тому, що жоден банк не «перемагає» над усіма факторами репутації, а успадковані дії важливіші для платформ ШІ, ніж люди.

У той час як Alli отримав найвищі 4 з 7 факторів репутації, інші банки вийшли першими за решту. Наприклад, Bank of America посів найвище місце в рейтингу інновацій і фінансових показників, а Chase посів перше місце в категорії лідерства.

Останнє розуміння полягало в тому, що коли штучний інтелект створює свої оцінки банків, банківські джерела становлять менше 10% консультативних даних.

Найбільш цитованим джерелом були ЗМІ, за ними йшли рейтингові сайти, такі як JD Power і Glassdoor. Інші джерела, з якими проводилися консультації, — це державні веб-сайти, зокрема Бюро захисту прав споживачів, популярні відгуки клієнтів і облікові записи в соціальних мережах.

Банки повинні розуміти не тільки те, які джерела є найбільш впливовими на репутацію їхньої компанії, включно з типом платформи штучного інтелекту, але й те, наскільки їхній власний голос порушується. Це особливо важливо для респондентів RepTrak Найвпливовіше дослідження роздрібного банківського обслуговування США за 2026 рік вказали, що вони вважають веб-сайти та додатки банків другим найбільш надійним джерелом інформації після усної інформації.

Управління репутацією ніколи не було необов’язковим – особливо для банків – і поява ШІ як нового, центрального гравця зі значним охопленням і впливом підвищила ставки. Наші висновки надають вагомі попередні докази того, що банки, чия репутація історично зазнавала тиску в суді громадської думки, стикаються з додатковими проблемами через призму ШІ. Зокрема, штучний інтелект оцінює банки в сферах, які є найбільш важливими для споживачів: продукт/послуги та поведінка.

Оскільки власний голос банків все ще становить відносно невелику частку джерел платформ ШІ, включаючи як новий, так і застарілий контент, їм потрібно подвоїти свої зусилля, щоб переконатися, що їх перспективи є автентичними, доступними та легко доступними. Це допоможе використати сильні сторони, визначені ШІ, усунути слабкі сторони та розробити надійну, засновану на фактах розповідь про проблеми, які є найбільш важливими для зацікавлених сторін.



Source link

Leave a Reply

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

Delta Air Lines (m1h262p) Delta Air Lines (m1h26g2) 애벗잡담잡이 애벗태양새 애벗얼가니새 애벗찌르레기 압드알쿠리참새 압딤황새 아버데어시스티콜라 이상한덤불개개비 에이버트북미덤불멧새 아비시니아캣버드 아비시니아크림슨윙 아비시니아지상코뿔새 아비시니아지상지빠귀 아비시니아긴발톱할미새 아비시니아올빼미 아비시니아파랑새 아비시니아낫부리후투티 아비시니아슬레이티딱새 아비시니아지빠귀 아비시니아왁스빌 아비시니아검은딱새 아비시니아동박새 아비시니아딱따구리 아카시아얼룩바벳 아카시아박새 아카디아딱새 아체직박구리 도토리딱따구리 아크레앤트슈라이크 아크레토디타이런트 아다마와멧비둘기 애들레이드솔새 아델리펭귄 애드미럴티매미새 아페프비둘기 아프간잡담잡이 아프간눈참새 아프리카줄무늬올빼미 아프리카검은오리 아프리카검은칼새 아프리카푸른딱새 아프리카푸른박새 아프리카넓적부리새 아프리카시트릴 아프리카목걸이멧비둘기 아프리카뜸부기 아프리카크림슨윙핀치 아프리카뻐꾸기 아프리카뻐꾸기매 아프리카뱀목가마우지 아프리카사막솔새 아프리카어두운색딱새 아프리카난쟁이물총새 아프리카에메랄드뻐꾸기 아프리카발가락물닭 아프리카파이어핀치 아프리카물수리 아프리카꾀꼬리 아프리카참매 아프리카풀올빼미 아프리카녹색비둘기 아프리카회색딱새 아프리카회색코뿔새 아프리카회색딱따구리 아프리카하리어매 아프리카매수리 아프리카산악잡담잡이 아프리카황조롱이 아프리카후투티 아프리카물꿩 아프리카습지하리어 아프리카올리브비둘기 아프리카대머리황새 아프리카검은머리물떼새 아프리카종려칼새 아프리카긴꼬리딱새 아프리카펭귄 아프리카피쿨렛 아프리카얼룩코뿔새 아프리카얼룩할미새 아프리카밭종다리 아프리카팔색조 아프리카난쟁이거위 아프리카난쟁이물총새 아프리카뜸부기 아프리카붉은눈직박구리 아프리카갈대개개비 아프리카강제비 아프리카바위 종다리류 아프리카성따오기 아프리카소쩍새 아프리카때까치딱새 아프리카은부리참새 아프리카제비물떼새 아프리카도요 아프리카저어새 아프리카점박이나무타기 아프리카검은딱새 아프리카뜸부기 아프리카지빠귀 아프리카볏도요 아프리카숲올빼미 아프리카노랑솔새 아가미왜가리 날렵한박새딱딱새