草根影響力新視野 夜未央編譯
不久前，金融服務業的高層及董事會成員大多通過多年的工作經驗獲得所需的知識。然而，今天，僅僅對過去的經驗有一定熟悉已經不夠。行業中正在進行的顛覆性變革，其速度和規模顯然是造成這一轉變的主要原因。而且，技術——並非每個人的強項——已經成為至關重要的因素。但還有一個至關重要的問題，那就是人力資源問題，這一問題一直以來都難以管理。
如今，金融服務公司擁有一個靈活且全面的人才計劃比以往任何時候都更加重要。隨著公司產品與營運模式的發展以提高效率，並且新技術與工作方式要求在不同的地方擁有不同的技能，能夠實施有效的人才策略顯得至關重要。
生成式人工智慧的出現使這一真理變得更加明確。生成式人工智慧能夠自動化許多例行任務並增強許多其他任務，尤其是在金融服務領域，這裡有大量的非結構化數據需要處理，這迫使銀行和保險公司重新配置傳統的職位，並招聘或培養過去不需要的技能。例如，根據Gartner的研究，超過一半（52%）的銀行入門級職位可能會受到生成性人工智慧的影響。
當然，決定需要做什麼以及如何做，首先要從業務策略開始，甚至在這裡，策略的方式也在發生變化。當前，很少有金融服務業的高層擁有足夠的技術知識與經驗，能夠完全理解生成式人工智慧有潛力如何改變公司提供的產品、服務與流程。他們需要迅速提升技能，同時更多依賴數據和人工智慧的同事——而這些同事則需要變得更加擅長貢獻於業務策略的制定。
圖片取自:(示意圖123rf)
正確的企業文化是AI採用的關鍵
新技術無疑會改變人們的工作方式，而這會在員工中引發不安與抗拒。儘管最初對過勞和工作流失的擔憂仍在，然而大多數員工對於將生成式人工智慧融入自己工作中充滿興奮，據統計，93%的銀行員工渴望使用這項技術。同時，埃森哲的研究發現，儘管100%的高層領導都預期員工結構將發生變化，但只有30%的C級領導者對自己的變革能力感到有信心。
領導者必須確保他們所營造的企業文化——以及他們所運行的人才計劃和變革管理計劃——能夠充分發揮員工的熱情和能力。沒有哪家公司希望推出一款嶄新的AI工具，讓員工在幾週後將其丟棄，重新回到過去的工作方式。要成功部署這些技術，能力不僅僅需要被接受，還需要融入員工日常工作的一部分。
改變公司採用新技術的方式從來不是一件容易的事，但若沒有這樣的改變，金融服務公司很難實現必要的態度和行為轉變，這對未來的銀行或保險公司至關重要。你不能指望員工會熱衷於持續的變革，除非你對變革保持透明和可信任——並且獲得信任。定期對進展情況進行測量和報告，不僅是良好的商業實踐，也是保持員工對變革承諾的關鍵。
人才計劃：提升AI技能，應對變革
當然，這也涉及到人才計劃。顯而易見，金融服務公司需要獲得開發和實施生成式人工智慧的技能，並訓練員工高效地使用它。儘管他們需要一群數據專家、安全專業人士和API專家，但實現生成式人工智慧全部潛力的關鍵技能其實是語言——能夠編寫清晰、準確的提示，以獲得正確的答案。一些主要銀行已經將生成式人工智慧工具直接交給數千名前線員工使用。當這樣的情況發生時，這些員工的語言技能對於業務成果的重要性將超過任何技術技能。
願景與藍圖
填補特定職位應該是更大範疇工作的組成部分：為未來的員工創建願景和藍圖。這些願景應該包括公司打算提供的產品、服務和體驗，以及實現這些目標所需的人才和技術的組合。這不必要求大規模的員工變動——員工調查一再顯示，提升現有員工的技能比雇用擁有所需技能的新人才更具成本效益。
改變不僅僅是技能的提升：員工隊伍和角色需要足夠靈活，以便迅速適應新的機會和威脅。例如，目前已經顯而易見，基本任務的自動化（如處理簡單的貸款申請）可能會剝奪年輕員工積累技能和了解銀行流程的機會。這最終可能導致缺乏經驗的信貸評估師，無法處理複雜的申請。
正如生成式人工智慧可能通過多個特定任務模組或「代理」以可變配置部署一樣，員工隊伍和角色也需要具有適應性，以應對技術影響、市場需求變化以及向更小、更專業團隊轉型的挑戰。
金融服務業的重塑契機
生成式人工智慧的崛起應該成為金融服務公司及其人才策略重塑的契機。不幸的是，一些金融服務公司將生成式人工智慧僅僅用於自動化基本任務，採取類似機器人技術或直通處理的思維模式。這並不是獲得這項技術最大價值的最佳策略，也無法推動組織內部的真正效率提升。他們首先需要考慮的是，如何使人工智慧與員工的工作相結合。
儘管這一領域充滿未知，並且涉及風險和不確定性，但銀行和保險公司具備風險管理的基因。長遠來看，那些敢於將組織轉型與生成式人工智慧相結合的領導者，並做出明智選擇和風險管理，將最終從這項令人矚目的新技術中獲得最大利潤。畢竟，技術的變革性，取決於你如何利用它。
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