עלויות סוכני הבינה המלאכותית מציבות אתגרים חדשים בפני הבנקים

בנקים ברחבי העולם בוחנים מחדש את אופן השימוש שלהם בבינה מלאכותית, על רקע העלייה המתמשכת בעלויות ההפעלה של סוכני AI.

הוצאות הטוקנים, המייצגים את יחידות החישוב שבהן משתמשים מודלים של בינה מלאכותית לעיבוד מידע ולהפקת תגובות, עשויות להגיע לעד 20% מסך עלויות השכר של הבנקים, כך לפי דוח Global Banking Annual Review של חברת McKinsey.

כדי להתמודד עם העלויות הגדלות, חלק מהמוסדות הפיננסיים הקימו צוותים ייעודיים המכונים AI FinOps. צוותים אלה מפקחים על ההוצאות הקשורות לבינה מלאכותית ומסייעים לקבוע באילו תחומים השקעה נוספת מוצדקת מבחינה כלכלית.

אסטרטגיות קודמות לבקרת עלויות התבססו על הפניית עובדים למודלים שונים של בינה מלאכותית, בהתאם למורכבות השאלות והמשימות שלהם. אולם, גישה זו הופכת לפחות יעילה עם התפתחות מערכות AI סוכניות (Agentic AI), שבהן סוכנים מתקשרים זה עם זה ועלולים לצבור במהירות היקפי שימוש משמעותיים בטוקנים.

האתגר עובר אפוא מניהול העלויות של אינטראקציות בודדות עם מערכות AI לשליטה בהוצאות הכוללות הנוצרות כתוצאה מפעילותם של סוכנים המקושרים ופועלים יחד.

הבנקים מתעדפים יישומי AI בעלי תשואה מדידה

המוסדות הפיננסיים הופכים לבררניים יותר בכל הנוגע להטמעת מערכות AI סוכניות, וממקדים את ההשקעות ביישומים בעלי פוטנציאל התשואה הגבוה ביותר.

שיפור הפרודוקטיביות והחיסכון בעלויות העבודה נחשבים לתועלות שקל יחסית למדוד. עם זאת, הבנקים בוחנים יותר ויותר האם הבינה המלאכותית יכולה גם לייצר הכנסות נוספות שיצדיקו את העלייה בהוצאות התפעול.

המגמה משקפת שינוי רחב יותר באופן שבו מוסדות פיננסיים מעריכים השקעות בתחום ה-AI. במקום להתמקד אך ורק בהתייעלות תפעולית, הבנקים מחפשים יישומים שיוכלו לתרום באופן ישיר לצמיחה העסקית.

העלייה האפשרית בנטל העלויות מחזקת את הצורך להבטיח שהטמעת מערכות AI תניב יתרונות פיננסיים מדידים, ולא רק תוביל להתרחבות ההוצאות הטכנולוגיות.

לקוחות הבנקים מאמצים את הבינה המלאכותית בקצב מהיר

אימוץ הטכנולוגיה מצד הלקוחות עשוי להאיץ את השינוי בענף הבנקאות הקמעונאית. לפי הערכת McKinsey, סוכני AI עשויים להפוך לנפוצים בקרב לקוחות בתוך שלוש שנים בלבד — פרק זמן קצר משמעותית מחמש עד עשר השנים שנדרשו לאינטרנט הסלולרי להגיע לאימוץ נרחב.

סקר שנערך בקרב 46 אלף לקוחות בנקאות קמעונאית ברחבי העולם מצא כי רבים מהם כבר משתמשים בבינה מלאכותית כדי להשוות בין שירותים פיננסיים, לאתר חשבונות חיסכון המציעים ריביות גבוהות יותר ולבחון אפשרויות למחזור חובות או לאיחודם.

מבין המשיבים שכבר משתמשים בבינה מלאכותית, 72% ציינו כי יהיו מוכנים לאפשר לסוכן בנקאי לבצע עבורם לפחות פעולה פיננסית אחת. עם זאת, רובם העדיפו להגביל את היקף העסקאות שהמערכת רשאית לאשר באופן עצמאי לסכום של 500 דולר.

האימוץ המהיר של שירותים מבוססי AI מצביע על כך שלקוחות עשויים להסתמך יותר ויותר על כלים אוטומטיים לצורך השוואת מוצרים פיננסיים וניהול פעולות בנקאיות שגרתיות.

מגבלות על ביצוע עסקאות מצמצמות את השפעת ה-AI על הבנקים

לצד היתרונות הפוטנציאליים, סוכני AI עלולים ליצור לחצים פיננסיים חדשים על המערכת הבנקאית.

אחד החששות נוגע לניוד פיקדונות. אם סוכני AI יצליחו לזהות באופן עקבי מוצרי חיסכון המציעים ריביות גבוהות יותר, הם עשויים לעודד לקוחות להעביר כספים מחשבונות שאינם נושאים ריבית לחשבונות המציעים תשואה גבוהה יותר.

שינוי כזה עלול להגדיל את עלויות המימון של הבנקים ולהפעיל לחץ נוסף על רווחיותם.

בשלב זה, ההשפעה עדיין מוגבלת, משום שרוב הבנקים אינם מאפשרים לסוכני AI חיצוניים לאשר עסקאות בתוך המערכות שלהם. החשיפה האפשרית לאחריות משפטית נותרת מכשול משמעותי בפני הענקת סמכויות פיננסיות אוטונומיות רחבות יותר למערכות אלה.

מצב זה יוצר פער בין נכונותם של הלקוחות להשתמש בסוכני AI לבין רמת הגישה והסמכויות שהבנקים מוכנים להעניק להם בפועל.

מה המשקיעים צריכים לבחון בהמשך

המשקיעים יעקבו אחר האופן שבו המוסדות הפיננסיים יצליחו לאזן בין העלייה בעלויות תשתיות הבינה המלאכותית לבין פוטנציאל ההתייעלות והאפשרות לייצר מקורות הכנסה חדשים.

הקמת צוותי AI FinOps ייעודיים, הרחבת השימוש בסוכנים המיועדים ללקוחות והמדיניות הנוגעת לאישור עסקאות באופן אוטונומי יהיו גורמים מרכזיים בקביעת קצב שילובה של הטכנולוגיה בפעילות הבנקאית.

ההשפעה הפיננסית ארוכת הטווח לא תיקבע רק לפי שיעורי האימוץ של הטכנולוגיה, אלא גם לפי יכולתם של הבנקים לייצר חיסכון תפעולי וצמיחה בהכנסות בהיקף שיעלה על הגידול בהוצאות הטוקנים ועל הלחץ האפשרי על עלויות הפיקדונות.