Искусственный интеллект: новые одежды императора? Внедрение в финансовых услугах

Кэтэрин Вуллер — главный стратег по финансовым услугам в Softcat plc, компании, входящей в FTSE.

Откройте для себя лучшие новости и события в финтехе!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

Мало какие темы вызывают столько споров, как ИИ; мнения варьируются от того, что это следующая граница человеческого прогресса, технологического решения, ищущего проблемы для решения, до опасений, что оно может привести к концу человечества.

Будучи главным стратегом в Softcat, которая поддерживает 2 500 финансовых компаний через ИТ-услуги и инфраструктуру, я имею привилегированный взгляд на то, как инновации развиваются во всей сфере финансовых услуг и технологий.

Первым заметным трендом стало активное внедрение квантовых хедж-фондов, которые инвестируют значительные средства в ИИ для повышения доходности, а также страховых компаний, которые выигрывают от огромных объемов данных — оба сектора легко могут обосновать использование ИИ с ясной рентабельностью.

Финансовые компании занимались математическим моделированием и машинным обучением задолго до того, как ИИ стал широко рекламироваться, но недавно мощь инфраструктуры ИИ вызвала сильный интерес со стороны квантовых торговых фондов, страховых и управленческих компаний, стремящихся извлечь выгоду из огромных объемов доступных данных.

Кроме того, многое из того, что продается как ИИ, — это просто следующая версия автоматизации.

Хотя мы наблюдаем огромный интерес к ИИ во всех видах финансовых компаний, исходя из его потенциала, мы находимся лишь на начальных этапах внедрения. Также существуют очень разные сценарии использования — крупный банк внедрит ИИ совершенно по-другому, чем, скажем, местное общественное кредитное товарищество с десятью филиалами.

Я часто замечаю разные уровни готовности внутри одной организации: советы директоров, молодое более цифрово подкованное поколение и операционные/финансовые отделы зачастую более открыты к идее, чем, например, коллеги из отдела комплаенса. Часто вызывают опасения «черный ящик» технологии, этическое использование ИИ и отсутствие ясных регуляторных правил.

Тем не менее, уже проявляются четкие закономерности, определяющие раннее внедрение и высокий уровень использования. Успешные компании имеют четкую стратегию по внедрению ИИ, создают центры передового опыта и обеспечивают правильное состояние данных с самого начала; эти шаги кажутся небольшими, но являются основой успешных инноваций.

Чаще всего первым применением ИИ становятся инструменты повышения производительности, такие как ChatGPT, Co-pilot или Claude, которые часто служат входной точкой для многих сотрудников, начинающих осваивать идеи ИИ, и иногда их называют «другой наркотой»!

Культурно внедрение ИИ может стать значительным отходом от привычного уклада, и эффективные руководители стремятся подготовить свои организации к будущему. Важна проактивная стратегия HR — развитие внутренних возможностей и экспертизы в области ИИ, фокус на практических навыках, обмен знаниями. Также потребуется долгосрочный подход к перераспределению сотрудников, чьи роли станут избыточными из-за эффективности, достигаемой с помощью ИИ.

Конечно, большое внимание уделяется ценности ИИ; есть банки с сотнями потенциальных сценариев использования, и выбор, с чего начать и как расширять пилотные проекты, может быть сложным. Лучшие практики для новой технологии только начинают формироваться. Вначале важно пройти через множество вариантов использования и выбрать те, что приносят наибольшую ценность, основываясь на влиянии, стоимости, реализуемости и соответствии бизнес-целям, чтобы оценить потенциальную рентабельность.

Необходима хорошо продуманная система оценки проектов ИИ, с ключевыми показателями эффективности, надежными методами сбора данных и четкими механизмами отчетности. Как только проект ИИ становится частью повседневной работы, важно внедрять постоянное улучшение и развитие, чтобы максимизировать отдачу и обеспечить соответствие стратегическим приоритетам — что часто является характеристикой высокоэффективных команд.

Недавно меня пригласили обсудить ИИ с регулятором. Во время отраслевого круглого стола прозвучал удивительно сложный вопрос: «Какую проблему ИИ решает лучше всего?» Как и ожидалось, у каждой организации был свой ответ, и я предполагаю, что компании будут обсуждать этот вопрос еще много лет.

Те, кто не смогут стратегически подойти к внедрению ИИ и делать это своевременно и правильно, окажутся в значительном невыгодном положении.