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 финтеха!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и другие

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 привилегию наблюдать за развитием инноваций по всему спектру финансовых и страховых компаний.

Первым заметным трендом стало активное внедрение квантовых хедж-фондов, которые инвестируют значительные средства в ИИ для повышения доходности, а также страховых компаний, которые используют огромные объемы данных — оба сектора легко могут оправдать использование ИИ с ясными кейсами и высокой отдачей инвестиций.
 
Финансовые компании занимались математическим моделированием и машинным обучением почти за десятилетие до того, как ИИ стал широко рекламироваться, но недавно мощность инфраструктуры ИИ вызвала сильный интерес со стороны квантовых торговых фондов, страховых и управленческих компаний, которые стремятся извлечь выгоду из огромных объемов доступных данных.

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

Хотя интерес к ИИ проявляется во всех видах финансовых компаний, исходя из его огромного 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. Вопросы, которые поднимаются, включают «черный ящик» технологии, опасения по этическому использованию ИИ и отсутствие ясных регуляторных правил.

Однако 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 кейсом внедрения становятся инструменты повышения производительности, такие как ChatGPT, Co-pilot или Claude, которые часто служат входной точкой для многих сотрудников, знакомящихся с идеей ИИ, и иногда их называют «дилерской дверью»!
 
Культурно внедрение ИИ может стать значительным отходом от текущего положения дел, 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. В долгосрочной перспективе потребуется переобучение сотрудников, чьи роли могут быть заменены автоматизацией на базе ИИ.

Конечно, большое внимание уделяется ценности ИИ; есть банки с сотнями потенциальных кейсов, и выбор, с чего начать и как расширять внедрение, может быть сложным. Лучшие практики для новой технологии только начинают формироваться. Вначале важно пройти через множество вариантов использования, чтобы выбрать те, что приносят наибольшую ценность, — это можно делать, основываясь на влиянии, стоимости, реализуемости и соответствии стратегическим целям, чтобы оценить потенциальную отдачу.

Необходима хорошо продуманная система оценки проектов ИИ, с релевантными KPI, 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 — это часто является характеристикой высокоэффективных команд.

Недавно меня пригласили обсудить ИИ с регулятором. Во время отраслевого круглого стола прозвучал удивительно сложный вопрос: «Какую одну 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.