Искусственный интеллект: новые одежды императора? Внедрение в финансовых услугах

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

Откройте для себя лучшие новости и события финтеха!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

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

Мало какие темы вызывают столько полярных мнений, как ИИ; оценки варьируются от, в более позитивном ключе, следующей границы человеческого прогресса, технологии, ищущей проблемы для решения, или, в худшем случае, потенциальной угрозы для конца человечества.

В качестве главного стратега Softcat, поддерживающего 2 500 компаний в сфере финансовых услуг через ИТ-услуги и инфраструктуру, я имею привилегированный вид на то, как развиваются инновации во всем спектре фирм FS&I.

Первым заметным трендом стало активное внедрение в хедж-фонды, использующие количественные стратегии, которые вкладывают значительные средства в ИИ для повышения доходности, а также в страховые компании, которые выигрывают от огромных объемов данных — оба сектора легко могут обосновать четкие кейсы с высокой рентабельностью инвестиций.
 
Финансовые компании занимались математическим моделированием и машинным обучением почти за десятилетие до того, как ИИ стал широко рекламироваться в нынешней форме, но недавно мощность инфраструктуры ИИ вызвала сильный рост интереса со стороны количественных торговых фондов, страховых и управленческих компаний, все ищущих выгоду из огромных объемов доступных данных.

Более 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 огромного потенциала технологии, мы в конечном итоге находимся на начальных этапах внедрения. Кроме того, существуют очень разные сценарии использования — один крупный банк внедрит ИИ совершенно по-другому, чем, скажем, местное общественное сберегательное общество с десятью филиалами.

Я часто вижу 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, вопросы этического использования ИИ и отсутствие ясных регуляторных правил.

Тем не менее, в области внедрения и активного использования ИИ начинают проявляться четкие закономерности. 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 именно они закладывают основу успешных инноваций.

Чаще всего первым кейсом для внедрения становятся инструменты повышения производительности, такие как ChatGPT, Co-pilot или Claude, которые часто служат входной точкой для многих коллег, принимающих идею ИИ, и иногда их называют «дегустационной таблеткой»!
 
Культурно внедрение ИИ может стать значительным отходом от статус-кво, и очень эффективные руководящие команды будут стремиться обеспечить будущее своих организаций. Важна стратегия HR, ориентированная на развитие внутренних возможностей и экспертизы в области ИИ, фокус на применимых навыках, обмене знаниями и создании условий для обучения. В долгосрочной перспективе потребуется переобучение коллег, чьи роли могут быть заменены повышенной эффективностью, достигаемой за счет ИИ.

Правильно сосредоточено внимание на добавленной ценности ИИ; есть банки, у которых сотни потенциальных кейсов, и навигация по ним — от проверки концепций до более широкого внедрения — может быть сложной задачей. Лучшие практики для такой новой технологии только начинают формироваться. В первую очередь, перебирая множество потенциальных сценариев, важно определить те, которые приносят наибольшую ценность, и проводить жесткую приоритизацию на основе влияния, стоимости, реализуемости и соответствия стратегическим целям бизнеса, чтобы оценить потенциальную рентабельность инвестиций.

Необходима хорошо продуманная система оценки проектов ИИ, включающая релевантные KPI, надежные методы сбора данных и четко определенные механизмы отчетности. Как только проект ИИ становится частью повседневной деятельности, важно внедрять постоянное итеративное развитие для максимизации отдачи и обеспечения соответствия стратегическим приоритетам — это часто является характеристикой высокоэффективных команд.

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

Те, кто не сможет стратегически подойти к внедрению ИИ и реализовать его своевременно и правильно, окажутся в значительном невыгодном положении.