Чтобы стимулировать внедрение ИИ в банковском секторе, вам нужно понять навыки ваших сотрудников

Бернардо Нунес — специалист по данным, сосредоточенный на трансформации ИИ в Workera.

Откройте для себя лучшие новости и события финтеха!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

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

ИИ больше не является просто экспериментом. Согласно последнему глобальному опросу McKinsey по ИИ, 78% организаций уже используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции.

Банковская индустрия быстро догоняет. Недавний опрос EY-Parthenon показал, что 77% банков запустили или мягко запустили генеративные ИИ-приложения, по сравнению с примерно 61% в 2023 году. Однако только 31% продвинулись к полной реализации.

Между тем, несмотря на широкие инвестиции в ИИ в банковской сфере, лишь немногие интегрировали эти возможности в свою стратегию. Опрос BCG показал, что только 25% банков сделали это — оставшиеся 75% застряли в пилотных проектах и прототипах, рискуя стать неактуальными, поскольку конкуренты, ориентированные на цифровизацию, идут вперед.

Банковская индустрия характеризуется строгими регуляциями и осознанными стратегиями. Эта история создала как риски, так и возможности для ИИ. Пока другие отрасли мчатся вперед, банки, действующие сейчас, все еще имеют шанс занять позицию первопроходца. Успешное внедрение ИИ требует инфраструктуры, моделей, потоков данных и стратегий соблюдения требований. Однако наиболее важным аспектом превращения обещаний ИИ в бизнес-ценность является человеческий капитал.

Финансовые институты, которые победят, — это те, кто сможет обеспечить своим сотрудникам использование инструментов ИИ не только по необходимости, но и как часть их ежедневной работы. Это означает развитие реальных, подтвержденных навыков, чтобы люди могли понимать, использовать и руководить инновациями в области ИИ.

Почему сотрудники движут инновации в области ИИ

ИИ способен приносить невероятные выгоды в области производительности, клиентского опыта и управления рисками. Но в своей основе ИИ — это просто инструмент, требующий человеческого творчества и профессиональных знаний для создания реальной бизнес-ценности. Технологии сами по себе не стимулируют инновации; это делают люди. В банковской сфере, где доверие, регулирование и суждение играют ключевую роль, эта взаимосвязь между человеком и машиной становится еще важнее.

Каждый сотрудник сегодня должен стать сотрудником, использующим ИИ в той или иной степени. Некоторые будут глубоко техническими — дата-сайентисты, инженеры и создатели моделей, отвечающие за проектирование и поддержку систем, лежащих в основе операционной деятельности ИИ. Другие, такие как кассиры, андеррайтеры или сотрудники службы поддержки, могут никогда не трогать код, но все равно смогут использовать инструменты на базе ИИ для оптимизации рабочих процессов и принятия лучших решений. Между этими крайностями находятся «ИИ+X» сотрудники. Это люди, обладающие глубокими знаниями в таких областях, как кредитный риск, соблюдение требований или обнаружение мошенничества, и сочетающие их с достаточной грамотностью в области ИИ для использования технологий в дополнение к своему профессиональному опыту.

Сотрудники «ИИ+X» станут движущей силой настоящих инноваций. Они смогут помочь преодолеть разрыв между бизнес-потребностями и техническими возможностями, превращая сложные банковские задачи в возможности для ИИ для достижения ощутимых результатов. Например, специалист по соблюдению требований с навыками работы с ИИ может сотрудничать с командами данных для разработки более справедливых и прозрачных моделей для процессов KYC и AML. Менеджер продукта, использующий генеративный ИИ для прототипирования, может переосмыслить взаимодействие с клиентами, создавая персонализированные финансовые советы или улучшая процессы onboarding. Во всех этих случаях ИИ усиливает человеческое понимание, а не заменяет его.

В такой строго регулируемой и риск-осторожной сфере, как банковское дело, этот человеческий слой необходим. Технологии могут выявлять аномалии или генерировать рекомендации, но именно люди интерпретируют, контекстуализируют и обеспечивают соответствие решений этическим, юридическим и репутационным стандартам. Поэтому лидеры в области внедрения ИИ — это те, кто инвестирует не только в системы и модели, но и в навыки и понимание своей команды.

Развитие с помощью подтвержденных навыков

Создание ИИ-ориентированной рабочей силы начинается с понимания существующих навыков и пробелов. Для успешного масштабирования ИИ банкам нужно больше, чем энтузиазм и бюджеты на обучение. Им необходима база подтвержденных, измеримых данных о навыках. Без четкого представления о возможностях сотрудников руководители не смогут принимать обоснованные решения о развитии персонала или наиболее эффективном использовании ИИ.

Самооценка — недостаточно надежный метод. Сотрудники склонны либо переоценивать, либо недооценивать свои навыки, что ведет к неэффективности обучения. Подтвержденные навыки — измеряемые с помощью объективных оценок — позволяют организациям точно определить текущие сильные и слабые стороны. Используя эту информацию, банки могут разрабатывать учебные траектории, адаптированные к конкретным процессам и целям, будь то базовая грамотность в области ИИ для фронт-офиса, глубокие технические знания для специалистов по данным или навыки управления для специалистов по соблюдению требований.

Когда сотрудники понимают, где они находятся, они могут целенаправленно повышать квалификацию и подтверждать навыки в периодических циклах, чтобы отслеживать прогресс и делать ответственные инвестиции в развитие персонала. Этот цикл обучения и проверки создает культуру постоянного совершенствования, обеспечивая актуальность навыков по мере развития области. Особенно важно в области ИИ, где полувековая «жизнь» навыка короче, чем когда-либо. То, что сегодня считается передовым, через год может устареть, и способность быстро учиться становится ценнее любой конкретной технической компетенции.

Для банков это означает необходимость приоритизации скорости роста навыков — темпа, с которым сотрудники могут приобретать и применять новые знания. Учреждения, развивающие такую адаптивность, сохранят конкурентное преимущество, быстрее реагируя на новые регуляции, ожидания клиентов и технологии. Подтвержденные навыки также укрепляют управление, обеспечивая понимание сотрудниками не только того, как использовать ИИ, но и как делать это ответственно, с учетом справедливости, прозрачности и рисков.

Главная цель — согласованность. Когда аналитика навыков влияет на стратегию обучения — а стратегия обучения поддерживает бизнес-приоритеты — банки могут ускорить свою трансформацию в области ИИ с уверенностью. Подтвержденные данные о навыках позволяют руководителям видеть, куда инвестировать, как мобилизовать таланты и когда безопасно масштабировать инновации.

Создание команды, которая побеждает

Это ключевой момент для банковской индустрии. Те учреждения, что создадут основу для инноваций, опередят конкурентов, в то время как те, кто затормозит, рискуют остаться позади. Путь ясен: банки, которые развивают широкие возможности в области ИИ среди своих сотрудников — особенно подтвержденные навыки, сочетающие технические и профессиональные знания — будут в наиболее выгодной позиции для успеха.

Когда каждый сотрудник умеет использовать ИИ — будь то создатель, активный пользователь или эксперт в предметной области — вся банка приобретает гибкость, устойчивость и способность создавать стратегную ценность, а не только повышать эффективность. Сейчас самое время перейти от экспериментов к внедрению. В области ИИ лидеры отличаются от отстающих не только моделями и финансированием R&D, но и навыками, которые они развивают.