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 приложения ИИ, 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 цифровые технологии, идут вперед.

Банковская индустрия характеризуется строгими регуляциями и осознанными стратегиями. Эта история создала как риски, так и возможности для ИИ. Пока другие отрасли торопятся 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 внедрения ИИ. Другие, такие как кассиры, андеррайтеры или сотрудники службы поддержки, могут никогда не работать с кодом, но все равно смогут использовать инструменты на базе ИИ для оптимизации рабочих процессов и принятия лучших решений. Между этими крайностями находятся сотрудники «ИИ+X». 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 команды, использующей ИИ, 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 — ненадежный 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 программы, ориентированные на конкретные процессы и цели, 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 знают, 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, поэтому способность быстро учиться становится ценнее любой конкретной технической компетенции.

Для банков это означает необходимость приоритизации скорости развития 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 данные о навыках помогают формировать стратегию обучения — а стратегия обучения поддерживает бизнес-приоритеты — банки могут ускорить свою трансформацию в области ИИ с уверенностью. Подтвержденные данные о навыках позволяют руководству видеть, куда инвестировать, как мобилизовать таланты и когда безопасно масштабировать инновации.

Создание команды, которая побеждает

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

Когда каждый сотрудник сможет использовать ИИ — будь то создатель, активный пользователь или эксперт в предметной области — банк в целом 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 или финансированием R&D, но и развитыми навыками.