Штучний інтелект: новий одяг імператора? Застосування у фінансових послугах

Катрін Вуллер — головний стратег у сфері фінансових послуг компанії Softcat plc, що входить до списку FTSE, ІТ-компанії.

Дізнайтеся про найважливіші новини та події у фінтеху!

Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інших компаній

Мало які теми викликають таку поляризацію, як штучний інтелект; думки коливаються від позитивних — нової межі людського прогресу, технологічного рішення, що шукає проблеми для вирішення, — до найгірших — потенціалу створити кінець людства.

Як головний стратег Softcat, яка підтримує 2 500 фінансових компаній через ІТ-послуги та інфраструктуру, я маю привілейований погляд на те, як інновації розгортаються у всьому спектрі фінансово-сервісних компаній.

Першими активно впроваджують квантові хедж-фонди, які вкладають значні кошти в AI для покращення прибутковості, а також страхові компанії, що мають доступ до величезних обсягів даних — обидві галузі легко можуть обґрунтувати чіткі кейси з високою окупністю інвестицій.
 
Фінансові компанії займалися математичним моделюванням і машинним навчанням майже за десятиліття до того, як AI став популярним у сучасному вигляді, але останнім часом потужність AI-інфраструктури викликала сильний інтерес з боку квантових торгових фондів, страхових та управлінських компаній, які прагнуть отримати вигоду з величезних обсягів доступних даних.

Крім того, багато того, що продається як AI, є просто наступною ітерацією автоматизації.

Хоча ми бачимо великий інтерес до AI у всіх типах фінансових компаній, враховуючи потенціал технології, ми все ще на початкових етапах її впровадження. Існують значні варіації у використанні — один банк першого рівня впроваджує AI зовсім інакше, ніж, скажімо, місцева кредитна спілка з десятьма філіями.

Я часто спостерігаю різні рівні зацікавленості всередині однієї організації: ради директорів, молодше цифрово підковане покоління та операційні/фінансові підрозділи зазвичай більш відкриті до ідеї, ніж, наприклад, колеги з комплаєнсу. Зазвичай піднімаються питання щодо «чорної скриньки» технології, етичного застосування AI та відсутності регуляторної ясності.

Однак з’являються чіткі закономірності, що сприяють ранньому впровадженню та високому рівню використання. Успішні компанії мають чітку стратегію впровадження AI, створюють центри передового досвіду та забезпечують належний стан даних з самого початку; ці кроки здаються дрібними, але є основою успішних інновацій.

Перші кейси зазвичай стосуються підвищення продуктивності за допомогою таких інструментів, як ChatGPT, Co-pilot або Claude, які часто є першим кроком для багатьох колег у прийнятті ідеї AI, і іноді їх жартівливо називають «воротною наркотикою»!
 
Культурно впровадження AI може бути значним відхиленням від статус-кво, і високоефективні керівні команди прагнуть забезпечити довгострокову стійкість своїх організацій. Важливою є стратегія HR, яка передбачає розвиток внутрішніх можливостей та експертизи у AI, фокус на актуальних навичках, обміні знаннями та створенні спільнот. Довгостроковий підхід також передбачає перепрофілювання співробітників, чиї ролі стають зайвими через автоматизацію.

Звичайно, багато уваги приділяється цінності AI; деякі банки мають сотні потенційних кейсів, і навігація цим потоком для визначення пріоритетів і масштабування може бути складною. Найкращі практики для нових технологій тільки починають формуватися. Спершу потрібно пройти через безліч потенційних застосувань і обрати ті, що приносять найбільшу цінність, — для цього можна застосувати жорсткий відбір за впливом, вартістю, здійсненністю та відповідністю бізнес-цілям, щоб оцінити потенційну окупність.

Потрібна ретельно продумана система вимірювань для оцінки проектів AI, з відповідними KPI, надійними методами збору даних і чіткими механізмами звітності. Як тільки проект AI стає частиною повсякденної роботи, потрібно впроваджувати безперервний ітеративний розвиток для максимізації результатів і підтримки стратегічних цілей — це часто є ознакою високоефективних команд.

Нещодавно мене запросили обговорити AI з регулятором. Під час колегіальної дискусії було поставлено дивовижне запитання: «Яка одна проблема, яку AI вирішує краще за все?» Не дивно, що кожна організація дала абсолютно різну відповідь, і я очікую, що компанії будуть боротися з цим питанням ще багато років.

Ті, хто не зможуть стратегічно підходити до AI і впроваджувати його своєчасно та відповідно, будуть у значній невигоді.