pixabay

Чтобы банку получить преимущества от использования технологии искусственного интеллекта (AI) и стать по-настоящему AI-банком, ему нужно измениться на 4 уровнях — взаимодействия, принятия решений, построения операционной модели и трансформации базовых технологий, говорится в новой статье McKinsey.

Детали. Применение технологии AI важно для банков, которые строят экосистемы, следует из статьи McKinsey. Анализ поведения и клиентского пути в реальном времени позволяет сформулировать уникальные и персонализированные предложения для пользователей экосистемы.

Аналитики McKinsey пишут, что банки смогут ускорить внедрение инноваций, если успешно трансформируют свои базовые технологии и инфраструктуру данных — именно на этом уровне изменений фокусируются авторы статьи. В результате банки повысят качество и надежность операций, снизят операционные расходы и улучшат взаимодействие с клиентами.

Авторы статьи дают 6 советов по проведению технологической трансформации:

  • McKinsey предлагает банкам масштабировать технологические процессы в быстро растущих и критических с точки зрения трансформации направлениях по аналогии с тем, как это происходит на промышленных предприятиях — то есть стандартизируя их. Аналитики рекомендуют банкам разделить команды этих направлений на группы, каждая из которых будет выполнять конкретные операционные процедуры, и выделить приоритеты для каждой группы, а также позволить сотрудникам подключаться к решению общих задач, например, с помощью внутренних аналитических и дата-платформ, а также API. Это заметно ускорит внедрение новых решений. 
  • Банки должны документировать все процессы внедрения новых технологий и сопутствующие изменения. Некачественно подготовленная документация может помешать более широкой технологической трансформации банка в будущем. Также аналитики рекомендуют банкам использовать единый стек технологий для внедрения новых решений там, где изменения нужно провести быстро, при этом продолжать экспериментировать с набором технологий в небольших проектах, где есть на это время. Таким образом, можно найти лучшее решение для трансформации в других направлений в будущем. 
  • Автоматизация процессов и нацеленность команды на быстрые обновления стеков и приложений — ключ к скорости внедрения новых технологий. «Стандартизация с помощью DevSecOps (процесс разработки, учитывающий вопросы информационной безопасности) обычно позволяет повысить производительность на 20–30%», — отмечают аналитики McKinsey.
  • Ценностно-ориентированный подход при создании дата-платформ — это позволит командам разработчиков и аналитиков не думать о меняющихся и постоянно возникающих новых технологиях и инструментах для их создания, и сосредоточиться на том, чтобы результат соответствовал дорожной карте проекта и создавал ценность для банка. Для тестирования новых технологий и инструментов аналитики советуют создать отдельную лабораторию, еще одна структура потребуется для отработки сценариев их внедрения. 
  • Формулирование единой стратегии по миграции в облако для заинтересованных сторон в банке — это позволит систематизировать этот процесс, и в конечном итоге — быстрее управлять технологической трансформацией банка. Для этого потребуются также надежные инструменты для наблюдения за производительностью стека, а также для диагностики и решения проблем.
  • McKinsey обращает внимание на важность обеспечения безопасности в облаке. «Чтобы защититься от потенциальных атак на общедоступные облачные приложения, спроектируйте периметр сети так, чтобы сократить потенциальный радиус атаки», — отмечают аналитики. Они советуют банкам сосредоточиться на разработке надежных средств категоризации и защиты данных клиента, чтобы избежать критических комбинаций (наиболее уязвимых и чувствительных к мошенничеству), а также соблюдать национальные законы о защите и хранении данных.

Контекст. В октябре 2020 года аналитики McKinsey объясняли необходимость внедрения технологий искусственного интеллекта технологическим отставанием традиционных банков от необанков. Они поясняли, что AI-технологии позволяют последним улучшить клиентский опыт и удовлетворить растущие запросы клиентов, предложить им единые, интуитивно понятные интерфейсы для доступа сразу ко всем банковским аккаунтам и финансовым сервисам. Также они отмечали растущую популярность голосовых интерфейсов, которые становятся новым стандартом взаимодействия с клиентами, а также интерес техногигантов к видеоинтерфейсам.

Зачем вам об этом знать. О преимуществах и неизбежности использования технологии искусственного интеллекта говорят как зарубежные, так и российские банкиры. Рекомендации McKinsey раскрывают техническую сторону их внедрения и могут быть полезны банкам.