Эволюция банков в IT-организации

От славного будущего банков как IT-организаций нас отделяет только развитие когнитивной роботизации, считает вице-президент, директор по информационным технологиям банка «Открытие» Кирилл Меньшов. Как именно это поможет банкам, стартапам и регулятору – в колонке для FutureBanking.

В последнее время много говорят о постепенном превращении классических в банков в IT-организации, при этом правда, не придя к общему мнению, каким критериям соответствует это определение. Не пытаясь решить эту фундаментальную проблему, остановимся на самом простом определении: IT-организация – это такая организация, где IT является самой большой и многочисленной функцией. Другими словами, IT-специалистов больше, чем представителей других профессий. Если посмотреть на тренд с этой точки зрения, становится понятно, что есть только два глобальных изменения, которые отделяют нас от светлого будущего.

Первое изменение уже давно в тренде, с ним уже не согласился разве что ленивый – это глобальная диджитализация общества и, в частности, банковской отрасли. Все постепенно мигрирует в цифру: персональные коммуникации, такси, страховые, государственные услуги, ну и банки стараются не отставать. Как результат, одна из самых многочисленных банковских функций – розничная сеть – заметными темпами сокращается. Да, это займет еще какое-то время, но тренд для всех уже очевиден, и через несколько лет айтишников в банках станет больше, чем сотрудников отделений.

Второй тренд менее очевиден, о нем не так много говорят – это роботизация миддл- и бэк-офисных процессов. Благодаря ее реализации сотрудников этих подразделений также должно стать меньше, чем айтишников, и наступит эпоха банков как IT-организаций (в узком смысле определения, данного выше).

В рамках этого тренда мы разделяем для себя:

• Алгоритмическую роботизацию – синоним обычной автоматизации, которой все организации в мире в том или ином виде занимаются и достигли разной степени успеха. Суть понятна из названия – если последовательность действий, выполняемых сотрудником, можно переложить в алгоритм – значит, его деятельность можно автоматизировать и заменить машиной.

• Когнитивную роботизацию – дальнейшее развитие алгоритмической роботизации с добавлением систем принятия решений, основанных на машинном обучении и искусственном интеллекте. Это необходимо на тех участках процесса, где, например, требуется работа с неструктурированной или слабо формализованной информацией, работа с не шаблонизированными электронными документами, принятие решений основанных на опыте и т.д.

Таким образом, от славного будущего банков как IT-организаций нас отделяет только развитие когнитивной роботизации, которую банки в одиночку явно не разовьют.

С одной стороны, на рынке уже есть развитые IT решения для искусственного интеллекта и машинного обучения, причем как свободные фреймфорки вроде TensorFlow от Google, так и коммерческие решения типа Watson от IBM. С другой стороны, о практических применениях их в области роботизации банковских процессов почти ничего не известно.

Создается уникальная возможность координации усилий банков, стартапов в области ИИ и регулятора, которые могли бы привести к качественному скачку банковской отрасли, в частности, и российской экономики в целом. Причем всем достаточно лишь следовать своим целям и интересам:

1. Банки заинтересованы в сокращении издержек и, очевидно, данное направление может привести к их масштабному сокращению. На этом фоне затраты на пилотирование технологий на реальных процессах окажутся несущественными.

2. Стартапы отличаются способностью к быстрому перебору и освоению технологий, именно они могут быть первопроходцами создания систем принятия решений для роботизации тех участков процессов, которые до этого были недоступны. Они мыслят созданием больших историй с последующим большим выходом, здесь же успешные технологии могут превратиться в коммерческие продукты, которые с радостью приобретут системные интеграторы с целью стратегического развития.

3. Регулятор заинтересован в гармоничном развитии отрасли и мог бы, в рамках развития направления песочниц, предусмотреть послабленное регулирование на начальном этапе развития роботизации. Ведь крупным препятствием на пути развития когнитивной роботизации (в отличие от алгоритмической автоматизации) является вероятностный результат. Да, при наличии сотрудника на том же участке процесса вероятность ошибки тоже есть (и может даже больше), но сотрудника можно уволить, а что делать с роботом не понятно - ведь кто-то должен нести за него полную ответственность.

Понятно, что на самых ранних стадиях мы не сможем доверить роботам принятия решений, на этом этапе они будут работать только в роли адвайзеров, помогая пользователям в принятии решений, но не принимая их самостоятельно.

Пользуясь возможностью, хочу пригласить всех заинтересованных в практическом развитии ИИ и ML к сотрудничеству с банком «Открытие». Мы ищем технологии и партнеров которые помогут нам совершить качественный скачок в области автоматизации и роботизации нашего бизнеса.

Источник - FutureBanking