Чтобы стимулировать внедрение ИИ в банковской сфере, необходимо понять навыки ваших сотрудников

Бернардо Нуньес — специалист по анализу данных, сосредоточенный на трансформации ИИ в Workera.

Откройте для себя ведущие новости и события финтеха!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

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

Банковский сектор быстро догоняет. Недавний опрос EY-Parthenon показал, что 77% банков запустили или мягко запустили генеративные приложения ИИ, что больше примерно на 16% по сравнению с 2023 годом. Однако только 31% продвинулись к полной реализации.

Тем временем, несмотря на широкие инвестиции в ИИ в банковской сфере, лишь немногие интегрировали эти возможности в свою стратегию. Исследование BCG показало, что только 25% банков сделали это — остальные 75% застряли в пилотных проектах и прототипах, рискуя стать нерелевантными по мере того, как конкуренты, ориентированные на цифровизацию, продолжают движение 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 нормативных требований. Однако самым важным аспектом превращения обещаний ИИ в бизнес-ценность является человеческий капитал.

Победителями станут те финансовые институты, которые смогут 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 — движущая сила инноваций в ИИ

ИИ способен приносить невероятные выгоды в области повышения производительности, улучшения клиентского опыта и управления рисками. Но в своей основе ИИ — это всего лишь инструмент, требующий человеческого творчества и профессиональных знаний для создания реальной бизнес-ценности. Технологии сами по себе не создают инновации; их создают 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 разработчики моделей, отвечающие за проектирование и поддержку систем, лежащих в основе внедрения ИИ. Другие, такие как кассиры, андеррайтеры или специалисты по обслуживанию клиентов, могут никогда не писать 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, обладающие глубокими знаниями в таких областях, как кредитный риск, соблюдение нормативных требований или обнаружение мошенничества, и достаточной грамотностью в области ИИ для использования технологий в дополнение к своей экспертизе.

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 достижения ощутимых результатов с помощью ИИ. Например, специалист по соблюдению нормативных 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-averse сфере, как банковское дело, этот человеческий слой крайне важен. 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 оценки существующих навыков и выявления пробелов. Для успешного масштабирования ИИ банкам нужно больше, чем просто 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 не всегда надежна. 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 индивидуальные учебные траектории, ориентированные на конкретные процессы и цели, будь то базовая грамотность в области ИИ для фронтовых команд, глубокие технические знания для специалистов по данным или навыки управления для специалистов по соблюдению нормативных требований.

Когда сотрудники понимают, где они находятся, они могут целенаправленно повышать свою квалификацию и периодически подтверждать навыки, 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 это в сфере ИИ, где полувековая «жизнь» навыка сокращается быстрее, 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. Те учреждения, которые развивают эту адаптивность, сохранят конкурентное преимущество, быстрее реагируя на новые регуляции, ожидания клиентов и технологии. Подтвержденные навыки также укрепляют управление, обеспечивая понимание сотрудниками не только способов использования ИИ, но и ответственного подхода, с учетом справедливости, прозрачности и рисков.

Главная цель — достижение согласованности. 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 организации, которые создадут основу для инноваций, опередят конкурентов, а те, кто затормозит, рискуют остаться позади. Путь ясен: банки, которые развивают широкие возможности в области ИИ среди своих сотрудников — особенно подтвержденные навыки, сочетающие техническую и предметную экспертизу — будут в наиболее выгодной позиции для успеха.

Когда каждый сотрудник сможет 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 не только моделями и финансированием R&D, но и развитыми навыками, которые они культивируют.