Lloyds Banking Group, NatWest и Truist наращивают собственную производительность для масштабирования более амбициозных вариантов использования.
Внешний вид филиала сети Lloyds bank 29 января 2025 года в Лондоне. Банковская группа Lloyds ”предпринимает постепенные шаги, чтобы добиться чего-то экспоненциального» с помощью ИИ, заявил во вторник Рохит Дхаван, директор банка по ИИ и продвинутой аналитике. Леон Нил (Leon Neal)/Сотрудники Getty Images
Банковская отрасль быстро осознала бизнес-потенциал генеративного ИИ и, с другой стороны, оценила опасности, связанные с безрассудным внедрением. Обладая навыками управления рисками, крупнейшие банки сектора придерживались осторожного, но настойчивого подхода к внедрению пилотных проектов в производство.
Согласно данным Evident Insights, которые отслеживают 50 крупнейших банков Северной Америки, Европы и Азии, за последний год внедрение набрало обороты. По состоянию на прошлую неделю 50 банков объявили о 266 вариантах использования ИИ, по сравнению со 167 в феврале, сообщил Колин Гилберт, вице-президент по разведке в Evident, во вторник во время виртуального круглого стола, организованного отраслевой аналитической фирмой.
“Подавляющее большинство, или около 75%, по-прежнему являются внутренними или для сотрудников”, — сказал он, добавив, что соотношение между генеративным ИИ и традиционными вариантами использования ИИ с прогнозированием было примерно 50 на 50.
По мере того, как банковское дело интегрирует технологию в повседневные операции, а модели становятся более зрелыми, соотношение возможностей генеративного ИИ и функций, ориентированных на клиента, меняется. Гупта, партнер и руководитель практики консультирования по финансовым услугам в Северной и Южной Америке в EY, заявил во время дискуссии. “Вы, как правило, начинаете с повышения производительности, потому что это сопряжено с низким уровнем риска”, — сказал Гупта. “Вы устанавливаете контрольные точки, чтобы, продвигаясь дальше по пути внедрения, вы могли перейти к трансформации”.
Руководители технологических подразделений трех глобальных банков, каждый по-своему, оценили формулировку Гупты.“Мы предпринимаем постепенные шаги, чтобы добиться чего-то экспоненциального”, — сказал Рохит Дхаван, директор по искусственному интеллекту и продвинутой аналитике в Lloyds Banking Group. Банк консолидирует свои усилия в области искусственного интеллекта, чтобы выйти за рамки индивидуальных вариантов использования, после того как в начале этого года он расширил свою стратегию использования облачных данных, внедрив систему баз данных Oracle Azure и клиентскую облачную систему данных Exadata.“Это совсем другое мышление, когда вы переходите от размышлений о том, как внедрить или оптимизировать процесс с помощью ИИ, к фундаментальному переосмыслению процесса с помощью ИИ”, — сказал Дхаван.
Примеров использования генеративного ИИ в банковской сфере предостаточно. Эта технология обладает возможностями, которые охватывают все процессы — от управления огромным количеством данных о клиентах и соответствия требованиям для сотрудников до помощи инженерам в рефакторинге устаревших приложений.Согласно апрельскому отчету KPMG, руководители банков ожидают, что к концу года генеративный искусственный интеллект будет способен выполнять до 40% ежедневных задач. Почти 3 из 5 руководителей 200 американских банков, опрошенных фирмой, заявили, что эта технология является неотъемлемой частью их долгосрочных инновационных планов.
Ускорение использования ИИ
До недавнего времени NatWest Group постепенно переходила на ИИ, оценивая отдачу от инвестиций по одному варианту использования за раз, говорит директор по данным и аналитике банка — Сказал Закери Андерсон во время дискуссии. “За последние восемь месяцев мы значительно продвинулись вперед, чтобы начать переосмысливать продукты, которые, в частности, действительно учитывали опыт клиентов, и как мы могли бы полностью перестроить их от начала до конца”, — сказал он.
В то время как помощники с искусственным интеллектом, такие как Erica для сотрудников Bank of America и Stylus document intelligence и Assist virtual assistant от Citi, становятся обычным явлением, широта возможностей технологии расширяется по мере увеличения числа внедрений. В сентябре JPMorgan Chase объявил, что оснастит 140 000 сотрудников своим ассистентом по ИИ LLM Suite.
“Генеративный ИИ повлияет на каждую функцию в банке — на каждую часть работы”, — сказал ведущий специалист Accenture по глобальному банковскому бизнесу и старший управляющий директор Майкл Эбботт в интервью CIO Dive in. Январь, когда автоматизированные агентурные инструменты начали доминировать в сфере искусственного интеллекта.По словам Андерсона, NatWest использует два пути внедрения. “У нас есть основной штат специалистов по обработке данных, инженеров по обработке данных, которые работают над самыми масштабными и сложными вариантами использования”, — сказал он. “Они работают над вещами, которые сейчас находятся на грани осуществимости, потому что обычно модели совершенствуются очень быстро, но к моменту завершения проекта то, что раньше было на грани возможного, теперь находится в центре возможного”.
В то же время Таким образом, банк внедряет искусственный интеллект в нетехнические функции. По словам Андерсона, NatWest не только предоставила инструменты разработчикам, но и внедрила внутренний инструмент искусственного интеллекта для бизнес-пользователей и “очень большой части банковских пользователей”.“Возможности того, что вы можете сделать с моделями и агентами прямо сейчас, не только увеличиваются, но и становятся все более очевидными”, — сказал Андерсон. “То, что, как вы думаете, вы можете сделать, вы не можете сделать, и то, что, как вы в конечном итоге обнаруживаете, вы можете сделать, иногда удивляет вас … Благодаря тому, что все 70 000 наших сотрудников исследуют эту область, мы осваиваем ее гораздо быстрее, чем раньше”.
Компания Truist перешла от быстрых побед к практическим примерам, которые распространяются дальше по банковской цепочке поставок. “Извлечение знаний — самый популярный способ использования”, — говорит Чандра Капиредди, руководитель отдела аналитики, AI/ML и Gen AI в Truist. “Это действительно низкий риск, данные уже доступны, и это высокая награда, потому что ответы на них приходят довольно быстро”.
Ответы представляют ценность для бизнес-пользователей и помогают поддерживать динамику, поскольку варианты использования ИИ становятся все более сложными и дорогостоящими. Первые победы также дают руководителям ИТ-служб политический капитал для проведения необходимых экспериментов с технологией.
“Если вы будете стремиться к совершенству, вы добьетесь успеха”, — сказал Капиредди. “Это будет очень продуктивно в начале жизненного цикла вашего варианта использования. Но когда вы начнете вкладывать в него деньги, вы должны убедиться, что заинтересованные стороны в бизнесе знают, что это окажет влияние”.
