Банк 4.0: Новая финансовая реальность - читать онлайн книгу. Автор: Бретт Кинг cтр.№ 68

Во-вторых, банкам нужен доступ к массиву данных, необходимых для обработки голосовых запросов. Сформировать такой массив можно только путем интеграции данных из разных источников, что обеспечит наличие максимально полной информации о клиенте. Однако более важной задачей здесь является готовность обрабатывать запросы на естественном языке и предсказывать поведение клиента в ситуациях, которые могут стать причиной обращения к голосовым помощникам.

В-третьих, банкам пора подумать о заключении партнерских отношений с компаниями, специализирующимися на данных и технологиях, что обеспечит более качественную интеграцию финансовых услуг в повседневную жизнь в реальном времени и, следовательно, большую пользу от банковского обслуживания для клиента.

Наконец, банкам нужно собрать команду разработчиков – специалистов в области голосовых технологий и поведенческих моделей, разбирающихся в том, как люди используют голосовое управление в повседневных операциях и какое место технологии занимают в их жизни. Для банков это совершенно новая сфера. Это не то же самое, что использовать метод тайного покупателя для оценки инвестиционных продуктов или разрабатывать предложение кредитных карт на основе демографической или психографической сегментации рынка. Это геймификация поведения, экономика и психология, соединенные в компетенции разработчика. В мире голосового управления вы предлагаете практические решения, а не пытаетесь продать существующий банковский продукт в новом канале – иначе вас ждет поражение.

Единственный способ сделать голосовое управление рабочим инструментом банковского бизнеса – принять тот факт, что функционал Alexa даст клиенту возможность общаться с банком и что это общение должно быть интерактивным. Попробуйте предложить мне продукт, который прямо сейчас мне не нужен, – и вы лишитесь доступа к каналу, потому что я заблокирую вас быстрее, чем неудачную кандидатуру для свидания в сервисе Tinder. Важнейшая роль станет принадлежать способности предвидеть потребности клиента и откликаться на них так, чтобы обеспечить ему максимальное удобство: через голосового помощника, мобильное устройство, закрепленный на голове дисплей дополненной реальности (смарт-очки, какими они станут примерно к 2022–2025 годам) и т. п.

Очевидно, что тенденции в потребительском поведении благоприятствуют таким технологиям, как голосовые смарт-помощники, но, взглянув на происходящее шире, можно выделить сразу несколько рыночных сил, побуждающих финансовые институты внедрять технологии искусственного интеллекта.

Таблица 1. Возможности и факторы внедрения искусственного интеллекта в банкинге

На протяжении следующих десяти лет самые разные факторы – предложение, спрос, конкурентная среда, юридические и экономические аспекты – будут способствовать инвестициям в развитие систем искусственного интеллекта ради увеличения прибыли и обеспечения соответствия передовым практикам. Обобщая, можно выделить четыре главных преимущества применения искусственного интеллекта.

1. Выявление новых возможностей для бизнеса.

2. Автоматизация повторяющихся задач.

3. Повышение производительности труда сотрудников.

4. Повышение конкурентоспособности.

Эффект от внедрения искусственного интеллекта будет масштабным, но в первую очередь изменения затронут сферу информационных технологий, финансовых и бухгалтерских услуг, клиентского опыта и вовлеченности, а также качества обслуживания.

Рисунок 9. Влияние искусственного интеллекта на факторы конкурентоспособности финансовых институтов к 2020 году. Источник: consultancy.uk

Последние 20 лет в секторе финансовых услуг наблюдается рост технологической сложности взаимодействия с клиентами и контроля нормативно-правового соответствия, а технологии стали ключевой компетенцией. Благодаря развитию искусственного интеллекта, для обеспечения рентабельности бизнеса банки всё чаще полагаются на технологии, а не на процедуры управления активами, определения процентных ставок и т. п. Как будет показано в следующей главе, по мере устаревания традиционной модели обслуживания становится ясно, что в ситуации, когда предоставление банковских услуг зависит от применения определенных технологий, банки больше не могут полагаться на государственную поддержку или защиту со стороны регулятора.

Распространение технологий будет всё активнее обусловливать необходимость сокращения постоянных затрат и повышения гибкости в предоставлении услуг. С традиционными банками всё чаще будут конкурировать организации типа Ant Financial и альтернативные банки, не имеющие физической сети, экономическая модель которых совершенно иная: все процессы привлечения и обслуживания клиентов уже автоматизированы. К 2025 году банкам (а также страховым компаниям и компаниям по управлению активами), сохраняющим сеть отделений, придется всё чаще доказывать фондовому рынку, что, невзирая на связанные с содержанием сети расходы, они по-прежнему могут соперничать с цифровыми конкурентами, которые быстрее растут, успешнее справляются с продажами более дорогих или дополнительных продуктов, а также более рентабельны благодаря низким постоянным затратам. Обосновывать целесообразность сохранения существующих систем дистрибуции будет еще труднее, когда станет понятно, что выполнение основных банковских операций можно поручить системам искусственного интеллекта.

Причина того, что в краткосрочной перспективе AI-решения окажут более значительное влияние на процессы привлечения клиентов и поддержания отношений с ними, чем на деятельность бэк-офиса, не сводится к механике работы каналов типа голосового управления: применение новых технологий в работе с клиентами обеспечивает множество дополнительных преимуществ, помимо выгоды от сокращения части штатных единиц.

Предположим, автоматизация процесса привлечения клиентов с одновременным сокращением ставок сотрудников, ранее выполнявших эту работу, окупится в течение года. На второй год система начнет приносить прибыль. Более того, автоматический процесс оформления нового клиента возможен в режиме 24/7/365 ^[206], без выходных и праздничных дней, открытие счета обычно занимает менее трети времени, которое требуется при участии в процессе сотрудника-человека, а система в целом намного более устойчива к пиковым нагрузкам, легче масштабируется и, откровенно говоря, допускает меньше ошибок. Помимо очевидной моментальной выгоды от сокращения штата, есть еще повышение качества обслуживания клиентов и снижение рисков.