Финансы на стыке технологий: как гиперавтоматизация меняет работу банков — и что это дает пользователям

В финансовой отрасли гиперавтоматизация тоже получила широкое распространение. Консолидация технологий позволяет банкам добиться значительной экономии средств, сократить число ошибок, повысить производительность и качество обслуживания клиентов.

Искусственный интеллект остается доминирующей технологией и драйвером инноваций практически во всех сферах. Его развитию уделяется значительное внимание со стороны рынка и государства: этот вопрос включен в новый национальный проект «Экономика данных» и регулярно становится предметом обсуждения экспертов на ведущих деловых мероприятиях и площадках, таких как «Территория инноваций» на Петербургском международном экономическом форуме.

Если говорить о финансовой отрасли, есть две области, которые банки активнее всего развивают с помощью ИИ: предиктивная аналитика и чат-боты. «Умные» системы способны анализировать большие объемы данных о заемщиках, чтобы определить их кредитоспособность, и прогнозировать рисковые события. Это помогает организациям принимать более взвешенные решения и минимизировать потенциальные убытки. С помощью ИИ банки также проводят скоринг для сбора информации о клиентах. Искусственный интеллект анализирует эти массивы, чтобы лучше понимать потребности пользователей и предлагать им наиболее подходящие финансовые продукты и сервисы.

Многие российские банки уже автоматизировали обработку более половины обращений клиентов, в том числе корпоративных, на базе ИИ. В некоторых организациях этот показатель достигает 80%. Чат-боты помогают круглосуточно обрабатывать входящие запросы и делают взаимодействие пользователя с банком более комфортным, а подключение оператора к коммуникации требуется все реже.

Необходимость более быстрого развертывания программных продуктов и нехватка ИТ-специалистов на рынке делают актуальными решения low-code и no-code. Они позволяют создавать сайты, приложения и другие сервисы с минимальными навыками программирования или совсем без них. В банкинге такая возможность часто применяется для тестирования гипотез и MVP (Minimum Viable Product, минимально жизнеспособный продукт) в процессе разработки ПО. Экономия ресурсов, повышение производительности программистов, сокращение времени вывода ИТ-решений на рынок и улучшение взаимодействия с клиентами делают этот подход востребованным.

По оценкам аналитиков, во всем мире более трети банков уже применяют платформы с низким кодом для создания платежных продуктов, еще примерно столько же организаций изучают такую возможность.

Еще один перспективный инструмент «экосистемы» гиперавтоматизции — компьютерные программы для роботизации процессов. Они могут быть полезны в организациях, которые работают с большими объемами данных и монотонными задачами. Интерес к цифровым «помощникам» растет и на финансовом рынке.

В этой сфере роботы помогают человеку быстрее справляться со многими рабочими задачами — от формирования аналитической и управленческой отчетности до обработки заявлений на кредитование. В некоторых случаях такие программы полностью берут на себя однообразные и повторяющиеся процессы. Это позволяет высвободить время сотрудника и направить его ресурсы на более креативную и квалифицированную деятельность, для которой важны критическое мышление и навыки принятия решений.

Цифровой ландшафт финсектора — один из самых зрелых. Однако банки работают в условиях высокой конкуренции и, следовательно, уделяют большое внимание оптимизации бизнес-процессов и повышению лояльности клиентов.

В этом им помогает гиперавтоматизация. Применение целого ряда технологий для упрощения максимально возможного числа задач положительно сказывается на операционной эффективности бизнеса, а ожидания пользователей в результате максимально близко соответствуют их реальному опыту взаимодействия с банком.