Модная тема или полезный инструмент? Искусственный интеллект помогает бороться даже с выгоранием сотрудников
Российский банковский сектор уже несколько лет является одним из лидеров развития и внедрения технологий искусственного интеллекта, роботизации и машинного обучения. Как именно банки используют высокие технологии и как это меняет банковскую отрасль?
Так сложилось, что в России банковский сектор — одна из самых развитых индустрий с точки зрения IT. Банки уже много лет тестируют и используют все самые современные алгоритмы: искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и роботизацию (RPA). Их применяют для решения ставших «классическими» задач, например, для кредитного скоринга и поддержки клиентов в чатах.
Однако сегодня банки начинают внедрять в свою работу и более сложные технологические достижения в области искусственного интеллекта. На примере банка «Открытие» расскажу, как можно использовать высокие технологии. В частности, речь идет о борьбе с выгоранием среди сотрудников.
Персонализация и роботы
Но сперва разберемся, где в банках в принципе применяют технологии RPA, ML и AI. Их используют для кредитного скоринга, оценки резервов, целевого маркетинга, противодействия мошенничеству и отмыванию денег. Эти технологии уже приносят компаниям прибыль. По нашему опыту, внедрение AI (там, где он уместен) позволяет увеличить доходы компании на 5-25% или оптимизировать затраты на 30-50%.
Повышается роль и так называемого диалогового AI — чат-ботов и голосовых помощников. Развитие этих технологий происходит очень быстро: в ближайшее время будет невозможно отличить голосового ассистента от человека.
Другой растущий тренд — персонализация рекламных предложений и банковских продуктов на базе технологий AI и big data. Мы в «Открытии» пилотируем подобный проект: предоставляем клиентам персонализированные кредитные предложения. То есть предлагаем не просто кредит наличными, а, например, кредит на ремонт, путешествие или автомобиль — в зависимости от недавней активности клиента в интернете. Следующим шагом станет персонализация продуктов, когда мы сможем предоставить клиенту нужные именно ему опции по карте, а также специальные условия обслуживания.
Третий тренд в развитии технологий чаще всего клиентам банков не виден. Это роботизация (RPA) внутренних процессов банка и постепенный рост интеллекта RPA-платформ. Еще пару лет назад высшим достижением было создать low-code- и no-code-платформу, то есть платформу, которая давала бы возможность людям без опыта и знаний в IT самостоятельно производить роботов. Сегодня уже появляются платформы, позволяющие создавать роботов практически без участия человека.
Эксперименты в HR
В банках начинают использовать высокие технологии и в менее ожидаемых областях, например, в HR. Мы в «Открытии» уделяем этому направлению большое внимание. Недавно, например, протестировали AI-чат-бота, который помогал подбирать персонал и проводить пульс-опросы среди сотрудников. Опыт оказался удачным: чат-бот ускорил процесс найма и увеличил охват пульс-опросов.
С помощью искусственного интеллекта мы хотим повысить эффективность работы сотрудников. Для этого проводим пилотный проект, в рамках которого искусственный интеллект сам составляет график работы линейных сотрудников. Мы предполагаем, что поток клиентов в отделении в течение дня распределятся неравномерно и что каждый наш сотрудник работает наиболее продуктивно в отдельные промежутки времени. Если с помощью системы планирования удастся составить расписание так, чтобы во время пиковой нагрузки работали именно те сотрудники, которые в это время наиболее продуктивны, можно значительно увеличить продажи банковских продуктов.
Также высокие технологии способны помочь в борьбе с профессиональным выгоранием, с чем может столкнуться любой работник. Выгорание приводит не только к снижению мотивации, но и к уходу талантливых людей. И чтобы избежать этого, мы пилотируем систему, выявляющую эмоциональное выгорание сотрудников на ранней стадии, когда еще можно вернуть человеку радость от работы. И хотя прямого финансового эффекта у этого пилота нет, он позволит улучшить отношение сотрудников к банку как к работодателю. А это существенное преимущество в условиях современного высококонкурентного рынка труда.
Что дальше?
Развивать высокие технологии важно, но банкам не стоит относиться к искусственному интеллекту, машинному обучению и роботизации как к волшебной палочке, которая сама по себе решит все задачи. За внедрением подобных алгоритмов должна стоять глубокая экспертиза команды. А развитие этих технологий внутри компании нужно начинать с выработки общей методологии и целей, чтобы не случилось так, что AI окажется красивым, но пустым набором алгоритмов, которые не помогают бизнесу.
Без высоких технологий у компаний сегодня мало шансов на успех. Любой современный бизнес — это настоящая IT-компания. А в скором времени и этого окажется мало, и всем придется превратиться в настоящую AI-компанию.
Ведущие игроки банковского рынка понимают это. Например, Тинькофф Банк выделил AI-департамент в отдельную структуру: она работает над тем, чтобы реализовать концепцию AI Banking. А Сбер на конференции AI Journey объявил об открытии специализированного института, в котором будут учить работе с искусственным интеллектом. О чем это говорит? О том, что AI уже управляет экономикой. И банки одними из первых превратятся в AI-гигантов.
Этот материал опубликован на платформе бизнес-сообщества Forbes Экспертиза
Так сложилось, что в России банковский сектор — одна из самых развитых индустрий с точки зрения IT. Банки уже много лет тестируют и используют все самые современные алгоритмы: искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и роботизацию (RPA). Их применяют для решения ставших «классическими» задач, например, для кредитного скоринга и поддержки клиентов в чатах.
Однако сегодня банки начинают внедрять в свою работу и более сложные технологические достижения в области искусственного интеллекта. На примере банка «Открытие» расскажу, как можно использовать высокие технологии. В частности, речь идет о борьбе с выгоранием среди сотрудников.
Персонализация и роботы
Но сперва разберемся, где в банках в принципе применяют технологии RPA, ML и AI. Их используют для кредитного скоринга, оценки резервов, целевого маркетинга, противодействия мошенничеству и отмыванию денег. Эти технологии уже приносят компаниям прибыль. По нашему опыту, внедрение AI (там, где он уместен) позволяет увеличить доходы компании на 5-25% или оптимизировать затраты на 30-50%.
Повышается роль и так называемого диалогового AI — чат-ботов и голосовых помощников. Развитие этих технологий происходит очень быстро: в ближайшее время будет невозможно отличить голосового ассистента от человека.
Другой растущий тренд — персонализация рекламных предложений и банковских продуктов на базе технологий AI и big data. Мы в «Открытии» пилотируем подобный проект: предоставляем клиентам персонализированные кредитные предложения. То есть предлагаем не просто кредит наличными, а, например, кредит на ремонт, путешествие или автомобиль — в зависимости от недавней активности клиента в интернете. Следующим шагом станет персонализация продуктов, когда мы сможем предоставить клиенту нужные именно ему опции по карте, а также специальные условия обслуживания.
Третий тренд в развитии технологий чаще всего клиентам банков не виден. Это роботизация (RPA) внутренних процессов банка и постепенный рост интеллекта RPA-платформ. Еще пару лет назад высшим достижением было создать low-code- и no-code-платформу, то есть платформу, которая давала бы возможность людям без опыта и знаний в IT самостоятельно производить роботов. Сегодня уже появляются платформы, позволяющие создавать роботов практически без участия человека.
Эксперименты в HR
В банках начинают использовать высокие технологии и в менее ожидаемых областях, например, в HR. Мы в «Открытии» уделяем этому направлению большое внимание. Недавно, например, протестировали AI-чат-бота, который помогал подбирать персонал и проводить пульс-опросы среди сотрудников. Опыт оказался удачным: чат-бот ускорил процесс найма и увеличил охват пульс-опросов.
С помощью искусственного интеллекта мы хотим повысить эффективность работы сотрудников. Для этого проводим пилотный проект, в рамках которого искусственный интеллект сам составляет график работы линейных сотрудников. Мы предполагаем, что поток клиентов в отделении в течение дня распределятся неравномерно и что каждый наш сотрудник работает наиболее продуктивно в отдельные промежутки времени. Если с помощью системы планирования удастся составить расписание так, чтобы во время пиковой нагрузки работали именно те сотрудники, которые в это время наиболее продуктивны, можно значительно увеличить продажи банковских продуктов.
Также высокие технологии способны помочь в борьбе с профессиональным выгоранием, с чем может столкнуться любой работник. Выгорание приводит не только к снижению мотивации, но и к уходу талантливых людей. И чтобы избежать этого, мы пилотируем систему, выявляющую эмоциональное выгорание сотрудников на ранней стадии, когда еще можно вернуть человеку радость от работы. И хотя прямого финансового эффекта у этого пилота нет, он позволит улучшить отношение сотрудников к банку как к работодателю. А это существенное преимущество в условиях современного высококонкурентного рынка труда.
Что дальше?
Развивать высокие технологии важно, но банкам не стоит относиться к искусственному интеллекту, машинному обучению и роботизации как к волшебной палочке, которая сама по себе решит все задачи. За внедрением подобных алгоритмов должна стоять глубокая экспертиза команды. А развитие этих технологий внутри компании нужно начинать с выработки общей методологии и целей, чтобы не случилось так, что AI окажется красивым, но пустым набором алгоритмов, которые не помогают бизнесу.
Без высоких технологий у компаний сегодня мало шансов на успех. Любой современный бизнес — это настоящая IT-компания. А в скором времени и этого окажется мало, и всем придется превратиться в настоящую AI-компанию.
Ведущие игроки банковского рынка понимают это. Например, Тинькофф Банк выделил AI-департамент в отдельную структуру: она работает над тем, чтобы реализовать концепцию AI Banking. А Сбер на конференции AI Journey объявил об открытии специализированного института, в котором будут учить работе с искусственным интеллектом. О чем это говорит? О том, что AI уже управляет экономикой. И банки одними из первых превратятся в AI-гигантов.
