Банки на SIBOS: ИИ переходит от пилотов к масштабному внедрению

На конференции SIBOS руководители технологических и ИИ-направлений Дойче банка (Deutsche Bank), БНП Париба (BNP Paribas), BNY и Сити (Citi) вместе с Google Cloud провели круглый стол для СМИ о том, как финансовые организации переводят искусственный интеллект из стадии экспериментов к внедрению в масштабах всей компании.

Главный вывод дискуссии был однозначным: финансовая отрасль вступает в эпоху агентного ИИ, в которой ИИ-системы способны анализировать сложную информацию, выполнять многоэтапные рабочие процессы и помогать сотрудникам принимать более быстрые и обоснованные решения.

Однако для банков, работающих в условиях жесткого регулирования, речь уже идет не только о том, на что способен ИИ. Все чаще вопрос состоит в том, как внедрять его безопасно, масштабно и с измеримой пользой для бизнеса.

От пилотов к трансформации

Джо Ханнафорд (Jo Hannaford), директор по информационным технологиям и директор по продуктам корпоративного банка Дойче банка, описала путь банка в области ИИ как переход от экспериментов к промышленному масштабу. Дойче банк разработал платформу агентного ИИ под названием ADA, позволяющую повторно использовать агентов в разных приложениях.

Ханнафорд выделила две широкие категории сценариев применения ИИ в финансовых услугах: оптимизацию процессов и финансовую аналитику. По ее словам, автоматизация может повысить операционную эффективность, однако более значимая возможность заключается в использовании ИИ для обобщения финансовой и рыночной информации и получения практически применимой аналитики для команд, работающих с клиентами.

В БНП Париба амбиции также выходят за рамки постепенной автоматизации. Шарль Оливе (Charles Holive), директор по ИИ подразделения корпоративного и институционального банкинга, заявил, что банк рассматривает ИИ как драйвер бизнеса, а не просто как технологическую инициативу или способ сократить расходы.

Вместо того чтобы реализовывать тысячи отдельных проверок концепции, БНП Париба сосредоточен на меньшем числе крупных трансформаций в своих бизнес-направлениях с целью перестроить процессы и изменить их базовую экономику.

Агентный ИИ встраивается в рабочие процессы

В ходе дискуссии также прозвучали конкретные примеры того, как банки применяют агентный ИИ в повседневных финансовых процессах.

В БНП Париба один из сценариев связан с операциями в сфере обслуживания ценных бумаг, включая обработку расхождений по сделкам. Банк перестроил рабочий процесс, прежде чем внедрить ИИ-агента для управления частью операций.

По словам Оливе, на начальном этапе система разрешала около 95% поступающих случаев сортировки, а оставшиеся исключения стали для агента возможностью учиться на обратной связи от людей. Через несколько недель уровень автоматизации процесса достиг примерно 80–85%.

BNY применяет схожий подход в платежах. Сартхак Паттанаик (Sarthak Pattanaik), директор по данным и ИИ, рассказал об агентном решении, предназначенном для обработки небольшой доли платежных поручений, требующих ручного вмешательства.

Система сочетает семантическое понимание платежной информации — включая получателей, валюты, адреса и типы платежей — с синтаксической проверкой на соответствие стандартам ISO 20022. Затем она оценивает более широкий контекст транзакции, чтобы определить, выглядит ли платеж логичным, при этом детерминированные механизмы контроля и участие человека остаются частью процесса.

Это различие важно: ИИ-уровень не заменяет существующие механизмы контроля, а добавляет поверх них возможности логического анализа.

От эффективности к финансовой аналитике

Для Дойче банка еще одна крупная возможность заключается в использовании ИИ для повышения качества и скорости финансовой аналитики.

Банк совместно с Google Cloud разработал решение Financial Insights, объединяющее финансовую аналитику, рыночную динамику и информацию о конкретных клиентах. Система может формировать рекомендации для команд по обслуживанию клиентов и автоматизировать последующие задачи, например подготовку финансовых записок и кредитных оценок.

По словам Ханнафорд, инструмент призван помочь командам по работе с клиентами выявлять назревающие проблемы еще до того, как их заметят сами клиенты.

Сити также изучает возможности агентного ИИ в таких областях, как управление ликвидностью, обработка документов и управление капиталом. Стивен Рэндалл (Stephen Randall), временно исполняющий обязанности операционного директора подразделения Services и руководитель направления Liquidity Management Services, подчеркнул важность сочетания роста производительности с четкими корпоративными границами.

Управление становится частью архитектуры

Если и была тема, объединявшая разные примеры, то она заключалась в том, что доверие и управление невозможно добавить после внедрения.

Участники дискуссии неоднократно подчеркивали важность управления данными, наблюдаемости, регуляторного контроля и человеческого надзора.

В БНП Париба механизмы управления с участием подразделений комплаенса, юридической службы, кибербезопасности и HR встраиваются с самого начала разработки. Банк также может использовать внутреннюю инфраструктуру для создания прототипов чувствительных приложений, прежде чем проводить проверенные решения через полный корпоративный контур управления.

В Сити команды используют механизмы контроля, определяющие, к каким внутренним и внешним источникам данных могут обращаться конкретные рабочие процессы, сохраняя при этом заданные модели «человек в контуре» или «человек над контуром».

Дойче банк изучает подходы на основе графов знаний, чтобы связывать семантическую информацию в рамках традиционных структур данных. По словам Ханнафорд, это помогло ускорить такие процессы, как онбординг клиентов и кредитование, в отдельных подразделениях банка.

В BNY управление также встроено непосредственно в платформу данных и ИИ: метаданные и семантика помогают определить, можно ли правомерно использовать информацию для конкретной цели.

Google испытывает ИИ на собственных финансах

Google также представила собственную финансовую службу как реальный испытательный полигон для корпоративного ИИ.

Кристин Райнке (Kristin Reinke), вице-президент Google по финансам, назвала компанию «нулевым клиентом» (Customer Zero) своих ИИ-технологий. Google внедрила ИИ во всей финансовой службе, в том числе для проверки счетов и подготовки отчетности для руководства.

Джейсон Аллен (Jason Allen), помощник казначея Google, рассказал об агентной системе управления денежными средствами, разработанной для глобального казначейства Google. Решение использует отдельных агентов для прогнозирования, оценки и исполнения, чтобы выявлять избыточные денежные средства, определять, куда их следует инвестировать, и подготавливать транзакции к исполнению.

По данным компании, система высвободила время сотрудников для более ценной работы и одновременно принесла дополнительный процентный доход.

Важно, что в Google подчеркнули: ИИ не принимает окончательного инвестиционного решения. Ответственность за решение сохраняют специалисты по управлению денежными средствами, а технология предоставляет рекомендации и сокращает объем ручной работы, необходимой для их выработки.

Следующий этап ИИ в банкинге

Дискуссия на SIBOS показывает, что разговор об ИИ в отрасли меняется. Фокус смещается с разрозненных инструментов повышения производительности на ИИ-системы, встроенные непосредственно в критически важные финансовые процессы.

Примеры Дойче банка, БНП Париба, BNY и Сити указывают на общую модель: ИИ берет на себя все более сложный анализ и исполнение, тогда как контроль данных, детерминированная проверка, управление и человеческое суждение остаются обязательными.

Поэтому для финансовых организаций конкурентный вопрос, возможно, будет связан не столько с тем, кто сможет внедрить самую большую ИИ-модель, сколько с тем, кто сумеет выстроить инфраструктуру, фундамент данных и систему управления, необходимые для превращения возможностей ИИ в надежные бизнес-процессы.

Как ясно дали понять участники дискуссии от Google Cloud, формирующаяся модель предполагает не замену финансовых специалистов искусственным интеллектом, а устранение помех с помощью ИИ и усиление суждений людей, отвечающих за финансовые решения.