ИИ позволяет банкам структурно усиливать и повышать эффективность инфраструктуры финансового управления
В мероприятии приняли участие: Джорджина Балкли (Georgina Bulkeley) директор по решениям для финансового сектора Google Cloud; Кристин Рейнке (Kristin Reinke), вице-президент Google по финансам; Джейсон Аллен (Jason Allen), помощник казначея, Google; Сартхак Паттанаик (Sarthak Pattanaik), директор по данным и ИИ, BNY; Джоанн Ханнафорд (Joanne Hannaford), директор по информационным технологиям и операционной деятельности в подразделении корпоративного банковского обслуживания, Deutsche Bank; Шарль Олив (Charles Holive), директор по ИИ в подразделении корпоративного и институционального банкинга, BNP Paribas, и Стивен Рэндалл (Stephen Randall), и.о. операционного директора по сервисным услугам и руководитель направления управления ликвидностью, Citi.
Для партнеров Google Cloud очевидно, что ИИ позволяет банкам структурно усиливать и повышать эффективность инфраструктуры управления финансами. Паттанаик особо отметил процесс исправления платежных данных (payment repair) как один из примеров автономных рабочих процессов, оптимизацией которых занимается BNY, — указав частности, что речь идет о небольшой доле платежей, которые сегодня требуют ручного вмешательства из-за того, что в платежной инструкции указан неверный получатель:
«В системах справочных данных на платформах наших клиентов существуют структурные проблемы. Ошибки встречаются в данных о комиссиях и в информации о назначении платежа. Проанализировав ситуацию, мы задались вопросом: можно ли создать агентное решение и назвать его «цифровым сотрудником»?» Цифровым сотрудником, который может семантически интерпретировать такие атрибуты, как получатель платежа, валюта, адрес, тип платежа или назначение перевода».
Похожая ситуация сложилась и у Холива, занимающегося в BNP Paribas вопросами обработки торговых операций: суть их ИИ-проекта заключалась скорее в пересмотре или изменении отдельных этапов процесса — переходе от рабочих процессов, управляемых людьми, к процессам, управляемым программными агентами.
Холив пояснил, что агент «обрабатывал лишь 95% заявок на этапе первичной сортировки, а всё остальное отправлял в категорию исключений. И мы — чем я очень доволен — добились того, что эти исключения не передавались на обработку человеку просто из-за того, что агент не справился с задачей». В течение нескольких недель сотрудники обучали агента, и в итоге удалось достичь эффективности на уровне 80–85%.
По мнению Ханнафорд, существует два основных сценария использования: повышение операционной эффективности и финансовая аналитика; однако ключевым аспектом агентных систем она считает возможность повторного использования агентов. И хотя пока Deutsche Bank находится на этапе внедрения отдельных агентов, уже изучаются возможности создания многофункциональных агентов, способных выполнять «по-настоящему сложный анализ».
Google и сама внедряет автономные ИИ-системы в процессы своего казначейства; Аллен называет казначейство «идеальным полигоном для испытания ИИ». Казначейство Google управляет портфелем инструментов с фиксированным доходом 100 млрд долларов, программой валютного хеджирования на 50 млрд долларов и операционными денежными средствами в размере 20 млрд долларов, распределенными по 60 странам и сотням юридических лиц, что генерирует более 100 000 транзакций в день.
По словам Аллена, компания разработала автономное решение для управления денежными средствами, включающее агента по прогнозированию, агента по оценке и систему взаимодействия с банками-партнерами. Система определяет объем свободных средств, доступных для инвестирования, возможный срок вложения и подходящий банк-партнер, после чего передает эту информацию банку для подготовки и исполнения сделок. Для Рейнке этот пример иллюстрирует более широкий подход компании к внедрению ИИ, где акцент делается на усилении, а не на замене человеческого суждения. «Речь идет не об исключении участия наших сотрудников в принятии решений. Мы стремимся дополнить их возможности с помощью ИИ, чтобы повысить эффективность работы и устранить лишние барьеры, позволяя действовать более четко и оперативно», — пояснила она, добавив, что Google сознательно сосредоточила усилия по внедрению ИИ на решении «самых серьезных проблем», а не на использовании узкоспециализированных инструментов, направленных лишь на повышение индивидуальной продуктивности. Компания провела тестирование решений, установила необходимые рамки контроля и — на примере казначейских операций — продемонстрировала окупаемость инвестиций
По материалам finextra.com; PLUSworld.ru.
