Насколько российский банковский сектор готов к цифровой трансформации — какой объем инвестиций планируется в цифровые инициативы, каковы подходы к созданию центров компетенций и как назначают ответственных за трансформацию в банках — узнаем из исследования компании КПМГ «Цифровые технологии в российских компаниях»¹. Также рассмотрим наиболее перспективные цифровые технологии, которые планируют развивать банки, и найдем ответ на вопрос о возможности цифровых сотрудников заменить банковских специалистов в будущем.

Готовы ли банки к цифровизации

Готовность к цифровизации в России и мире можно оценить только очень условно, так как в рамках проводимых исследований нет единого подхода к критериям оценки по странам. Согласно глобальному исследованию компании КПМГ, 70% руководителей крупнейших мировых компаний считают, что в их организациях уже есть проработанная программа цифровой трансформации. В России только 63% руководителей крупнейших компаний признались, что имеют планы по цифровизации. Несмотря на то что показатель по России ниже среднемирового, с 2017 года количество российских компаний, у которых появилась цифровая повестка и заявлена программа трансформации, увеличилось почти в два раза.

Второй год подряд компания КПМГ выпускает исследование «Цифровые технологии в российских компаниях», основу которого составил проведенный в 2018 году опрос представителей сотни крупнейших предприятий ключевых отраслей экономики. Как показывает исследование, предприятия активно инвестируют в программы цифровой трансформации, причем по объему инвестиций лидируют телеком, металлургия и банки. Так, 82% банков заявляют о планах по цифровой трансформации, от которой ожидают повышения эффективности и снижения издержек. При этом 78% банков подтвердили наличие проработанной программы цифровой трансформации, и еще 4% не считают существующую программу детально проработанной.

По итогам интервью с топ-менеджерами банков выяснилось, что часто под программой цифровой трансформации они понимают пакет пилотных проектов, и на деле у большинства нет долгосрочного плана действий и понимания целевого состояния банка после трансформации. Вместо комплексного подхода реализуются отдельные пилотные проекты в разных подразделениях организации. Это неплохо, так как дает возможность оценить применимость решения на практике, однако чаще такой подход приводит к смещению фокуса на второстепенные с точки зрения бизнеса задачи и распылению ресурсов.

Банки осознают необходимость повышения зрелости бизнес-процессов и включения процессной оптимизации в планы по трансформации. Примеры удачного запуска цифровых программ в крупных компаниях доказывают, что для достижения значимого результата необходимо рассматривать сквозные процессы end-to-end и вовлекать бизнес-подразделения. Те российские банки, которые стремятся комплексно подходить к трансформации, уже создали новые структурные подразделения и назначили ответственных за реализацию цифровых инициатив. У 23% участников рынка появилась новая должность в штатном расписании — CDO (Chief Digital Officer) или схожая позиция руководителя программ по цифровизации. Выделенный центр компетенций по цифровым технологиям есть у 17% российских банков. Такие подразделения аккумулируют опыт внедрения цифровых решений и складываются преимущественно в функциональной вертикали IT.

Российские банки — среди лидеров по средним объемам инвестиций, которые они собираются направить на реализацию программ цифровой трансформации. 63% опрошенных руководителей банков планируют инвестировать более 50 млн рублей в этом году и ожидают, что вложения в цифровые проекты окупятся на горизонте от одного года до двух лет.

Успех цифровизации в российских банках во многом зависит не от финансирования, а от подходов к управлению. Банкам нужен комплексный подход к внедрению инноваций, начиная с назначения руководителя цифровой трансформации, выстраивания и воплощения в жизнь грамотной стратегии управления данными и заканчивая повышением технологической грамотности сотрудников, которые нередко саботируют нововведения.

Какие технологии внедряют?

Когда в банковском сообществе говорят о цифровой трансформации, имеют в виду восемь ключевых технологий: анализ больших данных и предиктивная аналитика, роботизация бизнес-процессов (RPA), чат-боты, оптическое распознавание (OCR), искусственный интеллект, Интернет вещей, виртуальная/дополненная реальность и блокчейн. Согласно исследованию КПМГ по цифровым технологиям в России, именно эти решения чаще всего тестируются и внедряются в банках.

Руководители российских банков выделили топ-5 наиболее перспективных технологий, в которые планируют инвестировать в ближайшие два года. В планах банков — активно развивать решения на базе технологий искусственного интеллекта (72%), анализа больших данных и предиктивной аналитики (61%), роботизации (56%), внедрения чат-ботов (56%) и оптического распознавания OCR (44%). Как несложно заметить, инструменты на основе анализа больших данных возглавляют этот рейтинг, что подтверждает общемировую тенденцию, которую отмечает американская исследовательская компания Gartner, согласно отчету которой технологии анализа больших данных будут внедрены в 75% компаний в течение следующих трех лет.

В ходе исследования компания КПМГ выяснила, что участники — представители банковского сектора относят к предиктивным моделям поиск корреляций, статистические и прогнозные модели. Под решениями на основе искусственного интеллекта они понимают такие технологии, как распознавание и анализ речи и видео, нейронные сети и машинное обучение. В основе всех этих инструментов лежит анализ больших данных. Отличие предиктивных моделей от решений на основе искусственного интеллекта заключается в интерпретации алгоритмов: предиктивные модели включают в себя преимущественно интерпретируемые алгоритмы, а алгоритмы искусственного интеллекта не интерпретируются, так как, получив результат, который предлагает модель, сложно понять, какие факторы оказали влияние на его формирование.

По итогам интервью с топ-менеджерами банков выяснилось, что часто под программой цифровой трансформации они понимают пакет пилотных проектов, и на деле у большинства нет долгосрочного плана действий и понимания целевого состояния банка после трансформации

Анализ больших данных и предиктивная аналитика — не новые, а уже опробованные решения в российских банках. Начиная с 2010 года инструменты стали доступными, а сегодня появились уникальные решения на основе больших данных для решения бизнес-задач. Так как банковская система — сфера в России относительно новая, под давлением со стороны государства и рынка российские банки были вынуждены выстраивать практически с нуля полномасштабные системы автоматизации, изначально внедрять единые системы и аккумулировать данные на уровне хранилищ. Благодаря этому банки, как и телекоммуникационные компании, на сегодняшний день являются лидерами «производства» больших данных и оказались в авангарде применения аналитики, формируя рынок в этой сфере в России. Они используют клиентские данные для маркетинговых и скоринговых целей в собственных бизнес-процессах и продают решения на основе аналитики агрегированных и обезличенных данных другим компаниям.

Согласно исследованию КПМГ, 45% российских банков уже внедрили предиктивную аналитику в нескольких процессах для решения таких задач, как повышение уровня кросс-продаж, реакция на динамику интересов клиентов, динамическое построение продукта под конкретного клиента, а также реактивация неактивных («спящих») клиентов.

Могут ли цифровые сотрудники заменить сотрудников банка?

Банки и финансовые компании — лидеры по количеству чат-ботов. Более половины банков уже используют оптическое распознавание для цифровизации документооборота при обслуживании клиентов, работы с контрагентами и архивации документов. 61% опрошенных опробовали программных роботов на бэк-офисных процессах. Темпы проникновения RPA в банки впечатляют: популярность роботизации в финансовых институтах за год поднялась в 2,5 раза. Если в 2017 году программные роботы применяли 22% банков, то в 2018-м — уже 61%. Все крупные российские банки, бэк-офисы которых превышают 3 тыс. человек, уже протестировали роботизацию в бухгалтерии, финансах и поддерживающих функциях. Так, у 43% банков уже внедрено или тестируется от одного до трех программных роботов, у 29% — от четырех до десяти решений в промышленной эксплуатации, у оставшейся трети — более десяти роботов.

Крупные производственные компании строят смелые планы в течение пяти лет полностью перейти на осуществление обслуживающих процессов в общих центрах обслуживания (ОЦО) без участия человека. В банках таких смелых планов еще нет, они пока внедряют роботов в административные функции, финансы, бухгалтерию и управление кадрами. Например, в планах большинства банков — роботизация формирования всех справок и ответов на запросы сотрудников в HR, а также роботизация процесса рекрутинга в части поиска потенциальных кандидатов по резюме.

Как показало исследование КПМГ, один внедренный робот в среднем выполняет работу, эквивалентную трудозатратам 4,5 полных штатных единиц. 67% российских банков считают, что экономия на фонде оплаты труда за счет роботизации начинается при минимальном сокращении двух производственно-штатных единиц на одного программного робота. Если один робот позволяет высвободить менее двух полных штатных единиц в рассматриваемом процессе, то нет экономического смысла роботизировать его.

Что дальше?

Комплексное использование программных роботов, оптического распознавания вместе с инструментами анализа больших данных и машинным обучением позволит в несколько раз повысить эффективность всех поддерживающих процессов в банке.

Если нынешняя базовая роботизация процессов напоминает макрос-подобные приложения, имитирующие действия человека и способные автоматизировать простейшие рутинные операции на основе заданных правил, которые не предполагают профессионального суждения сотрудника, то следующий этап продвинутой роботизации с комбинированным использованием оптического распознавания и работой со встроенным репозитарием знаний позволит не просто имитировать, но и дополнять человеческий интеллект. Продвинутая роботизация даст возможность формулировать правила для неструктурированных данных, автоматизируя более сложные процессы. Комбинация RPA и OCR позволит сократить трудозатраты не только на выполнение рутинных операций, но и на обработку бумажных документов, включая распознавание паттернов и смысла текстов.

Третий этап, к которому движется рынок в перспективе три — пять лет, это когнитивная автоматизация и использование решений, которые сейчас называются искусственным интеллектом. Когнитивная автоматизация предполагает применение решений анализа больших данных, неинтерпретируемых алгоритмов и машинного обучения. Это позволит не только выполнить рутинные операции, но и обучить машину принимать решения автономно вместо сотрудника, не всегда по алгоритму, отходя от установленных инструкций. Комбинированное использование RPA, OCR и инструментов искусственного интеллекта позволит использовать преимущества, которые ранее были доступны только человеческому мышлению. Разумеется, искусственный интеллект не сможет полностью заменить банковских служащих в творческих задачах. Однако нужно быть готовыми к тому, что сам подход к выполнению задач, которые ныне выполняют банковские служащие, изменится кардинальным образом.

1. Материал подготовлен на основе исследования «Цифровые технологии в российских компаниях», КПМГ Россия, 2019. В исследовании приняли участие более 100 крупнейших российских компаний из ключевых отраслей экономики, в том числе финансовой, нефтегазовой, телекоммуникационной, металлургической и транспортной. 23% участников — банки и финансовые институты.