— Сергей, какие чаще всего возникают технические сложности при внедрении GenAI в банковском секторе и какие меры помогают минимизировать риски сбоев и задержки проектов? Различаются ли эффекты от внедрения в бэк-, мидл- и фронт-офисных подразделениях?

— Основные сложности при внедрении генеративного ИИ в банковском секторе связаны c инфраструктурой и средой, в которой ИИ-модель должна работать. Чаще всего это вопросы информационной безопасности, работы в закрытом контуре, качества и доступности внутренних данных, а также интеграции с существующими IТ-системами. В банках особенно важно, чтобы решение не только показывало хороший результат в «пилоте», а стабильно работало под нагрузкой, соответствовало требованиям по защите данных и встраивалось в реальные бизнес-процессы.

Снизить риск сбоев помогают поэтапное внедрение, четкий выбор прикладных сценариев с понятным эффектом, предварительная подготовка данных и использование защищенной инфраструктуры.

Эффект от внедрения ИИ зависит от подразделения компании. В бэк-офисе GenAI чаще всего дает результат за счет ускорения рутинных операций, обработки документов, подготовки отчетности и снижения нагрузки на сотрудников. В мидл-офисе на первый план выходит поддержка аналитики, риск-функций и принятия решений на основе больших массивов информации. Во фронт-офисе основной эффект связан с улучшением качества и повышением скорости клиентского сервиса: это интеллектуальные помощники, персонализированные ответы, ускорение обработки запросов. При этом именно во фронт-офисе выше требования к точности работы ИИ, его устойчивости, поэтому там особенно важен контроль качества выдаваемых результатов.

Сергей Карпович (Т1). Фото: Т1

—  Как формируется культура эффективного использования технологий ИИ среди сотрудников банка и какие метрики позволяют оценить успешность формирования такой культуры? В чем может помочь здесь Т1 банкирам?

— Культура эффективного использования ИИ формируется тогда, когда технология становится понятным рабочим инструментом при решении сотрудниками ежедневных задач. Оценивать успешность формирования такой культуры можно по тому, насколько регулярно сотрудники используют технологию в рабочих сценариях, как сокращается время на типовые операции, уменьшается ли объем ручной работы, быстрее ли принимаются решения и переходят ли «пилоты» в промышленное применение.

Важный признак зрелости — когда ИИ используется не точечно, а начинает встраиваться во все основные бизнес-процессы, причем инициаторами этих изменений является не IТ-команда, а сами пользователи.

Т1 внедряет ИИ-решения в финсекторе в прикладные сценарии, где важна скорость обработки информации. Продукты холдинга в области анализа документов позволяют быстрее работать с большими объемами данных, снижать долю ручного труда и ускорять выполнение операционных задач. Благодаря экспертизе Т1 в аналитике и работе с корпоративными данными банки оперативнее получают значимую информацию для оценки рисков и принятия управленческих решений.