Банковское обозрение

Финансовая сфера

18.10.2019 Аналитика
Роботы среди нас

Финансовые компании и международные технологические корпорации соревнуются в разработке роботов, чат-ботов и голосовых помощников. Еще пять лет назад никто не мог подумать, что мы будем спрашивать дорогу у Siri, заказывать такси с помощью Алисы или искать скидки на товары вместе с «Google. Ассистент». Разберемся, чем еще полезны «разумные» IT-решения, где их применяют в инфраструктурной финансовой организации и почему они мотивируют сотрудников развивать свои навыки


Павел Андрианов
Директор по информационным технологиям
Национальный Расчетный Депозитарий

Компании вкладывают большие бюджеты в развитие роботов — создаются специальные подразделения, которые сфокусированы только на голосовых ассистентах и их обучении. Они стремятся создать не робота, а некоего помощника, с которым можно побеседовать и который сможет поддержать разговор. Могу с уверенностью сказать, что голосовые ассистенты претерпят серьезные изменения, потому что сейчас к ним есть ряд вопросов. Мы понимаем, что говорим с роботом, что список тем и ответов серьезно ограничен. Человек использует его, как игрушку или помощника в очень простых ситуациях — например, когда диктует поисковый запрос браузеру или просит включить вечерние новости. Но в то же время мы ждем, что цифровой ассистент вырастет в нечто более разумное, полезное и человечное, как в книгах Филипа Дика или Айзека Азимова.

Можно ли найти применение таким помощникам в инфраструктурной финансовой организации? Мы, в НРД, уверены, что можно. Робот — это выгодная инвестиция. Он подходит для выполнения миллионов задач, которые не требуют принятия решений с точки зрения человеческой логики. К примеру, в офисе они могут взять на себя ввод данных, расчеты, копирование, структурирование и печать информации. А если добавить к ним искусственный интеллект, то они смогут первично консультировать клиентов, соединять их с обладающими нужными компетенциями сотрудниками, анализировать популярные запросы, обучаться на основе истории решений, которые были сделаны раньше, и формировать гибкую матрицу ответов.

Например, сейчас в НРД работает голосовой помощник. «Железный человек» встречает клиента, когда тот звонит по общему номеру, отвечает на простые вопросы и соединяет с нужным сотрудником — по номеру телефона или фамилии. Но мы хотим расширить его функционал, поэтому вместе с департаментом клиентских и корреспондентских отношений внимательно изучаем, какие темы интересуют наших пользователей, чтобы добавить в библиотеку голосового помощника новые разделы.

Мы хотим по максимуму вынести алгоритмизируемые задачи на уровень роботов или искусственного интеллекта, чтобы обеспечить сотрудникам возможность фокусироваться на более важных, масштабных и креативных проектах. В ближайшее время мы планируем модифицировать работу чат-бота на сайте НРД. Пока наш чат-бот консультирует клиентов по теме информационных технологий компании, однако в будущем сможет давать развернутые ответы по всем бизнес-направлениям. Подходящий контент нам поможет собрать голосовой ассистент. Таким образом, внедрение искусственного интеллекта в процесс приема и обработки обращений позволит значительно разгрузить клиентский блок НРД.

Мы уже создали прототип искусственного интеллекта для валютного контроля, который будет принимать решения о платежах

Но и это не все. Помимо роботизированных помощников мы развиваем и другие проекты, позволяющие нашим сотрудникам экономить ресурсы. Наш пилотный проект по автоматизации рутинных задач идет больше года. За это время мы роботизировали много рабочих процессов и достигли производительности 80 человеко-часов в день. К концу года планируем экономить нашим сотрудником около 100 человеко-часов в день — это работа маленького управления с 12 сотрудниками.

Сейчас наша команда создает роботов для решения задач операционного блока, клиентского направления, управления по работе с персоналом, департаментов ценных бумаг, риск-менеджмента, внутреннего контроля и многих других. При этом мы не останавливаемся на текущих достижениях и продолжаем искать возможности для роботизации процессов во всех подразделениях НРД.

Мы также рассматриваем возможность использования в НРД искусственного интеллекта, в частности планируем запустить «пилоты» по автоматизации валютного контроля и распределению запросов среди сотрудников IT-департамента. Мы уже создали прототип искусственного интеллекта для валютного контроля, который будет принимать решения о платежах. До конца года собираемся запустить продукт в промышленную эксплуатацию.

Разработчики НРД самостоятельно, без специального инструментария, построили нейросеть, которая анализирует запросы на исправление ошибок и определяет, кому их отправить. Как работала система по исправлению ошибок и реагированию на инциденты раньше? Сначала пользователь фиксировал ошибку, отправлял запрос на ее исправление в IT-департамент. Затем наш сотрудник определял, к какой области ошибка относится и отправлял информацию о ней конкретному специалисту. Сейчас эту работу отдали искусственному интеллекту. Он самостоятельно распределяет запросы на исправление ошибок среди программистов, которые, по его мнению, наиболее компетентны в решении данного вопроса и менее загружены по сравнению с остальными.

Нейросеть НРД работает в пилотном режиме несколько месяцев. Для IT в целом — это новое интересное направление, для сотрудников — возможность попробовать свои силы в создании востребованной и многообещающей технологии. Это как раз те инновации, которые не сразу видно, но они мягко мотивируют людей повышать свою квалификацию и более плотно вовлекаться в рабочий процесс.

Кроме того, в нашем шорт-листе — обработка дайджестов Интерфакса о предстоящих корпоративных действиях, что подразумевает разбор информации, ее группировку, хранение, выгрузку по ключевым меткам.

Еще одна тема — прогнозирование инцидентов. Она интересна тем, что на основе имеющихся данных мы способны предсказывать области, в которых могут возникнуть инциденты в новом релизе. Следовательно, это подсказка тестированию, опытной эксплуатации, на что стоит обратить внимание в данном релизе. Считаем прогнозирование инцидентов наиболее перспективным направлением, поэтому наша команда анализирует эту нетривиальную задачу со всех сторон. Думаю, в этом году мы запустим «пилот» в этой области.

Мы рассматриваем AI в качестве инструмента для повышения вовлеченности персонала в текущую работу за счет снижения объема рутинных задач. У IT-специалистов есть отдушины, благодаря которым они могут попробовать свои силы в создании новых технологий. В итоге это все идет на пользу НРД — сокращает ручные затраты, повышает операционную эффективность, увеличивает производительность труда.




Сейчас на главной