BFC Bulletins Monthly News Digest
Чтобы получить максимум от искусственного интеллекта (ИИ), банку нужно измениться на уровне взаимодействия, принятия решений, выстраивания операционной модели и трансформации базовых технологий, считают эксперты McKinsey.
Для технологической трансформации на этих уровнях рекомендуется следовать следующим советам:
- Масштабируйте технологические процессы в быстро растущих и критических в плане трансформации направлениях путем стандартизации. Для начала можно разделить команды этих направлений на группы. Каждая из них будет выполнять определенные операционные процедуры, затем для них стоит выделить приоритеты и позволить участвовать в решении общих задач.
- Документируйте все процессы внедрения технологий и происходящие изменения. Неточности в документации могут препятствовать более широкой технологической трансформации в дальнейшем. Также стоит использовать единый стек технологий для новых решений, если нужны быстрые изменения. Однако там, где время есть (например, в небольших проектах), лучше продолжать эксперименты с набором технологий.
- Автоматизируйте процессы и ориентируйтесь на быстрые обновления стеков и приложений. Например, стандартизация с помощью DevSecOps (разработка с учетом аспектов информационной безопасности) обычно позволяет повышает производительность на 20–30%.
- Следуйте ценностно-ориентированному подходу при создании платформ данных. Так разработчики и аналитики смогут сконцентрироваться на том, чтобы результат соответствовал дорожной карте проекта и создавал ценность. Чтобы тестировать новые технологии и инструменты, лучше создать отдельную лабораторию. Отрабатывать сценарии их внедрения также лучше в рамках отдельной структуры.
- Выстраивайте единую стратегию по миграции в облако для заинтересованных сторон в банке. Процесс станет более систематизированным, управлять технологической трансформацией получится быстрее. Но для этого понадобятся и надежные инструменты для наблюдения за производительностью стека, диагностики и решения проблем.
Не забывайте о безопасности. Во избежание наиболее уязвимых и чувствительных к мошенничеству комбинаций стоит сосредоточиться на разработке надежных средств категоризации и защиты клиентских данных.
