Андрей Филатов (IBM): «Скорость и масштаб цифровой трансформации бизнеса недооцениваются владельцами банков» - «Финансы» » Новости Банков России

Финансы

Андрей Филатов (IBM): «Скорость и масштаб цифровой трансформации бизнеса недооцениваются владельцами банков» - «Финансы»


Андрей Филатов (IBM): «Скорость и масштаб цифровой трансформации бизнеса недооцениваются владельцами банков» - «Финансы» У Watson возможности существенно выше. Но дальше возникает вопрос: насколько четкую детализацию позволяют сделать камеры? Как только мы делаем большую детализацию, видеофайл, который генерируется этой камерой, становится очень тяжелым. И аналитическая система, которая должна уметь его обработать, должна иметь хорошую вычислительную мощность.



— Что нового делают Watson и другие системы когнитивных вычислений, чтобы помочь разобраться в этих огромных объемах данных?


— С одной стороны, это использование суперкомпьютерных технологий, которые позволяют при необходимости обрабатывать огромные массивы данных. С другой — их не всегда приходится обрабатывать. Анатолий Вассерман на презентации Watson привел пример отличия между тем, как работает мозг человека и как работает компьютер. Представим, что в игре «Что? Где? Когда?» задали вопрос: сколько раз в произведении сэра Артура Конан Дойла о Шерлоке Холмсе встречается фраза «Элементарно, Ватсон».


Технология Watson принимает решение так же, как это сделал бы человек

Знатоки, которые сидят за столом, понимают, что они не могут проанализировать все произведения Артура Конан Дойла. Значит, в вопросе есть подвох. И они, скорее всего, быстро догадаются, что правильный ответ: ни разу. Что сделает компьютер? Компьютер проанализирует все тексты, пролистает все страницы, будет искать совпадение этих слов, не найдет и скажет: «Ни разу».


Технология Watson принимает решение так же, как это сделал бы человек: не искать ответ, который заложен в семантике вопроса, а разобрать семантику вопроса и понять, что это неправильный вопрос, он содержит подвох. И Watson ответит на него исходя из этого.


Умные вычисления для банков


— И как это поможет банкам не превратиться в трубу?


— Сейчас доступно огромное количество информации о клиентах. Она позволяет выявлять зависимости, паттерны. Watson может создать точный портрет клиента, потому что он может обрабатывать информацию очень быстро, выявлять зависимости и сравнивать с потребительским поведением других клиентов, выявлять группы. Появляется возможность объединять людей в более компактные группы для того, чтобы делать для них более интересные целевые предложения.


Возьмем пример из wealth management. Клиент private banking хочет, чтобы банк помог ему заработать больше денег. При этом клиент банка попадает в зависимость от конкретного специалиста — от его личного субъективного понимания, куда стоит вкладывать деньги, а куда не стоит. Понятно, что специалисты пользуется какими-то инструментами, какой-то аналитикой. В банках есть целые команды аналитиков, делающих прогнозы, исходя из которых размещаются финансовые средства. Но если попросить Watson проанализировать эту же информацию и дать какие-то рекомендации, то, скорее всего, аналитик даст более взвешенную и правильную рекомендацию. И шансы на то, что клиент заработает больше денег, будут выше.


Watson помогает поднять процент удовлетворенных клиентов до 90–95%

Второй по величине банк Японии Mizuho Bank поставил во все свои отделения подключенных к Watson роботов, которые общаются с посетителями. Эти роботы могут давать консультации по банковским продуктам. Интересно, что у роботов есть возможность распознавать эмоции. Когда человек шутит или сердится, робот может распознать эмоциональность и скорректировать реакцию.


Следующий шаг — call-центры. Сейчас уже есть коммерчески используемые call-центры, построенные на Watson. Наша технология существенно повышает качество работы call-центра. Известно, что в таких местах высокая текучка кадров. Операторы часто допускают ошибки. В среднем, по статистике, 50% обращений в call-центр оказываются неуспешными. Клиенты остаются неудовлетворенными. Они не получают того, что за чем обращались в call-центр. 10% обращений гарантированно приводят к эскалации конфликта. А Watson помогает поднять процент удовлетворенных клиентов до 90–95%.


Социальные вызовы трансформации



— Если бы я был оператором call-центра, я всерьез бы задумался о переквалификации. Все эти технологии сделают большое число людей ненужными…


— Я думаю, самые сложные вызовы технологической революции, которые стоят в будущем перед человечеством, это вызовы социального характера. Робототехника преобразует конвейерное производство. Умные автомобили могут убить профессию таксиста. И так далее… В США 3,5 млн водителей-дальнобойщиков. Если они останутся без работы, куда они пойдут, что они будут делать? Как их занимать?


И с банками то же самое. Традиционные отделения уходят в прошлое. Банки закрывают их сотнями.


— Да, действительно, на Западе происходит стремительное сокращение сетей отделений, но у нас вроде бы пока нет.


— У нас тоже. Может быть, у нас этот процесс чуть-чуть задерживается. Но все крупные банки в России говорят, что будут сокращать отделения, будут оставлять их только для private banking, для вип-клиентов, а всех массовых клиентов переводить в дистанционные каналы.


Это действительно может привести к социальной катастрофе. Когда так много людей остаются без работы, государство должно что-то с этим делать. И возможно, это тоже станет сдерживающим фактором для проникновения технологий.


— У нас генетику тоже запрещали…


— Понятно, что хорошие технологии рано или поздно пробьют себе путь. Искусственные ограничения всегда приводят к отставанию, к еще более существенным проблемам. Но государство должно сделать так, чтобы этот переход был плавным, чтобы государство могло справиться с большим количеством людей, которым нужно помочь найти другую профессию.



Интегрироваться, а не выбрасывать. Банковские legacy systems


— Поговорим о более «скучном» — о банковских информационных системах. Банкинг — одна из первых отраслей, где стали широко использоваться информационные технологии. И сейчас банки попали в ловушку: их ключевые информационные системы устарели, а бизнес предъявляет к ним все более высокие требования. Что делать? Все менять? А ведь доходы банков падают, маржинальность бизнеса снижается. Где взять деньги на такие перемены?


Современные технологии разработки позволяют многое надстраивать или выстраивать рядом с legacy systems

— Не уверен, что менять надо все. Хотя наверняка какие-то legacy systems (устаревшие системы.— «Новости Банков») действительно менять надо. Если говорить про core banking (АБС), то надо смотреть, во что банку обходится поддержка этих систем, сколько стоит внесение изменений, насколько это соответствует стратегии банка. Здесь всегда много аргументов «за» и «против»: менять или не менять.


Современные технологии разработки позволяют многое надстраивать или выстраивать рядом с legacy systems. Есть хорошие интеграционные продукты, которые позволяют не выбрасывать АБС, а интегрироваться с ними. Есть новые облачные платформы, которые позволяют быстро вести разработку новых сервисов. Они позволяют буквально за считаные дни, а то и часы разрабатывать полноценные приложения, быстро их обкатывать, тестировать и выпускать «в бой».



— Имеются в виду облачные решения, разработанные IBM?


Облака — это действительно тренд

— Есть открытые системы, есть такие, которые предлагают корпорации, IBM в том числе. Мы, кстати, предлагаем решения, которые основываются на открытых платформах. Мы используем платформу Open Stack для подобного плана решений, а не создаем proprietary-решения. Но облака — это действительно тренд, позволяющий заказчикам создавать современные сервисы, которые нужны клиенту. Например, мобильный банкинг.


Зачем убивать или менять АБС? На какую систему ее будем менять? Посмотрите на эволюцию core banking систем, как российских, так и международных. Там нет каких-то особо прорывных технологий. Да, могут применяться более современные технологии программирования, может быть сконструировано более современное ядро. Но каких-либо революций в core banking мы не видим. Революции происходят в новых сервисах и новых продуктах.


Стандартизация API


— Мне кажется, раньше считалось, что открытое программное обеспечение неприемлемо для каких-то больших промышленных решений. А сейчас вы приходите к его использованию?


— На самом деле мы давно уже к этому пришли. Это можно назвать другим словом: «стандартизация» — когда появляются стандартные интерфейсы, стандартные API, стандартные протоколы.


— Где же это они появляются? У нас пока не видно…


— На самом деле они появляются. Появляются открытые интерфейсы, открытые протоколы, но для того, чтобы здесь появились стандарты, должно пройти время. Даже стандарты электрических вилок и розеток в мире до сих пор разные. Какая огромная экономия была бы для всего человечества, если это унифицировать, но все равно — пока розетки разные.


Какая технология станет более массовой, более востребованной

В IT таких разных «вилок с розетками» очень много, но API появляются, они открыты. Если кто-то публикует спецификацию на свои интерфейсы, значит, кто-то другой может к этому интерфейсу пристыковаться. Дальше весь вопрос в том, какая технология станет более массовой, более востребованной. Она и займет в итоге большую часть рынка, станет стандартным решением.


— Счастье с зарядками для смартфонов на Android уже наступило. Мы уже не бегаем по офису: «У кого есть зарядка для Nokia?»


— Это хороший пример. Я уверен, что в IT мы двигаемся точно так же.


— Сейчас этот путь, похоже, проходит блокчейн.


— Совершенно верно. Есть как минимум семь разновидностей блокчейна, которые на слуху. Все должно стандартизоваться, иначе не полетит, иначе будет слишком много несовместимых друг с другом технологий, которые в рамках глобализации и глобальной интеграции будут выступать тормозом.


— Что делать обычному среднему банку с его унаследованной системой, зоопарком приложений и платформ? Ему надо думать о том, чтобы как-то все это стандартизовать?


— Честно говоря, я думаю, что большое количество таких банков не переживет следующего этапа развития технологий.


— То есть им не надо об этом думать?


— Думать им надо. Но сегодня мы слышим много разговоров и видим мало банков, которые реально что-то делают. Скорость и масштаб бизнес-трансформации недооцениваются топ-менеджерами и владельцами банков. Они считают, что у них есть еще лет десять впереди, и они спокойно посмотрят, что сделают другие, и что-то поменяют. С такой позицией они не переживут этот цикл перемен.


Подробнее  прочитать про реализованные решения IBM для банков и других индустрий.


Vladimir Alekseev
Client Technical Architect
IBM East Europe/Asia
mail:   alekseev@ru.ibm.com


[Счетчик]
[img]http://bankir.ru/https:/bs.serving-sys.com/serving/adServer.bs?cn=display&c=19&mc=imp&pli=20233252&PluID=0&ord=[timestamp]&rtu=-1[/img]

У Watson возможности существенно выше. Но дальше возникает вопрос: насколько четкую детализацию позволяют сделать камеры? Как только мы делаем большую детализацию, видеофайл, который генерируется этой камерой, становится очень тяжелым. И аналитическая система, которая должна уметь его обработать, должна иметь хорошую вычислительную мощность. — Что нового делают Watson и другие системы когнитивных вычислений, чтобы помочь разобраться в этих огромных объемах данных? — С одной стороны, это использование суперкомпьютерных технологий, которые позволяют при необходимости обрабатывать огромные массивы данных. С другой — их не всегда приходится обрабатывать. Анатолий Вассерман на презентации Watson привел пример отличия между тем, как работает мозг человека и как работает компьютер. Представим, что в игре «Что? Где? Когда?» задали вопрос: сколько раз в произведении сэра Артура Конан Дойла о Шерлоке Холмсе встречается фраза «Элементарно, Ватсон». Технология Watson принимает решение так же, как это сделал бы человек Знатоки, которые сидят за столом, понимают, что они не могут проанализировать все произведения Артура Конан Дойла. Значит, в вопросе есть подвох. И они, скорее всего, быстро догадаются, что правильный ответ: ни разу. Что сделает компьютер? Компьютер проанализирует все тексты, пролистает все страницы, будет искать совпадение этих слов, не найдет и скажет: «Ни разу». Технология Watson принимает решение так же, как это сделал бы человек: не искать ответ, который заложен в семантике вопроса, а разобрать семантику вопроса и понять, что это неправильный вопрос, он содержит подвох. И Watson ответит на него исходя из этого. Умные вычисления для банков — И как это поможет банкам не превратиться в трубу? — Сейчас доступно огромное количество информации о клиентах. Она позволяет выявлять зависимости, паттерны. Watson может создать точный портрет клиента, потому что он может обрабатывать информацию очень быстро, выявлять зависимости и сравнивать с потребительским поведением других клиентов, выявлять группы. Появляется возможность объединять людей в более компактные группы для того, чтобы делать для них более интересные целевые предложения. Возьмем пример из wealth management. Клиент private banking хочет, чтобы банк помог ему заработать больше денег. При этом клиент банка попадает в зависимость от конкретного специалиста — от его личного субъективного понимания, куда стоит вкладывать деньги, а куда не стоит. Понятно, что специалисты пользуется какими-то инструментами, какой-то аналитикой. В банках есть целые команды аналитиков, делающих прогнозы, исходя из которых размещаются финансовые средства. Но если попросить Watson проанализировать эту же информацию и дать какие-то рекомендации, то, скорее всего, аналитик даст более взвешенную и правильную рекомендацию. И шансы на то, что клиент заработает больше денег, будут выше. Watson помогает поднять процент удовлетворенных клиентов до 90–95% Второй по величине банк Японии Mizuho Bank поставил во все свои отделения подключенных к Watson роботов, которые общаются с посетителями. Эти роботы могут давать консультации по банковским продуктам. Интересно, что у роботов есть возможность распознавать эмоции. Когда человек шутит или сердится, робот может распознать эмоциональность и скорректировать реакцию. Следующий шаг — call-центры. Сейчас уже есть коммерчески используемые call-центры, построенные на Watson. Наша технология существенно повышает качество работы call-центра. Известно, что в таких местах высокая текучка кадров. Операторы часто допускают ошибки. В среднем, по статистике, 50% обращений в call-центр оказываются неуспешными. Клиенты остаются неудовлетворенными. Они не получают того, что за чем обращались в call-центр. 10% обращений гарантированно приводят к эскалации конфликта. А Watson помогает поднять процент удовлетворенных клиентов до 90–95%. Социальные вызовы трансформации — Если бы я был оператором call -центра, я всерьез бы задумался о переквалификации. Все эти технологии сделают большое число людей ненужными… — Я думаю, самые сложные вызовы технологической революции, которые стоят в будущем перед человечеством, это вызовы социального характера. Робототехника преобразует конвейерное производство. Умные автомобили могут убить профессию таксиста. И так далее… В США 3,5 млн водителей-дальнобойщиков. Если они останутся без работы, куда они пойдут, что они будут делать? Как их занимать? И с банками то же самое. Традиционные отделения уходят в прошлое. Банки закрывают их сотнями. — Да, действительно, на Западе происходит стремительное сокращение сетей отделений, но у нас вроде бы пока нет. — У нас тоже. Может быть, у нас этот процесс чуть-чуть задерживается. Но все крупные банки в России говорят, что будут сокращать отделения, будут оставлять их только для private banking, для вип-клиентов, а всех массовых клиентов переводить в дистанционные каналы. Это действительно может привести к социальной катастрофе. Когда так много людей остаются без работы, государство должно что-то с этим делать. И возможно, это тоже станет сдерживающим фактором для проникновения технологий. — У нас генетику тоже запрещали… — Понятно, что хорошие технологии рано или поздно пробьют себе путь. Искусственные ограничения всегда приводят к отставанию, к еще более существенным проблемам. Но государство должно сделать так, чтобы этот переход был плавным, чтобы государство могло справиться с большим количеством людей, которым нужно помочь найти другую профессию. Интегрироваться, а не выбрасывать. Банковские legacy systems — Поговорим о более «скучном» — о банковских информационных системах. Банкинг — одна из первых отраслей, где стали широко использоваться информационные технологии. И сейчас банки попали в ловушку: их ключевые информационные системы устарели, а бизнес предъявляет к ним все более высокие требования. Что делать? Все менять? А ведь доходы банков падают, маржинальность бизнеса снижается. Где взять деньги на такие перемены? Современные технологии разработки позволяют многое надстраивать или выстраивать рядом с legacy systems — Не уверен, что менять надо все. Хотя наверняка какие-то legacy systems (устаревшие системы.— «Новости Банков») действительно менять надо. Если говорить про core banking (АБС), то надо смотреть, во что банку обходится поддержка этих систем, сколько стоит внесение изменений, насколько это соответствует стратегии банка. Здесь всегда много аргументов «за» и «против»: менять или не менять. Современные технологии разработки позволяют многое надстраивать или выстраивать рядом с legacy systems. Есть хорошие интеграционные продукты, которые позволяют не выбрасывать АБС, а интегрироваться с ними. Есть новые облачные платформы, которые позволяют быстро вести разработку новых сервисов. Они позволяют буквально за считаные дни, а то и часы разрабатывать полноценные приложения, быстро их обкатывать, тестировать и выпускать «в бой». — Имеются в виду облачные решения, разработанные IBM ? Облака — это действительно тренд — Есть открытые системы, есть такие, которые предлагают корпорации, IBM в том числе. Мы, кстати, предлагаем решения, которые основываются на открытых платформах. Мы используем платформу Open Stack для подобного плана решений, а не создаем proprietary-решения. Но облака — это действительно тренд, позволяющий заказчикам создавать современные сервисы, которые нужны клиенту. Например, мобильный банкинг. Зачем убивать или менять АБС? На какую систему ее будем менять? Посмотрите на эволюцию core banking систем, как российских, так и международных. Там нет каких-то особо прорывных технологий. Да, могут применяться более современные технологии программирования, может быть сконструировано более современное ядро. Но каких-либо революций в core banking мы не видим. Революции происходят в новых сервисах и новых продуктах. Стандартизация API — Мне кажется, раньше считалось, что открытое программное обеспечение неприемлемо для каких-то больших промышленных решений. А сейчас вы приходите к его использованию? — На самом деле мы давно уже к этому пришли. Это можно назвать другим словом: «стандартизация» — когда появляются стандартные интерфейсы, стандартные API, стандартные протоколы. — Где же это они появляются? У нас пока не видно… — На самом деле они появляются. Появляются открытые интерфейсы, открытые протоколы, но для того, чтобы здесь появились стандарты, должно пройти время. Даже стандарты электрических вилок и розеток в мире до сих пор разные. Какая огромная экономия была бы для всего человечества, если это унифицировать, но все равно — пока розетки разные. Какая технология станет более массовой, более востребованной В IT таких разных «вилок с розетками» очень много, но API появляются, они открыты. Если кто-то публикует спецификацию на свои интерфейсы, значит, кто-то другой может к этому интерфейсу пристыковаться. Дальше весь вопрос в том, какая технология станет более массовой, более востребованной. Она и займет в итоге большую часть рынка, станет стандартным решением. — Счастье с зарядками для смартфонов на Android уже наступило. Мы уже не бегаем по офису: «У кого есть зарядка для Nokia?» — Это хороший пример. Я уверен, что в IT мы двигаемся точно так же. — Сейчас этот путь, похоже, проходит блокчейн. — Совершенно верно. Есть как минимум семь разновидностей блокчейна, которые на слуху. Все должно стандартизоваться, иначе не полетит, иначе будет слишком много несовместимых друг с другом технологий, которые в рамках глобализации и глобальной интеграции будут выступать тормозом. — Что делать обычному среднему банку с его унаследованной системой, зоопарком приложений и платформ? Ему надо думать о том, чтобы как-то все это стандартизовать? — Честно говоря, я думаю, что большое количество таких банков не переживет следующего этапа развития технологий. — То есть им не надо об этом думать? — Думать им надо. Но сегодня мы слышим много разговоров и видим мало банков, которые реально что-то делают. Скорость и масштаб бизнес-трансформации недооцениваются топ-менеджерами и владельцами
0
Комментарии для сайта Cackle
Другие новости

Это может то, что вы искали