مدیرعامل داتا، پیاده‌سازی سیاست‌های حاکمیت داده در سازمان‌های بزرگ را یکی از اصلی‌ترین ماموریت‌های این شرکت عنوان کرد و از آغاز همکاری با بانک‌ها و مؤسسات مالی برای هدایت آن‌ها در مسیر بانکداری هوشمند خبر داد.

به گزارش روابط عمومی داتا، علی گل‌زاده، مدیرعامل شرکت داده و اعتبارسنجی تجارت ایرانیان (داتا)، پیاده‌سازی سیاست‌های حاکمیت داده را ضرورت خلق ارزش از داده‌ها در سازمان‌های بزرگ عنوان کرد و گفت: پراکندگی داده‌ها، فراهم نبودن زیرساخت مناسب برای ذخیره و مدیریت داده‌ها و همچنین حساسیت‌هایی که برخی از داده‌ها دارند، این ضرورت را ایجاد می‌کند که پیش از هر اقدامی سیاست‌گذاری مناسب و دقیقی برای این فرآیند‌ها ایجاد شود و زمینه برای استخراج دانش از داده‌ها و استفاده از آن در تحلیل‌های کسب‌وکاری فراهم شود.

او هدف از اجرای اصول حاکمیت داده در سازمان‌ها را کمک به رهبران سازمان‌ها برای مدیریت بهینه دارایی‌های داده‌ای و دستیابی به بینشی عمیق درباره وضعیت کسب‌وکارشان دانست و افزود: با اجرای اصول حاکمیت داده می‌توان ادعا کرد که موانع استخراج دانش از داده‌ها مرتفع می‌شود و آن کسب‌وکار در مسیر تبدیل شدن به یک سازمان داده‌محور قرار می‌گیرد.

مدیرعامل شرکت داتا که در حوزه‌هایی چون داده‌کاوی، امنیت داده، مدیریت داده، زیرساخت داده و هوش مصنوعی فعالیت می‌کند، صنایع بزرگ کشور مانند صنعت بانکی و مالی، صنعت پتروشیمی و … را از اصلی‌ترین مخاطبان این سیاست دانست. او در تشریح جزییات همکاری اخیر این شرکت با بانک تجارت اظهار کرد: از سال گذشته پروژه‌ای را برای اجرای اصول حاکمیت داده در بانک تجارت آغاز کرده‌ایم و انتظار می‌رود با تکمیل این پروژه، بخش زیادی از نیازمندی‌های این مجموعه برای هوشمندی و داده‌محور شدن برآورده شود.

علی گل‌زاده با بیان اینکه اکنون در دنیا از داده به عنوان یکی از ارزشمندترین دارایی‌های یک سازمان یاد می‌شود، تصریح کرد: تا امروز بحث اجرای اصول حاکمیت داده در میان بانک‌های ایرانی یا شرکت‌های بزرگ فعال در صنایع مادر کشور چندان جدی نبوده است و صرفاً موارد انگشت‌شماری از شرکت‌های بزرگ کشور به این بحث ورود کرده‌اند. او بانک تجارت را از پیشگامان توجه به بحث مدیریت داده دانست و ادامه داد: پیش‌بینی ما آن است که اجرای این پروژه برای بانک تجارت ظرف مدت دو سال به اتمام برسد و با نتایجی که تا اینجا حاصل شده، امیدواریم بتوانیم آن را به عنوان یک الگوی موفق، در سازمان‌های بزرگ دیگر تکرار کنیم.ش

او با بیان اینکه پیاده‌سازی اصول حاکمیت داده، تنها یکی از مجموعه خدماتی است که این شرکت برای سازمان‌ها انجام می‌دهد گفت: توسعه سامانه‌های داده محور مانند مدیریت ریسک، شناسایی مشتریان بالقوه، چرخه عمر مشتری، اعتبار سنجی و … از دیگر خدمات قابل ارائه به بانک‌ها و مؤسسات مالی هستند.

پیوست

اقتصاد آنلاین

ایلنا

راه پرداخت

در  مقاله‌ای از مکنزی که بخش ابتدایی آن در پست قبلی منتشر شد، به بررسی بانکهای هوشمند پرداخته و دلایل ضروری بودن حرکت بانکها در این مسیر را بررسی کردیم. حال که اهمیت هوشمندسازی بانک‌ها روشن شد، این سوال مطرح می‌شود که بانکها چگونه می‌توانند به موسساتی تبدیل شوند که هوش مصنوعی را اولویت خود قرار می‌دهند و تلاش می‌کنند از این فناوری در تمامی لایه‌های سازمانشان بهره ببرند.  برای غلبه بر چالش‌های محدودکننده در گسترش فناوری‌های هوش مصنوعی در سراسر سازمان، بانک‌ها باید به‌صورت جامع عمل کنند.

برای تبدیل شدن به یک بانک با اولویت‌ هوش مصنوعی، بانک‌ها باید در تبدیل توانایی‌های خود در تمام چهار لایه توانمندی یکپارچه (نمودار ٦) سرمایه گذاری کنند: لایه مشارکت، لایه تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی، لایه داده و فناوری ساختاری و مدل عملیاتی.

همانطور که در ادامه توضیح خواهیم داد، زمانی که این لایه‌های وابسته به یکدیگر به صورت هماهنگ کار می‌کنند، این امکان را برای بانک فراهم می‌کند که بتواند تجربه‌های متمایزی در تمامی کانال‌ها ایجاد کند؛ در مقیاس بزرگ به آنها خدمات شخصی‌سازی ارائه دهد و چرخه‌های نوآوری را که برای دوام آوردن در میدان رقابت ضروری هستند را به جریان بیندازد. سرمایه‌گذاری روی فقط یکی از این لایه‌ها، ارتباط ضعیفی شکل می‌دهد که می‌تواند به رکود و اختلال عملکرد کل سازمان منجر شود.

در ادامه به بررسی تغییراتی که لازم است بانکها در هر لایه از توانمندی‌ها به کار بگیرند خواهیم پرداخت.

لایه ۱: ترسیم مجدد لایه مشارکت مشتری

مشتریان به طور فزاینده‌ای انتظار دارند بانکشان در هر مرحله از استفاده از خدمات بانکی با آن‌ها همراه باشد؛ نیازها و شرایط آن‌ها را در هر کانالی که با بانک در ارتباط هستند بشناسد و تجربه‌های راحت و بی‌دردسری را برای آن‌ها ایجاد کند. بسیاری از فعالیت‌های بانکی (مانند پرداخت‌ها، برخی از انواع تسهیلات) در حال کمرنگ شدن هستند، زیرا این فعالیت‌ها عموما در جایی فرای رابط کاربری پلتفرم‌های اختصاصی بانک انجام می‌شوند. برای اینکه بانک در زندگی مشتریان جایگاه داشته باشد، نیازهای پنهان فعلی و آتی مشتریان را پاسخ دهد و در عین حال تجربیات چندکاناله مشهودی برای آنها ایجاد کند، باید در نحوه تعامل با مشتریان بازنگری کند و چند تغییر کلیدی اعمال کند.

در ابتدا، بانک‌ها باید پا را از ارائه صرف «محصولات فوق‌استاندارد» فراتر بگذارند و به سمت ارائه پیشنهادات یکپارچه‌ای قدم بردارند که  »وظایفی که باید انجام شوند» را هدف قرار می‌دهند. این امر مستلزم آن است که تصمیات شخصی‌سازی‌شده (چه محصولی ارائه شود، چه زمانی ارائه شود و از چه کانالی ارائه شود) در هسته سفر مشتری گنجانده شوند و پیشنهاد ارزش‌هایی ارائه شود که پا را از محصولات بانکی فراتر می‌گذارند و از هوشمندی لازم برای خودکارسازی تصمیمات و فعالیت‌ها از طرف مشتری اصلی برخوردارند. علاوه بر این، بانک‌ها باید تلاش کنند تا محصولات و خدمات غیربانکی مرتبط را به‌طور یکپارچه با محصول بانکی اصلی ادغام کنند تا به طور جامع به نیاز نهایی مشتریان پاسخ دهند.

تغییر ضروری دوم، تعبیه کردن مسیرهای مشتری به صورت یکپارچه و هم‌سو با اکوسیستم‌ها و پلتفرم‌‌های مختلف است، به این‌ترتیب، بانک‌ها با مشتریان در نقطه کاربری نهایی در تعامل باشند و در فرآیند از داده‌ها و پلتفرم‌های کانال شرکای خود  برای افزایش تعامل و استفاده بیشتر بهره ببرند. بانک ICICI در هند، خدمات بانکی اصلی خود را بر بستر واتسپ- WhatsApp (که یکی از پلتفرمهای محبوب در هند به حساب می‌آید) قرار داده و ظرف سه ماه از زمان عرضه، تعداد کاربران خود را به یک میلیون نفر رساند. در جهانی که مصرف‌کنندگان و کسب‌و‌کارها به طور فزاینده‌ای به اکوسیستم‌های دیجیتال وابسته شده‌اند، بانک‌ها باید تصمیم بگیرند که برای سازگار شدن و تطبیق پیدا کردن با چندین اکوسیستم، چه نوع رفتاری را برای ساخت، هدایت، هماهنگی و یا شراکت در پیش بگیرند-و سپس توانایی‌های لایه تعامل خود را متناسب با آن تطبیق دهند.

در تغییر سوم،  بانک باید تجربه کلی و مسیر پیشروی مشتریان در کسب‌وکار خود را برای ایجاد یک تعامل چندکاناله باز‌طراحی کند. این امر به معنای فراهم کردن این امکان برای مشتریان است که به طور یکپارچه در یک مسیر واحد از چندین حالت مختلف (مانند وب، اپلیکیشن موبایل، شعبه، مرکز تماس، دستگاه‌های هوشمند) استفاده کنند و آخرین متن تعامل را به طور مستمر نگهداری و به‌روز‌رسانی کنند. شرکت‌های مصرف‌کننده اینترنتی پیشرو با مدل کسب‌وکار آفلاین به آنلاین، انتظارات مشتریان را در این زمینه بازتعریف کرده‌اند. برخی از بانک‌ها مشخصا در حال طراحی مسیرهای چندکاناله هستند، اما اکثریت آنها نیاز به یادگیری بیشتر برای پیشروی و موفقیت در این مسیر دارند.

بازطراحی لایه مشارکت یک بانک مبتنی بر هوش مصنوعی، نیازمند یک استراتژی روشن در مورد نحوه مشارکت مشتریان از طریق کانال‌های متعلق به شرکای غیر بانکی است. بانک‌ها باید در ساخت تجربیات در داخل و خارج از پلتفرم بانکی و مهندسی رابط‌های تعاملی، با نگاهی طراحانه به مساله بنگرند تا این اطمینان حاصل شود که انعطاف‌پذیری لازم برای ایجاد سازگاری و شخصی‌سازی، بازمهندسی فرآیندهای زیربنایی فراهم شود و قیف‌های دریافت داده، کاملا با لایه تعاملی بانک هم‌خوانی داشته باشند. هدف از این اقدام‌ها، فراهم کردن یک درک دقیق از مسیرها و امکان بهبود مستمر است.

لایه ٢: ایجاد لایه تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی

ارائه بی‌درنگ پیام‌ها و تصمیم‌‌های شخصی‌سازی شده به میلیون‌ها کاربر و هزاران کارمند، در تمام طیف کانال‌های مشارکتی، نیازمند ایجاد یک لایه تصمیم‌گیری قدرتمند هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ خواهد بود. در دامنه‌های مختلف داخل بانک، تکنیک‌های هوش مصنوعی می‌توانند به‌طور کامل جایگزین یا بهبود دهنده قضاوت انسانی باشند تا نتایج بهتری تولید کنند(مانند دقت و سرعت بالاتر)؛ تجربه بهتری برای مشتریان فراهم کنند(مانند تعامل و پیشنهادهای شخصی‌سازی شده بیشتر)؛ بینش‌های عملی برای کارمندان ایجاد کنند (مانند توصیه‌های نخستین عمل برای تماس با مشتری بعدی) و مدیریت ریسک قوی‌تر اعمال کنند (مانند تشخیص زودهنگام احتمال وقوع وقفه و فعالیت‌های تقلبی).

برای ایجاد یک لایه تصمیم‌گیری قدرتمند مبتنی بر هوش مصنوعی، بانک‌ها نیازمند آنند که رویکرد خود را از تلاش برای توسعه موارد استفاده خاص و راه‌حل‌های نقطه‌ای به یک نقشه راه جامع در سطح سازمان تغییر دهند تا بتوانند مدل‌های تحلیل پیشرفته (AA) / یادگیری ماشین (ML) را در تمام دامنه‌های تجاری اعمال کنند. به عنوان یک مثال، در حوزه اعطای وام بدون ضامن، می‌توان بیش از ٢٠ تصمیم مختلف را در طول چرخه عمر این سرویس به صورت خودکار انجام داد. برای فعال‌سازی توانایی مدل‌های تصمیم‌گیری در مقیاس، بانک‌ها نیازمند ایجاد یک فرآیند قابل تکرار برای توسعه و به همین ترتیب قادر به ارائه موثر و به موقع راه‌حل‌ها هستند.  علاوه بر همکاری قوی بین تیم‌های تجاری و استعدادهای تجزیه و تحلیل، امکان توسعه مدل‌های تصمیم‌گیری در مقیاس بانک‌ها، نیاز به ابزارهای قدرتمند برای توسعه مدل‌ها، فرآیندهای کارآمد (مانند استفاده مجدد از کد در پروژه‌ها) و انتشار دانش (مانند مخازن) در تیم‌ها نیز دارد. علاوه بر توسعه مدل‌های تصمیم‌گیری در مقیاس موردنیاز حوزه‌های مختلف، نقشه راه باید شامل برنامه‌هایی برای تعبیه هوش مصنوعی در فرآیندهای روزمره کسب‌و‌کار نیز باشد. این موارد اغلب دست کم گرفته می‌شوند و نیاز است تا فرآیندهای کسب‌وکاری را به گونه‌ای تنظیم کنند که این مدل‌های AA / AI در آن‌ها تعبیه شده باشند؛ تصمیم‌گیری هوش مصنوعی را برای کاربران نهایی «قابل توضیح» ‌کنند؛ و شامل برنامه مدیریت تغییری باشد که به بهبود شکافهای مهارتی و تغییر ذهنیت کارکنان کمک کند. برای اینکه فرآیند پیشرفت ادامه‌دار باشد نیز بانکها باید زیرساخت (مانند اندازه‌گیری داده) و فرآیندهایی (مانند بازیبینی دوره‌ای غملکرد و مدیریت ریسک مدلهای هوش مصنوعی) را برای گرفتن بازخورد و آگاهی از نواقص تعبیه کنند.  آماده کنندکه حلقه‌های بازخورد را برای رشد و شکوفایی بیشتر

بانک‌ها همچنین نیازمند تقویت مدل‌های هوش مصنوعی داخلی خود با قابلیت‌های در حال تحول (مانند پردازش زبان طبیعی، تکنیک‌های بینش ماشین، عوامل و ربات‌های هوش مصنوعی، واقعیت افزوده یا مجازی) در فرآیندهای اصلی تجاری خود هستند. بسیاری از این قابلیت‌های پیشرو، پتانسیل دارند که تغییر چشمگیری در تجربه مشتری و/یا کارایی عملیاتی ایجاد کنند. هر چند بسیاری از بانک‌ها ممکن است هم استعداد و هم تمایل سرمایه‌گذاری لازم برای توسعه این فناوری‌ها را نداشته باشند، حداقل باید قادر باشند این توانایی‌های نوظهور را از ارائه‌دهندگان تخصصی با سرعت بالا از طریق یک معماری که توسط رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) فعال شده است تهیه و یکپارچه کنند؛ آزمایش‌های مستمر با این فناوری‌ها را در محیط‌های آزمایشگاهی (sandbox) انجام دهند تا برنامه‌ها را  تست کرده و بهبود بخشند؛ خطرات محتمل را ارزیابی کنند و سپس تصمیم بگیرند که کدام فناوری‌ها را به صورت گسترده اجرا کنند.

برای اتخاذ این تصمیم‌ها و قابلیت‌ها و جذب مشتریان در طول تمام چرخه عمر، از جذب تا ارتقا فروش و فروش محصولات متنوع تا حفظ و بازیابی مشتری، بانک‌ها نیازمند ایجاد یک مکانیزم بازاریابی دیجیتالی در سراسر سازمان هستند. این مکانیزم برای ترجمه تصمیم‌ها و بینش‌های ایجاد شده در لایه تصمیم‌گیری، به مجموعه‌ای از مداخلات هماهنگ که از طریق لایه مشارکت بانک ارائه می‌شود، بسیار حیاتی است. این مکانیزم شامل چندین عنصر حیاتی است که شامل موارد زیر می‌شود:

• خطوط فرآیندی جمع‌آوری داده که مجموعه‌ای از داده‌ها را از منابع مختلف درون بانک (مانند داده‌های جریان کلیک از برنامه‌ها) و خارج از آن (مانند همکاری با شرکای خدمات مخابراتی) ثبت می‌کنند.
• پلتفرم‌های داده که داده‌ها را جمع‌آوری کرده، توسعه داده و نگهداری می‌کنند و دید ٣٦٠ درجه از مشتریان را ایجاد و حفظ می‌کنند و قابلیت اجرای بی‌درنگ مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را فراهم می‌کنند.
• پلتفرم‌های کمپین که اقدامات گذشته را پیگیری کرده و مداخلات پیش ‌رو را در سراسر گستره کانال‌ها در لایه مشارکت هماهنگ می‌کنند.

لایه ٣: تقویت زیرساخت های داده و فناوری‌های کلیدی

استقرار قابلیت‌های هوش مصنوعی در سراسر سازمان نیازمند مجموعه مقیاس‌پذیر، انعطاف‌پذیر و مقاومی از اجزای فناوری‌ کلیدی است. یک زیرساخت فناوری ضعیف، که از سرمایه‌گذاری‌های مورد نیاز برای مدرن‌سازی محروم است، می‌تواند به طور چشمگیری اثربخشی لایه‌های تصمیم‌گیری و مشارکت را کاهش دهد. لایه فناوری و داده‌ای شش عنصر کلیدی دارند (نمایش ٧):

• استراتژی پیشرو در فناوری. بانک‌ها باید یک استراتژی فناوری یکپارچه داشته باشند که به طور دقیق با استراتژی تجاری هماهنگ باشد و گزینه‌های استراتژیکی را تبیین کند که هم ممکن است در‌مورد عناصر، مجموعه مهارت‌ها و استعدادهایی که بانک درون‌سازمانی باشند و هم ممکن است از طریق شرکا و ارتباطات تجاری تامین شده باشند. علاوه بر این، استراتژی فناوری باید بیان کند که هر جزء از معماری هدف چگونه به حمایت از دیدگاه بانک برای تبدیل شدن به موسسه‌ای که هوش مصنوعی را در اولویت قرار داده است خواهد پرداخت و چگونه با هر لایه از پشتیبانی از توانایی‌ها تعامل خواهد داشت.
• مدیریت داده برای جهان همسو و متمرکز بر هوش مصنوعی. مدیریت داده بانک باید از نقدینگی داده‌ها اطمینان حاصل کند؛ به این معنا که بتوانیم به داده‌ها دسترسی داشته باشیم؛ آن‌ها را وارد سیستم کنیم و آن‌ها را به گونه‌ای دستکاری کنیم که به عنوان پایه برای تمام بینش‌ها و تصمیماتی که در لایه تصمیم‌گیری ایجاد می‌شوند، عمل کنند. نقدینگی داده با حذف انبارهای عملیاتی افزایش می‌یابد و این امکان را می‌دهد تا بخش‌های مختلف با استفاده از همان داده‌ها، با هماهنگی بیشتر عمل کنند. زنجیره ارزش داده با منبع‌یابی هماهنگ داده از تمام سیستم‌های داخلی مرتبط و پلتفرم‌های خارجی شروع می‌شود. این زنجیره شامل جذب داده در یک مخزن (lake)، تمیز‌سازی و برچسب‌زنی داده‌ها برای موارد استفاده متنوع (مانند گزارش‌دهی مقرراتی، هوش تجاری در مقیاس گسترده، تشخیص AA/ML)، جدا‌سازی داده‌های وارد شده (از مشتریان فعلی و بالقوه) برای تجزیه و تحلیل فوری و تفکیک داده‌ها برای تمیز کردن و برچسب‌زنی برای تجزیه و تحلیل در آینده است. علاوه بر این، هنگام طراحی و ایجاد زیرساخت مرکزی مدیریت داده، بانک‌ها باید کنترل‌ها و ابزارهای نظارتی اضافی توسعه دهند تا امنیت، حریم خصوصی و پایبندی به مقررات داده‌ها را تضمین کنند – به عنوان مثال، دسترسی به موقع و مناسب برای موارد و نقش‌های مختلف در سراسر سازمان.
• معماری مدرن رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API). رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API)، با امکان دسترسی کنترل شده به خدمات، محصولات و داده‌ها، هم در داخل بانک و هم در خارج از آن، به عنوان بافت اتصالی عمل می‌کنند. در داخل بانک، رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی نیاز به انبارها را کاهش می‌دهند؛ قابلیت استفاده مجدد از منابع فناوری را افزایش می‌دهند و انعطاف‌پذیری در معماری فناوری را ترویج می‌کنند. در خارج از بانک، رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی امکان همکاری با شرکای خارجی را تسریع می‌کنند، فرصت‌های تجاری جدیدی ایجاد می‌کنند و تجربه مشتریان را بهبود می‌بخشند. اگرچه رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی ارزش قابل توجهی خلق می‌کنند، اما برای شروع، تعیین محدوده استفاده از آن‌ها و ایجاد حاکمیت متمرکز برای پشتیبانی از توسعه و نگهداری آن‌ها ضروری است.
• زیرساخت هوشمند. شواهد فراوانی وجود دارد که نشان می‌دهد هرچه شرکتها در صنایع متلف، بار کاری خود را در زیرساخت‌های ابری^[1] عمومی و خصوصی افزایش می‌دهند، پلتفرم‌های ابری همچنان امکان مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری بالاتری را برای ایجاد استراتژی‌هایی که هوش مصنوعی را در اولویت قرار داده‌اند، فراهم می‌کنند. علاوه بر این، زیرساخت‌های ابری، هزینه‌های نگهداری فناوری اطلاعات را کاهش می‌دهند و مدل‌های خودکاری را برای تیم‌های توسعه فعال می‌کند که با ارائه خدمات مدیریت شده (مانند راه‌اندازی محیط‌های جدید در عرض چند دقیقه به جای چند روز) چرخه‌های نوآوری را تسریع می‌کنند.

لایه ٤: انتقال به مدل عملیاتی پلتفرمی

بانکهای آینده که هوش مصنوعی را اولویت قرار می‌دهند، برای سازمان خود به مدل عملیاتی جدیدی نیاز خواهند داشت تا بتوانند به چابکی و سرعت مورد نیاز دست پیدا کنند و به توزیع ارزش در سراسر لایه‌های دیگر بپردازند. در حالی که اکثر بانک‌ها در‌حال انتقال پلتفرم‌ها و دارایی‌های فناورانه خود به سمتی هستند که بیشتر ماژولار وانعطاف‌پذیر باشند، تیم‌های کاری داخل بانک همچنان در سیلوهای عملکردی فعالیت کرده و مدل‌های همکاری ناکارآمدی را دنبال می‌کنند و اغلب همسویی اهداف و اولویت‌ها را از دست می‌دهند.

مدل عملیاتی پلتفرمی (The platform operating model)، تیم‌های چندتخصصی کسب‌وکاری-فناورانه را در قالب مجموعه‌ای از پلتفرم‌ها درون بانک تجسم می‌کند. هر تیم پلتفرمی، کنترل دارایی‌ها (مانند راه‌حل‌های فناوری، داده، زیرساخت)، بودجه، شاخص‌های کلیدی عملکرد و استعدادهای خود را در دست دارد. در مقابل، تیم مجموعه‌ای از محصولات یا خدمات را به مشتریان نهایی بانک یا به دیگر پلتفرم‌های داخل بانک ارائه می‌کند. در حالت مطلوب، بانک ممکن است با سه نمونه از تیم‌های پلتفرم مواجه شود.

پلتفرم‌های تجاری (کسب‌وکاری) تیم‌هایی هستند که با مشتریان یا شرکای خود در ارتباط هستند و در‌ پی دستیابی به نتایج کسب‌وکار در زمینه‌هایی مانند تسهیلات مصرفی، تسهیلات تجاری و بانکداری تراکنشی هستند. پلتفرم‌های سازمانی قابلیت‌های تخصصی و/یا خدمات مشترکی را ارائه می‌دهند تا استانداردسازی را در سراسر سازمان در زمینه‌هایی مانند جمع‌آوری، ابزارهای پرداخت، منابع انسانی و مالی ایجاد کنند. پلتفرم‌های توانمندکننده به سازمان و پلتفرم‌های تجاری امکان می‌دهند تا بتوانند قابلیت‌های فنی دیگری مانند امنیت سایبری و معماری ابری را نیز ارائه کنند.

با ادغام تجارت و فناوری در پلتفرم‌های مشترک المالکیتی که توسط تیم‌های چندتخصصی اداره می‌شوند، بانک‌ها می‌توانند قالب‌های سازمانی را شکسته و چابکی و سرعت را افزایش دهند و همچنین هماهنگی اهداف و اولویت‌ها را در سراسر سازمان بهبود بخشند.

سفر ماجراجویانه بانکها برای تبدیل شدن به موسساتی که هوش مصنوعی را اولویت خود قرار می‌دهند، مستلزم انتقال قابلیتهایی در تمام این چهار لایه است. نادیده گرفتن هر کدام از چالش‌ها و یا عدم سرمایه‌گذاری مناسب در هر کدام از این لایه‌ها، می‌تواند در عملکرد تمام لایه‌های دیگر نیز اختلال ایجاد کند و با ناکام گذاشتن سازمان در دستیابی به عملکرد بهینه، آن را در دستیابی به اهدافش ناکام بگذارد.

یکی از راه‌های عملی برای آغاز این مسیر، ارزیابی آن است که اهداف استراتژیک بانک (مانند رشد، سودآوری، درگیر نگه داشتن مشتریان با سازمان، نوآوری) تا چه میزان می‌توانند با استفاده از فناوری‌های مرتبط با هوش مصنوعی، به حرکت وا داشته شوندو اهداف هوشمندسازی را با اهداف کلیدی و استراتژیک سازمان هم‌سو و منطبق کند.

زمانی که این هم سویی ایجاد شود، مدیران ارشد بانک باید برنامه جامعی را اجرایی کنند تا از طریق آن مشخص شود در کدامیک از چهار لایه ذکر شده، نیاز به تغییر در مواضع بانک، سرمایه‌گذاری و جذب استعدادها و متخصصان جدید است.

برای بسیاری از بانکها، انطباق اهداف بانکی با فناوری هوش مصنوعی دیگر نه یک انتخاب، بلکه یک ضرورت استراتژیک است که برای حرکت در مسیر موفقیت، باید به انجام برسد.

منبع: mckinsey.com

فناوری هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای جزئی اساسی از جهانی شده است که در آن زندگی می‌کنیم و بانک‌ها برای به‌روز ماندن ، باید این فناوری‌ را به طور گسترده مورد استفاده قرار دهند. موفقیت، نیازمند یک تحول جامع است که شامل چندین لایه از سازمان می‌شود.

در سال ۲۰۱۶، ماشین هوشمند AlphaGod، توانست در یک بازی با نام Go (یک بازی تخته‌ای پیچیده که نیازمند غریزه، تخیل و تفکر استراتژیک است) لی سدول ^[1]، بازیکنی که سابقه 18 بار قهرمانی جهانی را در کارنامه داشت، شکست دهد. توانایی‌های به کار گرفته شده توسط این ماشین برای پیروزی در بازی، تا مدتها در رده توانمندی‌هایی شناخته می‌شدند که خاص انسان هستند و فناوری مجالی برای پیشی گرفتن در این قابلیت‌ها ندارد. از آن زمان به بعد، فناوری‌های هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده‌ای پیشرفت کردند و حالا تأثیر تحول‌آفرین آن‌ها در صنایع به شکل چشمگیری قابل مشاهده است. ماشین‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، در حال سفارشی کردن پیشنهادهای محتوای دیجیتال بر‌اساس سلیقه و ترجیحات فردی، طراحی خطوط لباس برای خرده‌فروشان مد، و حتی پیشی گرفتن از پزشکان با تجربه در تشخیص نشانه‌های سرطان هستند. مک‌کینزی تخمین می‌زند که فناوری‌های هوش مصنوعی می‌تواند سالانه  یک تریلیون دلار ارزش افزوده ایجاد کند.

با این حال، بسیاری از بانک‌ها برای حرکت از آزمایش برخی از کاربردهای انتخابی، به مقیاس‌پذیر کردن و گسترش فناوری‌های هوش مصنوعی در سراسر سازمان، با مشکل مواجه شده‌اند. دلایل این مشکل، شامل عدم وجود یک استراتژی مشخص برای هوش مصنوعی، وجود هسته‌ای غیرمنعطف و کم‌سرمایه‌ برای فناوری، پراکنده بودن دارایی‌های داده‌ای و به کارگیری مدل‌های عملیاتی قدیمی و منسوخ است که مانع از همکاری مناسب بین تیم‌های تجاری و فناوری می‌شوند. البته از زمان فراگیری ویروس کووید-19 در سراسر جهان، شاهد آنیم که پیشروی چند ترند فناورانه نسبتا جدید در دنیا شتاب گرفته و شرکت‌های بزرگ فناوری در صدد ورود به بخش خدمات مالی به عنوان فعالیت جدید و مرتبط بعدی هستند. برای داشتن رقابتی موفق و پیشرفت در این مسیر، بانک‌های فعلی باید به موسساتی با اولویت هوش مصنوعی تبدیل شوند و هوش مصنوعی را به عنوان پایه‌ای برای پیشنهادهای ارزشی جدید و تجربیات متمایز مشتری، به‌کار بگیرند.

در این مقاله، تلاش شده تا به رهبران سازمانی کمک شود تا دیدگاه واضحی درباره هوش مصنوعی در سازمانشان پیدا کنند و بتوانند نقشه راهی را برای تبدیل شدن به یک بانک با اولویت هوش مصنوعی تدوین کنند:

1. چرا بانک‌ها باید به موسساتی تبدیل شوند که هوش مصنوعی را در اولویت امور خود قرار می‌دهند؟
2. در آینده بانک های مبتنی بر هوش مصنوعی چگونه خواهند بود؟
3. چه موانعی بانک‌ها را از اجرای قابلیت‌های هوش مصنوعی در  مقیاس بزرگ باز می‌دارد؟
4. بانک‌ها چگونه می‌توانند به موسساتی با اولویت هوش مصنوعی تبدیل شوند؟

در بخش ابتدایی مقاله بر یافتن پاسخی برای سه سوال ابتدایی تمرکز می‌شود و در بخش دوم نیز با پاسخ به سوال چهارم، راهکارهایی ارائه می‌شود تا کمک ‌کند بانکها بتوانند به نهادهایی با اولویت هوش مصنوعی تبدیل شوند.

١. چرا بانک‌ها باید به موسساتی با اولویت هوش مصنوعی  تبدیل شوند؟

طی چند دهه گذشته، بانک‌ها به‌طور مداوم از آخرین نوآوری‌های فناورانه برای تعریف مجدد نحوه تعامل مشتریان با خود استفاده کرده‌اند. بانک‌ها در دهه ۶۰ میلادی، دستگاه‌های خودپرداز را معرفی کردند و در دهه ۷۰ پرداختهای الکترونیکی مبتنی بر کارت را ارائه دادند. دهه ۲۰۰۰ شاهد پذیرش گسترده بانکداری آنلاین۷ /۲۴ بود، که پس از آن، بانکداری مبتنی بر موبایل و «بانکداری پویا» در دهه ۲۰۱۰ گسترش یافتند.

کمتر کسی است که منکر حضور پررنگ هوش مصنوعی در زندگی دیجیتالی عصر حاضر باشد. عصری که در آن حالا کسب وکار از طریق کاهش هزینه‌های ذخیره و پردازش داده، افزایش دسترسی و ارتباطات عمومی و پیشرفت سریع در فناوری‌های هوش مصنوعی تسهیل شده است. این فناوری‌ها می‌توانند منجر به اتوماسیون بیشتر شوند و زمانی که بعد از کنترل مخاطره استفاده می‌شوند، اغلب می‌توانند تصمیم‌گیری‌های انسانی را از نظر سرعت و دقت بهبود ببخشند. ظرفیت ایجاد ارزش یکی از مهم ترین ظرفیت‌ها در بین صنایع است، زیرا هوش مصنوعی می‌تواند سالانه حدود یک تریلیون دلار ارزش افزوده برای بانکها خلق کند. (نمودار ۱).

بررسی بیش از ۲۵ مورد کاربردی نشان داد که فناوری‌های مرتبط با هوش مصنوعی، می‌توانند تاثیرات مثبتی در افزایش درآمد داشته باشند. این موارد شامل افزایش سفارشی‌سازی ارائه خدمات به مشتریان و (کارکنان)، کاهش هزینه‌ها از طریق بهره‌وری‌های ایجاد شده توسط اتوماسیون بیشتر، کاهش نرخ خطا و بهره‌گیری بهتر از منابع و کشف فرصت‌های جدید و ناشناخته براساس توانایی بهبود یافته در پردازش و خلق بینش از انباشت داده‌ها هستند.

به طور کلی، فناوری‌های نوآورانه هوش مصنوعی می‌توانند به طور چشمگیری توانایی بانک‌ها را در دستیابی به چهار نتیجه کلیدی بهبود ببخشند: سودهای بالاتر، سفارشی‌سازی در مقیاس بزرگ، تجربه‌های چندکاناله متمایز و چرخه‌های نوآوری سریع. بانک‌هایی که در قرار دادن هوش مصنوعی به عنوان محور اصلی استراتژی و عملیات خود ناتوان هستند، هر لحظه در معرض خطر پیشی گرفتن رقبا از آنها و یا ترک شدن از سوی مشتریان قرار دارند. این خطر با چهار روند فعلی بیشتر نمایان می‌شود:

• با افزایش استفاده از بانکداری دیجیتال، انتظارات مشتریان به شدت افزایش یافته است. تخمین زده شده است که در چند ماه اول شیوع ویروس کووید-١٩، استفاده از کانال‌های بانکداری آنلاین و موبایل در کشورهای مختلف بین ٢٠ تا ٥٠ درصد افزایش یافته و از همان زمان انتظار می‌رفت که این رشد پس از پایان پاندمی نیز پایدار بماند. در بازارهای مختلف جهانی، بین ١٥ تا ٤٥ درصد از مصرف‌کنندگان انتظار دارند که پس از پایان بحران، دفعات مراجعه حضوری به شعب بانکی را کاهش دهند. هنگامی که مصرف‌کنندگان استفاده‌ از خدمات بانکداری دیجیتال را افزایش می‌دهند، انتظاراتشان نیز بیشتر می‌شود؛ به ویژه زمانی که استانداردها و کیفیت خدمات بانکی دیجیتال را  با شرکتهای بزرگ اینترنتی که استانداردهای بالایی دارند، مقایسه می‌کنند. در همین حین، پیشگامان حوزه دیجیتال به طور مداوم پیشرفت می‌کنند و به سطحی می‌رسند که گاهی اوقات نیازهای مشتری را پیش‌بینی می‌کنند-حتی قبل از آن که مشتری از این نیاز‌ها آگاه شود- و خدمات سفارشی را در زمان مناسب و از طریق کانال مناسب ارائه می‌دهند.
• استفاده موسسات مالی برجسته از فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی به طور مداوم در حال افزایش است. تقریبا ٦٠ درصد از پاسخ‌دهندگان بخش خدمات مالی در نظرسنجی جهانی هوش مصنوعی McKinsey اعلام کرده‌اند که شرکت‌هایشان حداقل یک قابلیت مبتنی بر هوش مصنوعی دارند. پرکاربردترین فناوری‌های هوش مصنوعی عبارتند از: اتوماسیون پردازش رباتیک (٣٦ درصد) برای وظایف عملیاتی ساختاریافته؛ دستیاران مجازی یا رابط‌های گفتاری (٣٢ درصد) برای بخش خدمات مشتری؛ و تکنیک‌های یادگیری ماشین (٢٥ درصد) برای کشف تقلب و پشتیبانی از ارزیابی و مدیریت ریسک. در حالی که برای بسیاری از شرکت‌های خدمات مالی، استفاده از هوش مصنوعی گاه‌به‌گاه بوده و بر روی موارد خاص تمرکز داشته است، تعداد زیادی از رهبران بانکداری به شکل جامع به استفاده از هوش مصنوعی پیشرفته پرداخته و آن را در تمام چرخه عمر در همه جای دفتر جای داده‌اند (نمایش٢).

• اکوسیستم‌های دیجیتال نیاز به واسطه‌گری‌های سنتی در ارائه خدمات مالی را از بین برده‌اند. آنها در واقع با فراهم کردن دسترسی به مجموعه‌ متنوعی از خدمات از طریق یک نقطه دسترسی مشترک، شیوه‌ی کشف، ارزیابی و خرید کالاها و خدمات را تغییر داده‌اند. به عنوان مثال، کاربران WeChat در چین می‌توانند از همان برنامه‌ای که برای ارسال پیام نصب کرده‌اند، کار رزرو تاکسی، سفارش غذا، گرفتن وقت ماساژ، بازی کردن، ارسال پول به یک مخاطب را نیز انجام دهند.  به همین ترتیب، در سراسر کشورها، کسب‌و‌کارهای غیربانکی و «سوپر اپلیکیشن‌»ها خدمات و محصولات مالی را در بطن خود جای داده و تجربیات جذابی را برای مشتریان رقم می‌زنند و روش‌های سنتی شناسایی محصولات و خدمات بانکی را به چالش می‌کشند. به عبارت دیگر، بانک‌ها باید به تفکر مجدد در مورد نحوه مشارکت در اکوسیستم‌های دیجیتال بپردازند و از هوش مصنوعی برای بهره‌برداری از قدرت داده‌های موجود در این منابع جدید استفاده کنند.
• غول‌های فناوری به عنوان گام بعدی، درحال وارد کردن خدمات مالی به هسته اصلی کسب‌وکاری خود هستند. مزایای این شرکتها که شانس موفقیت آنها در این مسیر را افزایش می‌دهد عبارتند از: شبکه بزرگی از مشتریان در سطح جهانی؛ داده‌های قابل تحلیل برای درک دقیق‌تر و قوی‌تر از نیازها و تمایلات مشتریان؛ توانایی توسعه و مقیاس‌پذیری بالا برای فناوری‌های نوآورانه از جمله هوش مصنوعی؛ و دسترسی به سرمایه با هزینه پایین. در گذشته، غول‌های فناوری با هدف ایجاد جریان‌های درآمدی جدید برای کسب‌وکارشان، قدم در حوزه‌های جدیدی گذاشتند و تمام تلاش خود را برای ارائه پیشنهادات جدید به مشتریان و همراه نگه داشتن آنها به کار گرفته‌اند. این بازیکنان بزرگ فناوری در حوزه‌های خاصی (مثل پرداخت‌، وام‌دهی و بیمه) قدم‌های موفقی برداشته‌اند و احتمالا به زودی از مزایای خود برای حضور جدید‌تر و توسعه خدماتشن در مقیاسی بزرگتر استفاده خواهند کرد.

٢. بانک هوشمند چیست و چگونه عمل می‌کند؟

برای برآورده کردن انتظارات روزافزون مشتریان و مقابله با تهدیدهای رقابتی در دوران دیجیتالی که بر محور هوش مصنوعی می‌گردد، بانکی که هوش مصنوعی را در اولویت قرار داده باشد، قادر خواهد بود تا پیشنهادها و تجاربی را ارائه دهد که هوشمندانه باشند (به معنی پیشنهاد دادن اقدامات، پیش‌بینی و خودکارسازی تصمیمات یا وظایف کلیدی)، شخصی‌سازی شده باشند (به معنی مرتبط و به‌موقع  بودن و براساس یک فهم دقیق از رفتارهای گذشته مشتریان)، همه‌جانبه باشند (به معنی پیوند دادن پیوسته بافت‌های فیزیکی و آنلاین در سراسر دستگاه‌های مختلف، و ارائه تجربه‌های پایدار) و این توانایی‌های بانکی را با محصولات و خدمات مرتبط فراتر از بانکداری ترکیب می‌کند. نمودار 3 نشان می‌دهد که چگونه یک بانک می‌تواند در طول روز با یک مشتری خرده‌فروشی ارتباط برقرار کند. نمودار 4 نمونه‌ای از تجربه بانکی یک صاحب کسب و کار کوچک یا خزانه‌دار یک شرکت سایز متوسط را نشان می‌دهد.

نمودار ٤

چگونگی تحولاتی که هوش مصنوعی برای مشتریان کسب‌و‌کارهای کوچک و متوسط در حوزه بانکی به ارمغان می‌آورد.

از بعد درون‌سازمانی، کارایی عملیاتی نهادی که به‌کارگیری هوش مصنوعی را در اولویت قرار داده باشد، از طریق خودکارسازی یا اتوماسیون بیش از حد وظایف دستی (رویکرد «zero-ops») و جایگزینی یا افزایش تصمیمات انسانی توسط موتورهای تشخیصی پیشرفته در زمینه‌های مختلف عملیات بانکی، بهینه‌سازی خواهد شد. این بهبود عملکرد عملیاتی از کاربرد گسترده فناوری‌های معمولی و پیشتاز هوش مصنوعی، مانند یادگیری ماشین و شناسایی چهره، برای تجزیه و تحلیل بی‌درنگ داده‌های مشتری بزرگ و پیچیده حاصل خواهد شد.

بانکهای نسل‌های بعدی که هوش مصنوعی را در اولویت قرار می‌دهند، با سرعت و چابکی که خصیصه بارز شرکت‌های دیجیتال است، از بانکهای دیگر متمایز خواهند شد. چنین بانکی به سرعت دست به نوآوری زده و به جای صرف چند ماه، تنها ظرف چند روز یا هفته، ویژگی‌های جدیدی را به بازار عرضه خواهد کرد و به طور گسترده با شرکا همکاری خواهد کرد تا پیشنهادهای ارزشی جدیدی را به‌طور یکپارچه در مسیرهای مشتریان، پلتفرم‌های فناوری و مجموعه داده‌ها ارائه کند.

٣. چه موانعی بانک‌ها را از اجرای قابلیت‌های هوش مصنوعی در  مقیاس بزرگ بازمی‌دارد؟

بانک‌های موجود با دو گروه هدف روبرو هستند که در نگاه اول به نظر می‌رسد با هم در تضاد باشند. از یک سو، بانک‌ها باید سرعت، چابکی و انعطاف‌پذیری ذاتی یک کسب و کار فینتکی را داشته باشند و از سوی دیگر، آن‌ها باید به مدیریت استانداردهای امنیتی و الزامات نظارتی در مقیاس یک شرکت سنتی ارائه‌دهنده خدمات مالی ادامه دهند.

علی رغم صرف میلیاردها دلار در سال برای اجرای پروژه‌های نوآورانه‌ای که بتوانند تحولی فناورانه در بانکها ایجاد کنند، تنها تعداد کمی از بانک‌ها موفق شده‌اند تا فناوری‌های هوش مصنوعی را در مقیاس بزرگ در کل سازمان به کار بگیرند. از جمله مهم‌ترین موانعی که بانکها را از پیشروی جدی در این مسیر باز می‌دارد، نبود یک استراتژی مشخص برای به‌کارگیری هوش مصنوعی در سازمان است. دو چالش دیگری نیز که بسیاری بانک‌ها با آن مواجه می‌شوند عبارتند از: اول، ضعف تکنولوژی اصلی و زیرساختی داده و دوم، داشتن یک مدل عملیاتی قدیمی و استراتژی استعداد منسوخ.

سیستم‌های فناوری اصلی بانک‌ها که برای پایداری ساخته شده‌اند، عملکرد خوبی،  به ویژه در حمایت از عملیات پرداخت‌ها و وام‌دهی داشته‌اند. با این حال، بانک‌ها باید قبل از استقرار گسترده فناوری‌های هوش مصنوعی، چند ضعف مرتبط با سیستم‌های قدیمی را حل کنند (نمایش ٥ ). اولین و مهم‌ترین ضعف این است که این سیستم‌ها اغلب ظرفیت و انعطاف پذیری لازمی را که برنامه‌های حلقه بسته هوش مصنوعی برای حمایت از نیازهای محاسباتی متغیر، پردازش داده‌ها و تجزیه و تحلیل به آن نیاز دارند، دارا نیستند. سیستم‌های اصلی نیز به‌سختی قابل تغییر هستند و نگهداری آن‌ها نیازمند منابع قابل توجهی است. علاوه بر این، مخازن داده‌ای بسیاری از بانک‌ها در انبارهای جداگانه (تیم‌های مجزا در زمینه کسب‌و‌کار و فناوری) پراکنده شده‌اند و تلاش‌های تحلیلی تنها بر روی موارد استفاده مستقل تمرکز دارند. بدون یک زیرساخت داده متمرکز، تجزیه و تحلیل داده‌های مرتبط و ارائه توصیه‌های هوشمند به موقع تقریبا غیرممکن است.

اگر چنین در نظر گرفته شود که داده‌ها مواد خام اصلی بانک را تشکیل ‌می‌دهند، باید به گونه‌ای حکمرانی شوند و به صورت ایمن در دسترس قرار گیرند تا امکان تجزیه و تحلیل به‌هنگام آن‌‌ها از منابع داخلی و خارجی به صورت گسترده برای میلیون‌ها مشتری، «در نقطه تصمیم‌گیری» در سراسر سازمان فراهم شود. در‌نهایت، برای مقیاس‌بندی مدل‌های تحلیلی و هوش مصنوعی پیشرفته، سازمان‌ها نیاز به مجموعه ابزارهای قوی و فرایندهای استاندارد شده برای ساخت، آزمایش، استقرار و نظارت بر مدل‌ها به شکل تکرار‌شونده و «صنعتی»  دارند.

نمودار ٥

سرمایه گذاری در تکنولوژی اصلی برای برآورده کردن نیازهای رو به افزایش برای مقیاس پذیری، انعطاف پذیری و سرعت حیاتی است.

مدل‌های عملیاتی سنتی بانک‌ها، تلاش‌ بانک‌ها برای تأمین نیاز به نوآوری مداوم را دچار مشکل می‌کند. اکثر بانک‌های سنتی بر‌اساس خطوط کسب‌و‌کاری متمایزی سازمان‌دهی شده‌اند و به تیم‌های تکنولوژی و تحلیل به چشم مراکز هزینه نگاه می‌شود. مالکان کسب‌و‌کار عموما اهداف را به‌صورت یک‌جانبه تعریف می‌کنند و همسویی با استراتژی فناوری و تجزیه و تحلیل سازمان (اگر وجود داشته باشد) اغلب ضعیف یا ناکافی است. تیم‌های کاری جدا‌گانه و فرآیندهای اجرایی «آبشاری» به طور معمول منجر به تأخیر، افزایش هزینه و عملکرد غیربهینه می‌شود. علاوه بر این، سازمان‌ها فاقد روحیه آزمون و یادگیری و همچنین حلقه‌های بازخوردی قوی هستند که بتواند تجربه آزمایش سریع و بهبود متوالی را ترویج کنند. اغلب کارشناسان اجرایی کسب‌و‌کار از عملکرد پروژه‌ها و آزمایش‌های گذشته راضی نیستند و معمولاً برای قابلیت‌های کلیدی به تأمین‌کنندگان فناوری شخص ثالث روی می‌آورند، که باعث تضعیف قابلیت‌ها و استعدادهایی می‌شود که بهتر است به‌طور ایده‌آل به صورت درون‌سازمانی توسعه داده شود تا تفاوت رقابتی تضمین شود.

تا اینجا از ضرورت هوشمندسازی بانکها و حرکت در مسیر بهره‌گیری هرچه بیشتر از فناوری‌های هوش مصنوعی صحبت کردیم و چالش‌های پیش رو در تحقق این هدف را شناختیم. در بخش بعدی این مقاله تلاش می‌شود تا راهنمای جامعی درباره اینکه بانک‌ها چگونه می‌توانند به موسساتی با اولویت هوش مصنوعی تبدیل شوند، ارائه شود.

از گذشته تا امروز، کمتر موقعیتی مشاهده شده که در آن شرکتها تحت تهاجم تحولات فناورانه، ناچار به ایجاد تغییرات اساسی در کسب وکار خود شوند. اما اکنون شاهد آنیم که صنایع مختلف و ارائه دهندگان خدمات مالی، در سایه رشد انفجاری هوش مصنوعی، مهاجرت گسترده متخصصان از صنایع مالی به شرکتهای حوزه فناوری و ولع شرکتهای فناورانه برای ورود به صنایع مالی، در آستانه تحولات بنیادین قرار گرفته­اند­­­­­­. حال سوالی که مطرح می شود آن است که ارائه دهندگان خدمات مالی، چگونه باید با این چالش نوظهور مواجه شوند و چه کنند؟

گشت و گذاری مختصر در اطراف یکی از آسمان خراش های عظیمی که در منهتن میزبان برخی شرکتهای مالی و بانک های سرمایه گذاری هستند، ما را با صنعتی مواجه می کند که طی 25 سال اخیر، تغییرات چندانی تجربه نکرده است. شرکتهایی که احتمالاً اتاقهای آنها مملو از افراد باهوش وسخت‌کوش ۲۴ تا ۳۴ ساله ای است که از دانشگاه های برتر فارغ التحصیل شده اند؛ سرشان حسابی گرم کار با رایانه هایشان است و درون فایل­های پی دی اف، به دنبال داده می گردند تا آنها را وارد مدل­های اکسل می­کنند و چارت­های حاصل را برای قرار دادن در فایل­های ارائه مدیران ارشدشان استفاده می­کنند؛ فایل­هایی که احتمالا صبح روز بعد، عصای دست این مدیران برای متقاعد کردن شرکتها خواهد شد تا این بانک را برای همراهی آنها در یافتن خریدار یا بازار هدف، انتخاب کنند.

با اینحال چنین مدل هایی لزوما دقیق نیستند – پژوهش‌های انجام شده حاکی از آنست که بیش از ۷۰ درصد از ادغام و تملک‌های انجام شده به شکست ختم می‌شوند. اما هنوز فرآیندی که برای ارزش گذاری و واگذاری شرکتها به کار گرفته می شود، همچنان بدون اینکه تغییر چندانی داشته باشند، مورد استفاده قرار می گیرند.

بررسی سوابق عملکردی شرکتهای مختلف نشان می دهد که از سال ۱۹۹۷ تاکنون، صرفاً ۲۳ مورد از ۵۶۸ شرکت‌ مندرج در فهرست فورچن ۵۰۰، در زمان ورود به این لیست کمتر از ۱۵ سال سابقه تأسیس داشتند. تاکنون، صرفاً ۱۰ مورد از ۵۸ صنعتی که فورچن ۵۰۰ را تشکیل می‌دهند، شاهد جایگزینی بازیگران اصلی با استارت‌آپ‌ها بوده‌اند. بعلاوه، میانگین سن شرکت‌های فورچن ۵۰۰ حدود ۷۰ سال است – یک دهه پیش، این رقم ۶۶ سال بود. بسیاری از فعالان حوزه­های بیمه، باکداری، سرمایه­گذاری و مشاوره مدیریت، عموما هرگز شاهد تازه‌واردی نبوده‌ند که بخواهد سهم بازار را از بازیگران اصلی برباید.

 هر چند وقت یک‌بار استارت‌آپ‌ها جایگزین بازیگران اصلی می‌شوند؟

از سال ۱۹۹۷ تاکنون، صرفاً ۲۳ شرکت از ۵۶۸ شرکت مندرج در فهرست فورچن ۵۰۰ هنگام ورود به این فهرست کمتر از ۱۵ سال سابقه تأسیس داشتند.

اولین حضور تازه‌واردها به فهرست فورچن ۵۰۰

اما هم‌اکنون، سه نیروی همگرا وجود دارند که ممکن است خدمات مالی و صنایع مشابه را متحول کنند. اولین نیرو رشد انفجاری هوش مصنوعی است. دومین نیرو مهاجرت وسیع افراد بااستعداد در زمینه فناوری از شرکت‌های بزرگ خدمات مالی به شرکت‌های بزرگ فناور بوده و نیروی سوم را می توان اشتیاق فزاینده شرکت‌های بزرگ فناور برای ورود به صنایعی نظیر شرکت‌های بزرگ خدمات مالی دانست. اگرچه ایجاد تحول گسترده در شرکت‌های بزرگ خدمات مالی قریب‌الوقوع نیست – اما حالا احتمال آن بیش از هر زمان دیگری وجود دارد.

هوش مصنوعی چگونه می‌تواند کار کردن در شرکت‌های بزرگ خدمات مالی را متحول کند؟

در فرآیندهای کاری بانکداران، مؤلفه‌های مهمی وجود دارد که اگر هوش مصنوعی به خوبی برای آنان آموزش داده شود، می تواند در آنها عملکردی به مراتب بهتر از انسان ها به نمایش بگذارد. فرآیندهای زیر را می توان از جمله این موارد به حساب آورد:

• یافتن و گردآوری داده
• اعتبارسنجی اینکه آیا داده‌ها صحیح هستند یا خیر (دوباره، پس از قدری یادگیری)
• تأمین نقاط داده از منابع متعدد (داده‌های ساختار نیافته) و قرار دادن آن‌ها در سری‌های زمانی پاک
• اعتبارسنجی اینکه آیا داده‌ها برای پیش‌بینی‌ آینده مفید هستند یا خیر
• شناسایی سایر داده‌های مفیدی که افراد گنجاندن آن‌ها را در نظر نگرفته بودند
• یادگیری آنچه انسان‌ها با اطلاعات گردآوری‌شده انجام می‌دهند و انجام بهتر و سریع‌تر آن کارها (اینجا جایی است که هوش مصنوعی مولد داریم).

در خطاپذیر بودن عملکرد هوش مصنوعی شکی نیست. زیرا حتی آن هم ممکن است اشتباه کند. این فناوری با بررسی اشتباهات انسانی، می تواند نحوه انجام کار صحیح را بیاموزد. اما باید توجه داشت که چنانچه به جای جایگزینی کامل هوش انسانی با هوش مصنوعی، از این فناوری برای برای بهبود هوش انسانی استفاده ‌شود، می‌تواند عملکرد به مراتب دقیق‌تر، سریع‌تر و کم‌هزینه‌تری نسبت به متخصصانی داشته باشد که تا پاسی از شب در ادارات مشغول کار هستند. تمام این مزایا قابلیت افزوده شدن به فرآیندهای بانکی مختلفی را دارند که بانکداران برای انجام آنها ناچارند تا ۹۰ ساعت در هفته از وقت خود را در دفاتر بانک بگذرانند.

به لطف هوش مصنوعی، تمام این سبک کاری می تواند به گونه ای متفاوت رقم بخورد. به‌جای پرسیدن این سوال که «چگونه می‌توانیم برای این مدل داده پیدا کنیم» باید سؤال شود: «چگونه می‌توانیم این مدل را به نحوی تغییر دهیم تا شاخص‌های اصلی میزان (درصد) تملک‌های موفق را شناسایی کند؟ یا باید پرسید که چگونه می‌توانیم این مدل را به گونه ای آموزش دهیم که بتواند خریداران و اهداف تملکی مناسبی را که با مشخصات مورد انتظار را داشته باشند، شناسایی کند؟»

اما ‌صرف اینکه هوش مصنوعی می‌تواند خدمات مالی را متحول کند، به این معنا نیست که حتما این کار را انجام خواهد داد. میان شرکتی که با علاقه نوآوری می‌کند و شرکتی که به‌فوریت و از روی اجبار مسیر نوآوری را در پیش می­گیرد، تفاوت زیادی وجود دارد. هوش مصنوعی به‌خودی‌خود برای ایجاد اضطرار در خدمات مالی کافی نیست. برای اینکه رهبران بانک‌ها، هوش مصنوعی را به‌صورت وسیع و با فوریت اجرا کنند، بازیگران خارج از عرصه خدمات مالی باید به استفاده از هوش مصنوعی روی بیاورند و در ادامه در سهم بازار بازیگران فعلی نفوذ کنند.

اما این تازه‌واردهای جدید چه کسانی هستند؟

خروج کارآفرین

طی دو سال گذشته، تعداد قابل توجهی متخصصان هوش مصنوعی، از بانک‌ها به شرکت‌های بزرگ حوزه فناوری مهاجرت کرده­اند. تحلیل داده‌های لینکدین از ۵۰۰۰ مدیر ارشد اجرایی در حوزه خدمات مالی (در سطح معاون شرکت و بالاتر) که بانکداری را ترک کرده‌اند نشان می­دهد که به طور معمول یک بانک،  4 نفر از هر 5 نفری را که در زمینه هوش مصنوعی استخدام کرده، از دست می دهد. وقتی چنین افراد بااستعدادی، بزرگ‌ترین بانک‌ها را ترک می‌کنند، معمولاً به‌کلی این صنعت را ترک می‌کنند و نقش‌های جدیدی در غول‌های فناوری نظیر آمازون، گوگل و مایکروسافت پیدا می‌کنند. این سه شرکت فناور مخفیانه در حال جذب متخصصان هوش مصنوعی خارج شده از صنایع مالی و بانک­های بزرگ و به کارگیری آنها در پروژه­های خود هستند.

افراد بااستعداد در زمینه هوش مصنوعی بانک‌های بزرگ را به مقصد شرکت‌های فناور ترک می‌کنند

یک بانک به طور معمولی 4 نفر از هر 5  متخصصی را که در زمینه هوش مصنوعی استخدام می‌کند، از دست می ­دهد. تحلیل داده‌های لینکدین ۵۰۰۰ مدیر ارشد اجرایی در حوزه خدمات مالی نشان می‌دهد که اکثر آن‌ها این صنعت را به‌کلی ترک می‌کنند و مشاغلی را در غول‌های فناور نظیر آمازون، گوگل و مایکروسافت پیدا می‌کنند.

این نمودار مهاجرت مدیران ارشد اجرایی هوش مصنوعی از بانک‌ها به مشاغل جدید طی ژوئیه ۲۰۲۱ تا ژوئیه ۲۰۲۳ را نشان می‌دهد و جزئیات مربوط به تعداد افرادی را بیان می‌کند که بانک‌ها از دست دادند و شرکت‌ها به دست آوردند.

با اینحال شرکت جی. پی. مورگان[1] را می­توان یکی از استثنائات به حساب آورد. این شرکت تنها بانکی است که در آن تعداد متخصصان جذب شده در زمینه هوش مصنوعی، بیش از تعداد متخصصانی است که در این زمینه از دست داده و این نسبت برای بانک مذکور، 318 به 204 است. بر اساس تحلیل­های انجام شده از داده‌های لینکدین، شرکت جی. پی. مورگان در سطوح مختلف ارشدیت ۱۲۶۰ کارمند حوزه هوش مصنوعی داشت که بیش از دو برابر تعداد متخصصان هوش مصنوعی در شرکت سیتی[2] است که با داشتن 576 متخصص در این زمینه، در جایگاه دوم قرار دارد.

شرکت‌های بزرگ فناور به‌مثابه چالشگران بانک

به طور معمول متخصصان هوش مصنوعی که شرکتهای مالی را ترک می­کنند، جذب شرکتهایی مانند گوگل یا آمازون می شوند. این شرکتها از مدتها قبل در تلاش برای تنوع بخشیدن به صنعت بانکداری و سایر صنایع به‌شدت تنظیم‌گری‌شده­ای نظیر صنعت مراقبت‌های بهداشتی هستند.

این متنوع‌سازی از سوی شرکت‌های بزرگ فناور را باید در دامنه وسیع تری از پیشینه تحول­آفرینی فناورانه مورد بررسی قرار داد. بررسی­های انجام شده پیرامون شرکتهای تازه­وارد به فهرست فورچون ۵۰۰ نشان می دهد به کارگیری رویکرد تنوع‌بخشی در یک شرکت بزرگ، می تواند نسبت به رشد استارتاپی، تحول ­آفرینی بیشتری برای کسب­وکارها داشته باشد. طبقه‌بندی این ۲۳ تازه‌واردی که پیش از پانزدهمین سال تأسیس خود موفق به ورود به این شاخص شدند، دشوار بود و همین دلیلی بود که آنها را انقلابی خواند. شرکت کپیتال وان[3] پیش از آنکه جایگاه خود را به عنوان یک بانک تجاری تثبیت کند، فعالیت خود در قالب شرکتی با خدمات مالی متنوع­سازی شده آغاز کرد. شرکتهای گوگل، متا و آمازون نیز اگرچه در ادامه وارد رقابت با حوزه رسانه‌، خرده‌فروشی، خودروسازان و بعداً مراقبت‌های بهداشتی و بانک‌ها شدند،  در با عنوان شرکتهایی فعال در حوزه «اینترنت و بازاریابی مستقیم خرده‌فروشی» شناخته می­شدند. به عبارتی، تنوع­بخشی در مقیاس بالا همان تحول­آفرینی است.

با این فرض که تجهیز شرکتهای فعال در صنعت بانکداری با فناوری هوش مصنوعی می­تواند باعث ایجاد مزیت رقابتی شود، بعید نیست که شرکتهایی مانند آمازون، گوگل یا مایکروسافت، دست به ایجاد (و یا خرید) بانکهای سرمایه­گذاری کنند که فعالان صنعت را با چالش جدی مواجه کنند. خصوصا که شرکتی مانند آمازون سابقه ورود به بازارهای به شدت­تنظیم­گری­شده دیگری مانند بهداشت و سلامت را نیز در کارنامه دارد؛ و جف بزوس نیز فعالیت خود را در وال‌استریت و صندوق‌ پوشش ریسک دی. ایی. شاو[4] شروع کرده است.

 محتمل بودن به معنای قریب‌الوقوع بودن نیست

دلایل زیادی وجود دارد که چرا ممکن است بانکداری سرمایه‌گذاری بدون تجربه تحولی خاص به کار خود ادامه دهد. بانک‌های سرمایه‌گذاری به‌صورت نظام‌مند موسسه‌های مهمی هستند که تحت کنترل جدی و موشکافی از سوی دولت هستند.

با این وجود بانک‌ها هم به نوع خود از پشتوانه فناورانه و نوآورانه­ای برخوردارند. میزهای معاملاتی در بانک‌ها، مثالی از نوآوری­های ایجاد شده از طریق فناوری هستند که انتظار می­رود با بهبود فناوری­های مرتبط با هوش مصنوعی، با سرعت بهبود پیدا کنند.

 شرکت‌های بزرگ فناور و شرکت‌های بزرگ خدمات مالی هم به‌شدت وابسته به هم هستند. ممکن است این امر مانع از آن شود که بازیگران اصلی شرکت‌های بزرگ فناور ناکارآمدی‌های شرکت‌های بزرگ خدمات مالی را زیر سؤال ببرند؛ همان‌طور که در مورد بخش مراقبت‌های بهداشتی این‌گونه عمل کردند. البته باید مراقب باشیم که مبادا این حرفها باعث بزرگنمایی تهدیدات احتمالی تحولات فناورانه هوش مصنوعی برای صنعت مالی شود.

رهبران بانکی باید چه کنند؟

آنچه لازم است رهبران حوزه خدمات مالی برای مصون ماندن از آسیب­های احتمالی تحولات فناورانه انجام دهند را می­توان در موارد زیر خلاصه کرد:

تحول فرهنگی پیش‌شرط ضروری برای تحول دیجیتال و هوش مصنوعی است.

در خدمات مالی، اغلب اوقات رهبران فناوری سفارش‌‌گیرنده هستند نه سفارش‌دهنده. بر اساس تجربه ما، به همین دلیل است که بسیاری از آن‌ها شغل خود را ترک می‌کنند. اغلب اوقات، وظیفه آن‌ها به‌جای تعیین راهبرد، اجرای راهبرد سایر مدیران ارشد اجرایی است.

 البه یک استثنای بارز چنین موردی، مارتی چاوز[5] است؛ کسی که مدیر ارشد مالی گلدمن ساکس[6] بود *. مارتی فردی بود که در بازار وال‌استریت از بعد فرهنگی طرد شده بود؛ متخصص فناوری در سیلیکون‌ولیی[7] بود و شخصی به حساب می­آمد که صرفا محدود به نقش­های فنی نبود. مهم‌تر از همه، او جایگاه ویژه­ای در جذب نخبگان حوزه فناوری به وال‌استریت داشت و فرهنگ موردپسند او، سازمانی مسطح (فاقد سلسله­مراتب خاص)، چابک و نوآور به حساب می­آمد که خودش نیز در شکل­گیری آن کوشش وافری کرد. در واقع بانک­ها باید به همان سبکی که بانک گلدمن با به­کارگیری مارتی چاوز پیش رفت، فعالانه به پروش رهبران فناوری که شرکت را در مسیر توسعه فناورانه هدایت می­کنند، بکوشند.

به راه‌حل‌های هوش مصنوعی بسنده نکنید.

حتی همان بانک‌هایی که فرآیندهای کاری ناکارآمد دارند و می­توان عملکرد آنها را با فناوری هوش مصنوعی بهبود داد نیر در بطن سازمانهایشان، آزمایشگاه، مراکز رشد و سرمایه‌گذاران خطر‌پذیری هستند که  قرار است بر توسعه­های مبتنی بر هوش مصنوعی متمرکز باشد. اکنون اکثر ارائه­دهندگان خدمات مالی، مایل به مشارکت و حضور در صحنه نوآوری از طریق فناوری‌های نوظهور هستند. اما این راه‌حل‌ها،عموما مانع آن می‌شوند تا بانک‌ها برای اجرای تغییرات معنادار اقدام به انجام کارهای جدی­تر کنند. چنین راهکارهایی نخبگان حوزه فناوری را از امکان ایجاد تاثیراتی که در عمق وجودشان خود را قادر به انجام آنها می­بینند محرم می­کند و در ادامه آنها را به جدایی از شرکت ترغیب می­کند.

 همه سرمایه‌گذاری‌ها در هوش مصنوعی باید هدفی آشکار برای افزایش درآمد، کاهش هزینه‌ها، یا کاهش ریسک داشته باشند – و این هدف باید در مقیاسی باشد که به‌طور معناداری بر سود تأثیر بگذارد. هر چیزی کم‌تر از این، به راحتی از سوی افراد بااستعداد و رقبای بالقوه شناسایی خواهد شد.

فرض کنید که تهدید تحول‌ بنیان‌کن واقعی است و فعال باشید.

اساسا چهار رخداد «بحران مالی»، «ادغام و تملک»، «سرمایه‌گذاران فعال جدید» و «بروز تحولات انقلابی و اساسا» را می­توان در زمره مواردی دانست که معمولا باعث ایجاد تغییرات کلانی در شرکتها می­شوند.تحول بنیان‌کن فناورانه. گاهی اوقات، یک رهبر آینده‌نگر می­تواند بروز چنین بحران‌هایی را پیش‌بینی ‌کند و شرکت را فعالانه در مسیر ایجاد تغییراتی مثبت پیش ببرد. اینکه مدیران سازمانها در قالب چنین رهبر فعالی وارد عمل شوند، بسیار دشوار است؛ خصوصا آنکه سازمان در صنعتی فعال باشد که پیش از این هیچ تجربه­ مشابهی در ایجاد تحولات اساسی نداشته است. در مواقع بروز چنین بحران­هایی عموما رهبران دیگر سازمان، در مشکلات و اضطرار ایجاد شده برای شما شریک نمی­شوند و حتی ممکن است مانع پیشروی شما شوند. بانک‌ها باید باور کنند که تهدیدات فناورانه ناشی از هوش مصنوعی، بسیار محتملند؛ حتی اگر هنوز چنین اتفاقی در سازمان شما رخ نداده باشد. در نتیجه همین حالا وقت آن است که رهبران سازمان به صورت فعالان قدم در این مسیر بگذارند و حتی اگر تلاش­هایشان با مقاومت برخی اعضای دیگر سازمان مواجه شود، باز هم به مسیر خود ادامه دهند – حتی اگر تغییر در مواجهه با مقاومت دشوار باشد.

• • •

حالا بیشتر از قبل احتمال دارد که شرکت‌های بزرگ فناور، شرکت‌های بزرگ خدمات مالی را با چالش مواجهه کنند. ترکیبی از افراد بااستعداد در زمینه هوش مصنوعی که از حوزه خدمات مالی به شرکت‌های بزرگ فناور مهاجرت می‌کند. فناوری هوش مصنوعی که می‌تواند کارها را بهتر، سریع‌تر و ارزان‌تر انجام دهد و تمایل جدید شرکت‌های بزرگ فناور برای به چالش کشیدن صنایع به‌شدت تنظیم‌گری شده، به این معنی است امروز فرصت ببیش از هر زمان دیگری برای ایجاد تحولات اساسی و انقلابی در صنایع مالی فراهم است. اما همین افزایش فشار رقابتی، فرصتی برای رهبرانی است که فعالانه در صدد ایجاد تغییرات معنادار فرهنگی بانک‌های بزرگ هستند.

نوشته: گرگ لارکین و جینین یوناس

منبع:   Harvard Business Review

[1] JPMorgan

[2] Citi

[3] Capital One

[4] D.E. Shaw

[5] Marty Chavez

[6] Goldman Sachs

[7] SiliconValley