Андрей филатов, ibm: «скорость и масштаб цифровой трансформации бизнеса недооцениваются владельцами банков»

Риски цифровой изменении для банков, когнитивные технологии как ответ на рост информационных потоков, социальные последствия дигитализации и другие актуальные «цифровые» темы — в громадном интервью председателя совета директоров IBM в Российской Федерации Андрея Филатова для портала Bankir.Ru.

Революция IT-инструментов и борьба

— Как возможно охарактеризовать процессы, происходящие в IT? Это эволюция либо революция?

— Сейчас IT-инструменты, каковые мы привыкли применять, претерпевают революционные трансформации. За пара лет показались компании, каковые целые отрасли преобразуют с таковой скоростью, с какой раньше это было нереально,— отыщем в памяти Uber, Alibaba, Airbnb и т.  д. на данный момент уже сложно отыскать в памяти, как же мы без них раньше жили.

У Uber капитализация больше, чем у «Газпрома». В случае если раньше у Uber не было собственных производственных средств, то на данный момент они стали закупать машины и вторгаться в смежные отрасли, такие как доставка корреспонденции, доставка посылок. Другими словами они начинают соперничать не только с компаниями такси, но и с этими компаниями, как DHL.

— Как эти революционные трансформации затрагивают консервативный финсектор? Показались компании, каковые вошли на рынок денежных одолжений со собственными инструментами и практически стали отъедать клиентов у классических игроков

— Финсектор, само собой разумеется, это также затрагивает. взглянуть на плодящиеся с неимоверной скоростью компании, каковые занимаются онлайн-микрокредитами, р2р-кредитованием через интернет и т. д. Действительно, мы уже видели и первые скандалы в данной отрасли; но, нельзя исключать, что они были намерено инспирированы, дабы чуть-чуть снизить ажиотаж.

Но факт остается фактом: показались компании, каковые вошли на рынок денежных одолжений со собственными инструментами и практически стали отъедать клиентов у классических игроков. Телекоммуникационные компании также уже не скрывают, что они заинтересованы предоставлять денежные услуги. Кто-то из них берёт банки, кто-то вступает с банками в альянсы.

Ритейлеры кроме этого вторгаются в эту сферу. Они начинают выдавать собственные пластиковые карты. «Aшaн» сейчас производит собственную пластиковую карту в партнерстве с банком. Но со временем «Ашан» сможет сам стать денежным оператором, предоставляющим какие-то денежные услуги.

— Возможно сейчас осознать, куда эти изменения приведут банки?

— Будущее этих изменений пока не светло. Но то, что изменение может случиться весьма скоро,— это ответственный фактор, которого лет десять назад не было.

Риск превратиться в трубу

— Говорят, что телекомы раньше банков пали жертвой глобальной цифровой изменении… Кто имеет яркий выход на клиента, тот и заказывает музыку

— У телекомов трансформируется бизнес-модель. Благодаря нашествию мессенджеров они острее и стремительнее всех почувствовали, что cегодня клиент сейчас имеется, а на следующий день его может и не быть. Сейчас ты прокачиваешь миллионы долларов за счет тарифов на мобильные звонки и SMS, а на следующий день эти деньги уходят в никуда, по причине того, что твои соперники-мессенджеры предоставляют те же услуги безвозмездно.

В современном бизнесе идет борьба за каждого конкретного человека, за каждую душу. Тот, кто имеет яркий выход на клиента, конкретного индивидуума, тот и заказывает музыку. Он приобретает деньги рекламодателей, может делать новые бизнес-предложения.

Это точка доходности, а остальные преобразовываются в трубу.

— С банками также труба будет?

— Банки рискуют превратиться в трубу по выдаче кредитов, по причине того, что они смогут утратить клиентов на определенные денежные услуги или из-за больших ритейлеров, или из-за телеком-операторов, или из-за кого-то еще. Самое основное в борьбе за клиента — знание подробностей, владение информацией. на данный момент больше всего информации о клиенте — у сотовых операторов.

У банков информацию об их клиентах фрагментарны, потому, что у большинства клиентов открыты счета в различных банках, они пользуются различными денежными сервисами. Между собой банки фактически не общаются и полную картину собрать не смогут.

Информация и имеется то оружие, которое возможно разрешит сотовым операторам перевоплотить банки в трубу

А оператор сотовой связи постоянно знает, где клиент находится, куда он звонит в рабочее время, куда — в выходные, куда он ездит отдыхать, в каких магазинах и что он берёт, какими карточками расплачивается и т. д. Они располагают большой информацией о каждом из нас. Для того чтобы рода информация и имеется то оружие, которое возможно разрешит сотовым операторам перевоплотить банки в трубу.

— Наряду с этим сами банки, думается, уверены в собственной неуязвимости…

— Какие конкретно у банка сейчас преимущества? Прежде всего это репутация, доверие. Банку мы традиционно доверяем собственные деньги, а оператору сотовой связи как-то не весьма.

Мы стараемся на квитанциях операторов держать ровно столько денег, сколько нужно, а значительно лучше — сказать в долг.

Я больше готов доверить хранение денежных средств банку, чем оператору сотовой связи. Это у нас сидит в подкорке

Это относится доверия к банкам как к университетам. Лояльность к конкретному банку размывается. Имея счета в различных банках, я могу скоро переместить собственные финансы из одного банка в второй, в случае если в том месте предложат какие-то более удачные условия.

Либо в случае если банк будет более современный и предложит мне более эргономичные сервисы.

Но концептуально я больше готов доверить хранение денежных средств банку, чем оператору сотовой связи. Это у нас сидит в подкорке. Все не забывают, как еще сравнительно не так давно на перекрестках продавались перечни абонентов на компакт-дисках.

Мне думается, что поколение должно смениться, дабы люди стали больше доверять телеком-операторам.

Когнитивные технологии как ответ на экспоненциальный рост информации

— В то время, когда мы говорим об обилии данных, мы неизбежно приходим к разработкам их анализа — Big Data…

— Big Data — это уже не актуально. Big Data подразумевает, что мы создаем где-то большое хранилище и складываем в него довольно много данных. В действительности это тщетное занятие. Во-первых, во многих случаях это нереально реализовать.

Во-вторых, собирание данных — это временные и технологические затраты. Нужно разбирать эти в том месте, где они создаются, в том месте, где они «живут». Не нужно пробовать делать какие-то копии, куда-то переносить, создавать хранилища, складывать…

— Имеется еще неприятность хронического отставания: до тех пор пока мы собираем и обрабатываем эти, эти сведенья уже устаревают…

— IBM сказала, что человечество с позиций IT входит в когнитивную эру. Когнитивные технологии, такие как отечественная разработка Watson, разрешают весьма скоро преодолеть технологическое отставание, связанное со скоростью обработки данных.

— Прекрасно хоть хранить эти делается все дешевле. И их хранят все в большем количестве.

— Мы еще не столкнулись с настоящим наплывом данных. С развитием интернета вещей эти будут плодиться все больше. Генерация разрешённых будет увеличиваться экспоненциально.

И это приведёт к необходимости еще большего удешевления хранения данных, по причине того, что хранить возрастающие количества данных будет все равно дорого.

— Что такое когнитивные вычисления и чем они отличаются от ИИ?

— Когнитивные вычисления — это некоторый собирательный термин, под которым собраны всевозможные инструменты, любой из которых имеет показатели когнитивности, но не обязательно это ИИ. ИИ — это, пожалуй, самый продвинутая разновидность когнитивных вычислений и когнитивного анализа.

— «Когнитивное» —значит, в чем-то уподобляющееся людской мозгу? Что-то, что трудится, как отечественный мозг?

— Классические компьютерные совокупности анализа разбирают, возможно сообщить, по-компьютерному: они применяют бинарные вычисления. Имеется базы данных, таблицы с данными, возможно одно поле сравнить с другим и выдать отличие. Это классические методы обработки информации. А вдруг информация неструктурирована, если она не может быть оцифрована в классическую базу данных?

В случае если это видеоинформация, к примеру? А вдруг это требует еще и распознавания объектов? Ни одна из классических автоматизированных совокупностей безопасности не может отлавливать угрозы, распознавать объекты.

Кроме того в случае если пройдет человек с пистолетом, совокупность может на него никак не среагировать.

— А Watson среагирует?

— У Watson возможности значительно выше. Но дальше появляется вопрос: как четкую детализацию разрешают сделать камеры? Когда мы делаем громадную детализацию, видеофайл, что генерируется данной камерой, делается весьма тяжелым.

И аналитическая совокупность, которая обязана мочь его обработать, должна иметь хорошую вычислительную мощность.

Андрей филатов, ibm: «скорость и масштаб цифровой трансформации бизнеса недооцениваются владельцами банков»

— Что нового делают Watson и другие системы когнитивных вычислений, дабы оказать помощь разобраться в этих огромных количествах данных?

— С одной стороны, это применение суперкомпьютерных разработок, каковые разрешают при необходимости обрабатывать огромные массивы данных. С другой — их не всегда приходится обрабатывать. Анатолий Вассерман на презентации Watson привел пример отличия в это же время, как трудится мозг человека и как трудится компьютер.

Представим, что в игре «Что? Где? В то время, когда?» задали вопрос: какое количество раз в произведении сэра Артура Конан Дойла о Шерлоке Холмсе видится фраза «Элементарно, Ватсон».

Разработка Watson принимает ответ так же, как это сделал бы человек

Знатоки, каковые сидят за столом, знают, что они не смогут проанализировать все произведения Артура Конан Дойла. Значит, в вопросе имеется подвох. И они, вероятнее, скоро додумаются, что верный ответ: ни разу. Что сделает компьютер?

Компьютер проанализирует все тексты, пролистает все страницы, будет искать совпадение этих слов, не отыщет и сообщит: «Ни разу».

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

Умные вычисления для банков — И как это окажет помощь банкам не превратиться в трубу?

— на данный момент доступно огромное количество информации о клиентах. Она разрешает выявлять зависимости, паттерны. Watson может создать правильный портрет клиента, по причине того, что он может обрабатывать данные весьма скоро, выявлять зависимости и сравнивать с потребительским поведением вторых клиентов, выявлять группы.

Появляется возможность объединять людей в более компактные группы чтобы делать для них более увлекательные целевые предложения.

Заберём пример из wealth management. Клиент private banking желает, дабы банк помог ему получить больше денег. Наряду с этим клиент банка попадает в зависимость от конкретного эксперта — от его личного субъективного понимания, куда стоит вкладывать деньги, а куда не следует. Ясно, что эксперты пользуется какими-то инструментами, какой-то аналитикой. В банках имеется целые команды аналитиков, делающих прогнозы, исходя из которых размещаются денежные средства.

Но в случае если попросить Watson проанализировать эту же данные и дать какие-то советы, то, вероятнее, аналитик даст более взвешенную и верную рекомендацию. И шансы на то, что клиент получит больше денег, будут выше.

Watson оказывает помощь поднять процент удовлетворенных клиентов до 90–95%

Второй по размеру банк Японии Mizuho Bank поставил во все собственные отделения подключенных к Watson роботов, каковые общаются с визитёрами. Эти роботы смогут давать консультации по банковским продуктам. Примечательно, что у роботов имеется возможность распознавать эмоции.

В то время, когда человек шутит либо злится, робот может выявить эмоциональность и скорректировать реакцию.

Следующий ход — call-центры. на данный момент уже имеется коммерчески применяемые call-центры, выстроенные на Watson. Отечественная разработка значительно повышает уровень качества работы call-центра. Как мы знаем, что в таких местах высокая текучка кадров. Операторы довольно часто допускают неточности. В среднем, согласно данным статистики 50% обращений в call-центр выясняются неуспешными. Клиенты остаются неудовлетворенными.

Они не приобретают того, что за чем обращались в call-центр. 10% обращений гарантированно приводят к эскалации конфликта. А Watson оказывает помощь поднять процент удовлетворенных клиентов до 90–95%.

Социальные вызовы изменения — Если бы я был оператором call-центра, я действительно бы задумался о переквалификации. Все эти разработки сделают много людей ненужными…

— Я думаю, самые сложные вызовы технологической революции, каковые стоят в будущем перед человечеством, это вызовы социального характера. Робототехника преобразует конвейерное производство. Умные машины смогут убить профессию таксиста. И без того потом… В Соединенных Штатах 3,5 млн дальнобойщиков. Если они станут безработными, куда они отправятся, что они будут делать?

Как их занимать?

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

— Да, вправду, на Западе происходит стремительное сокращение сетей отделений, но у нас помой-му до тех пор пока нет.

— У нас также. Возможно, у нас данный процесс чуть-чуть задерживается. Но все большие банки в Российской Федерации говорят, что будут уменьшать отделения, будут оставлять их лишь для private banking, для вип-клиентов, а всех массовых клиентов переводить в дистанционные каналы.

Это вправду может привести к социальной трагедии. В то время, когда так много людей остаются без работы, государство должно что-то с этим делать. И быть может, это также станет сдерживающим причиной для проникновения разработок.

— У нас генетику также запрещали…

— Ясно, что хорошие разработки непременно пробьют себе путь. Неестественные ограничения постоянно приводят к отставанию, к еще более значительным проблемам. Но государство должно сделать так, дабы данный переход был плавным, дабы государство имело возможность совладать с громадным числом людей, которым необходимо оказать помощь отыскать другую профессию.

Интегрироваться, а не выбрасывать. Банковские legacy systems — Поболтаем о более «неинтересном» — о банковских информационных совокупностях. Банкинг — одна из первых отраслей, где стали обширно употребляться информационные разработки.

И

Утро с банкиром. В гостях Андрей Филатов

Интересные записи

Похожие статьи, которые вам, наверника будут интересны: