«Намерение — это новый язык» — этот принцип стремительно становится определяющим для современного цифрового банкинга. Тем не менее, многие банки по-прежнему полагаются на устаревшие системы и процессы с большим объемом ручного кодирования, которые замедляют проектирование, разработку, тестирование и развитие клиентских путей.
«Намерение — это новый язык» — этот принцип стремительно становится определяющим для современного цифрового банкинга. Тем не менее, многие банки по-прежнему полагаются на устаревшие системы и процессы с большим объемом ручного кодирования, которые замедляют проектирование, разработку, тестирование и развитие клиентских путей.
Клиенты ожидают от банковского обслуживания уровня, сопоставимого не только с другими банками, но и с ведущими цифровыми платформами из других отраслей. Однако до 80% технологических бюджетов уходит на поддержку существующих систем, что оставляет мало ресурсов для инноваций.[1]
Традиционные подходы к разработке, преимущественно линейные и основанные на ручном написании кода, с трудом поспевают за требованиями времени. К тому моменту, как одно изменение внедрено или новый путь запущен, часто уже возникают новые требования.
Чтобы успешно конкурировать, банкам нужно нечто большее, чем постепенные улучшения; им нужен более быстрый и адаптивный способ создания и развития цифровых продуктов.
Что меняется в том, как банки создают продукты?
За последнее десятилетие банки добились значительного прогресса, внедрив API, микросервисы, low-code платформы и компонуемую архитектуру. Эти достижения улучшили интероперабельность, позволив ускорить интеграцию бэкенда и повторное использование функциональных возможностей.
Однако большая часть фронтенд-слоя, где в основном и происходит дифференциация, остается ручной, фрагментированной и требующей много кода. Даже при наличии современных инструментов создание и доработка клиентских путей обычно требуют детальных спецификаций, реализации разработчиками и длительных циклов итераций.
ИИ радикально меняет этот подход: многие банки начинают переходить к разработке, основанной на намерениях и итерациях, с использованием технологий разговорного и генеративного ИИ. Вместо того чтобы разработчики и дизайнеры работали на высокодетализированном уровне, команды теперь могут выражать требования на естественном языке и мгновенно видеть их воплощение в функциональных интерфейсах.
Например, вы хотите создать процесс перевода средств, включающий пошаговые инструкции, выбор счета, а также экран финального просмотра и подтверждения. Вы просто формулируете требования на естественном языке и при необходимости уточняете запрос.
За считанные секунды он преобразуется во фронтенд-приложение, в то время как необходимая бизнес-логика для таких функций, как перевод средств и выбор счета, генерируется и интегрируется через API.
Преимущества банковских сервисов на базе разговорного ИИ
Подходы на основе разговорного ИИ открывают новый уровень продуктивности и адаптивности — не только в плане скорости доставки, но и в том, что команды способны вообразить и реализовать. Это включает в себя:
- Больше возможностей для инноваций и дифференциации: Устраняя значительную часть ручных элементов, связанных с фронтенд-разработкой, команды могут сосредоточиться на проектировании уникальных клиентских путей, включая эксперименты с новыми сценариями, персонализацию опыта в масштабе, а также оптимизацию удобства использования и вовлеченности.
- Повышенная скорость и отзывчивость: Когда команды могут переходить непосредственно от намерения к реализации, время, затрачиваемое на рутинные задачи, значительно сокращается. Обновления, которые раньше занимали недели или месяцы, могут быть внедрены за минуты, что позволяет банкам быстрее реагировать на регуляторные изменения, постоянно вносить коррективы на основе отзывов клиентов или внутренних данных, а также запускать и дорабатывать функции практически в режиме реального времени.
- Укрепление сотрудничества между командами: Реализация новых возможностей обычно требует тесной координации между бизнес-подразделениями и ИТ-командами, что иногда приводит к рассогласованности и задержкам. Разговорные подходы вводят общий язык намерений и, позволяя командам работать напрямую, создают более гибкий и прозрачный процесс разработки.
- Более эффективная приоритизация: Во многих банках запросы на цифровые услуги накапливаются быстрее, чем их успевают выполнять. Приоритизация становится сложной по мере роста зависимостей и замедления темпов разработки. Обеспечивая быстрое прототипирование и итерации, подходы, основанные на намерениях, помогают командам эффективнее переходить от идеи к реализации, устраняя «узкие места» и ускоряя циклы поставки.
Больше, чем просто технологический сдвиг
Как и в случае с другими трансформациями в банковской сфере, влияние ИИ выходит далеко за рамки самих инструментов. Переход к разработке на основе разговорного ИИ и намерений — это также переосмысление того, как вы сотрудничаете.
Банки, которые примут этот сдвиг, смогут перейти от статических моделей, основанных на релизах, к непрерывным инновациям. Они расширят возможности бизнес-команд и продуктовых команд, позволяя им играть более прямую роль в формировании клиентских путей, а также снизят зависимость от сложных конвейеров доставки.
Таким образом, разговорный ИИ быстро становится стратегическим преимуществом, предлагая банкам новый уровень продуктивности и способность действовать со скоростью, гибкостью и клиентоориентированностью цифровых конкурентов (при этом, что важно, сохраняя свою внутреннюю силу и масштаб).
Те, кто действует сейчас, могут начать получать выгоду немедленно и опередить конкурентов, вместо того чтобы рисковать остаться позади.
Ссылки
[1] https://sandis.io/resources/80-20-maintenance-innovation-trap