«Намерение — это новый язык» стремительно становится определяющим принципом современного цифрового банкинга. Тем не менее, многие банки по-прежнему полагаются на устаревшие системы и процессы с преобладанием ручного кодирования, которые замедляют проектирование, разработку, тестирование и развитие клиентских сценариев.
«Намерение — это новый язык» стремительно становится определяющим принципом современного цифрового банкинга. Тем не менее, многие банки по-прежнему полагаются на устаревшие системы и процессы с преобладанием ручного кодирования, которые замедляют проектирование, разработку, тестирование и развитие клиентских сценариев.
Клиенты ожидают от банковского обслуживания уровня, сопоставимого не только с другими банками, но и с ведущими цифровыми платформами, которые они используют в других отраслях. Однако до 80% технологических бюджетов уходит на поддержание существующих систем, оставляя минимум ресурсов для инноваций.[1]
Традиционные подходы к разработке, преимущественно основанные на ручном кодировании и линейности, с трудом поспевают за изменениями. К моменту внедрения одного изменения или запуска нового сценария часто уже возникают новые требования.
Чтобы успешно конкурировать, банкам нужны не просто поэтапные улучшения, а более быстрый и гибкий способ создания и развития цифровых продуктов.
Что меняется в подходах банков к разработке?
За последнее десятилетие банки добились значительных успехов, внедрив API, микросервисы, low-code платформы и компонентную архитектуру. Эти достижения улучшили совместимость, обеспечив более быструю интеграцию бэкенда и повторное использование возможностей.
Но большая часть уровня интерфейса взаимодействия с клиентами, где в основном и происходит дифференциация, остается ручной, фрагментированной и ресурсоемкой в плане кода. Даже при наличии современных инструментов создание и доработка клиентских сценариев по-прежнему обычно требуют подробных проектных спецификаций, работы разработчиков и долгих циклов итераций.
ИИ в корне меняет этот подход: многие банки начинают переходить к разработке на основе намерений и итераций, поддерживаемой технологиями разговорного и генеративного ИИ. Вместо того чтобы разработчики и дизайнеры работали на уровне мельчайших деталей, команды теперь могут выражать требования на естественном языке и мгновенно преобразовывать их в функциональные интерфейсы.
Например, вы можете захотеть создать процесс перевода средств, который включает пошаговые подсказки, выбор счета, а также финальный экран просмотра и подтверждения. Вы просто формулируете требования на естественном языке и при необходимости дорабатываете запрос.
Спустя считанные секунды он преобразуется в клиентское 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 диалогового ИИ
Подходы на основе диалогового ИИ открывают новый уровень производительности и гибкости не только в том, насколько быстро команды могут осуществлять поставку, но и в том, что они способны придумывать и реализовывать. Это включает в себя:
- Повышенный потенциал для инноваций и дифференциации: устраняя множество ручных элементов, связанных с фронтенд-разработкой, команды могут больше сосредоточиться на проектировании уникальных клиентских интерфейсов, включая эксперименты с новыми сценариями взаимодействия, персонализацию в больших масштабах, а также оптимизацию удобства использования и вовлеченности.
- Увеличение скорости и оперативности реагирования: когда команды могут переходить непосредственно от намерения к реализации, время, затрачиваемое на рутинные повторяющиеся задачи, значительно сокращается. Обновления, которые раньше занимали недели или месяцы, теперь можно внедрять за считанные минуты, что позволяет банкам быстрее реагировать на изменения регуляторных требований, постоянно проводить итерации на основе отзывов клиентов или внутренних данных, а также запускать и дорабатывать функции практически в реальном времени.
- Укрепление сотрудничества между командами: внедрение новых возможностей обычно требует тесной координации между бизнес-подразделениями и ИТ-специаходами, что иногда приводит к несогласованности и задержкам. Подходы на основе диалога вводят общий язык намерений и понятную терминологию, создавая более плавный и прозрачный процесс разработки за счет прямой совместной работы команд.
- Более эффективная расстановка приоритетов: во многих банках запросы на цифровые услуги скапливаются быстрее, чем их успевают реализовывать. Расстановка приоритетов может усложняться по мере роста зависимостей и замедления поставок. Обеспечивая быстрое прототипирование и итерации, подходы на основе намерений помогают командам эффективнее переходить от идеи к реализации, устраняя «узкие места» и ускоряя циклы поставок.
Больше, чем просто технологический сдвиг
Как и в случае с другими трансформациями в банковской сфере, влияние ИИ выходит далеко за рамки самих инструментов. Переход на разговорную разработку и разработку на основе намерений в равной степени означает переосмысление принципов командного взаимодействия.
Банки, принявшие эти изменения, смогут перейти от статических моделей релизов к непрерывным инновациям. Они предоставят бизнес-командам и владельцам продуктов возможность играть более активную роль в формировании клиентских сценариев, а также снизят зависимость от сложных конвейеров поставки.
Таким образом, диалоговый ИИ стремительно становится стратегическим активом, предоставляя банкам новый уровень производительности и способность работать со скоростью, гибкостью и клиентоцентричностью цифровых конкурентов (при этом, что важно, сохраняя их собственные преимущества и масштаб).
Те, кто действует сейчас, смогут начать извлекать выгоду немедленно и опередить события, вместо того чтобы рисковать отстать от рынка.
Ссылки
[1] https://sandis.io/resources/80-20-maintenance-innovation-trap