«Намерение — это новый язык» — этот принцип быстро 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 быстро 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 хотят получать банковский опыт, сопоставимый не только с другими банками, но и с ведущими цифровыми платформами, которые они используют в других отраслях. 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, когда 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 цифрового опыта.
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, обеспечив более быструю интеграцию бэкенда и повторное использование функциональных возможностей.
Однако большая часть уровня фронтенд-взаимодействия, где в основном и происходит дифференциация, остается ручной, фрагментированной и ресурсоемкой в плане кодирования. Даже при наличии современных инструментов создание и доработка клиентских путей обычно требуют детальных спецификаций дизайна, 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 функциональном опыте.
Например, вы можете захотеть создать процесс перевода средств, который включает пошаговые инструкции, выбор счета, а также финальный экран проверки и подтверждения. Вы просто предоставляете требования на естественном языке и при необходимости уточняете запрос.
В течение нескольких секунд это 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 банковского опыта, основанного на разговорном ИИ
Подходы на основе разговорного ИИ открывают новый уровень продуктивности и адаптивности не только с точки зрения скорости доставки, но и в том, что команды способны вообразить и реализовать. Это включает в себя:
- Больше возможностей для инноваций и дифференциации: Устраняя многие ручные элементы, связанные с фронтенд-разработкой, команды могут сосредоточиться на проектировании уникального опыта, включая эксперименты с новыми клиентскими путями, персонализацию в масштабе, а также оптимизацию удобства использования и вовлеченности.
- Повышенная скорость и отзывчивость: Когда команды могут переходить непосредственно от намерения к исполнению, время, затрачиваемое на ручные, повторяющиеся задачи, значительно сокращается. Обновления, которые раньше занимали недели или месяцы, могут быть внедрены за считанные 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.
- Более эффективное сотрудничество между командами: Предоставление новых возможностей обычно требует тесной координации между бизнес-подразделениями и ИТ-командами, что иногда приводит к несогласованности и задержкам. Разговорные подходы вводят общий язык намерений и, позволяя командам работать напрямую, создают более гибкий и прозрачный способ разработки.
- Более эффективная приоритизация: Во многих банках запросы на цифровые услуги накапливаются быстрее, чем их успевают выполнять. Приоритизация может стать сложной задачей по мере роста зависимостей и замедления доставки. Обеспечивая быстрое прототипирование и итерации, подходы, основанные на намерениях, помогают командам более эффективно 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, основанной на разговорном ИИ и намерениях, в равной степени связан с переосмыслением 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 непосредственную 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 (что важно, сохраняя при этом свои внутренние сильные стороны и масштаб).
Те, кто действует сейчас, могут начать получать выгоду немедленно и опередить конкурентов, вместо того чтобы рисковать отстать.
Источники
[1] https://sandis.io/resources/80-20-maintenance-innovation-trap
