- Insights title Аналитические материалы для цифрового лидерства | Cognizant
- Insights Blog title Блог с аналитическими материалами | Cognizant
undefined
data-xy-axis-lg:null; data-xy-axis-md:null; data-xy-axis-sm:80% 0%
Первый этап зрелости ИИ заключается в формировании общего понимания того, как ИИ будет использоваться в организации и как он повлияет на операционную деятельность и сотрудников. Согласованность бизнес-целей, которые определяют стратегию и эффективность, имеет решающее значение для успешного внедрения ИИ.
Банковский сектор получил 99 баллов по этому показателю зрелости, что всего на один пункт ниже среднего показателя по всем отраслям. Во многом это связано с критическим разрывом между тем, как руководители финансовых компаний оценивают эффективность своих коммуникаций по вопросам ИИ, и тем, как их оценивают сотрудники.
Например, 93% руководителей считают, что они четко донесли свою стратегию в области ИИ, по сравнению с лишь 75% сотрудников. Аналогичным образом, гораздо больше руководителей (91%) считают, что сотрудники знают, как ИИ должен использоваться в их конкретных ролях, по сравнению с мнением самих сотрудников (68%).
Даже понимание того, какие инструменты доступны для использования, является источником путаницы. Полные 89% руководителей заявляют, что в их организации есть четкая политика предоставления доступа к инструментам ИИ, по сравнению с лишь 72% работников.
Эта неопределенность создает серьезные проблемы для строго регулируемого сектора. На практике сотрудники, сталкивающиеся с неопределенностью относительно того, какие инструменты они могут использовать внутри компании, быстро ищут альтернативы. Шестьдесят один процент сотрудников признаются, что прибегают к несанкционированным инструментам ИИ, когда внутренних инструментов их организации оказывается недостаточно.
Обучение имеет значение, потому что ИИ может приносить пользу только тогда, когда сотрудники знают, как применять его безопасно и эффективно. Банковский сектор занимает высокие позиции с показателем, который на 31 пункт выше среднего по всем отраслям, что ставит его на второе место среди 10 отраслей по этому показателю зрелости.
В общей сложности 70% банковских служащих прошли обучение по вопросам ИИ, предоставленное их организацией за последние 12 месяцев, что значительно выше среднего показателя по всем отраслям (54%). Для сравнения, 46% сотрудников в сфере медико-биологических наук, еще одного строго регулируемого сектора, прошли обучение.
Бюджеты на обучение также демонстрируют эту твердую приверженность: 80% банковских организаций выделяют более 10 миллионов долларов на инициативы по обучению ИИ.
Тем не менее, существует критическое неравенство среди тех, кто проходит обучение: доступ к нему в значительной степени смещен в сторону более высоких должностей. Высшее руководство лидирует с показателем завершения обучения в 80%, в то время как младшие сотрудники, включая аналитиков, операционный персонал и специалистов по процессам, отстают с 59% (см. Рисунок 2).
Устранение этого разрыва имеет значение. Линейные сотрудники часто имеют более четкое представление о том, где ИИ может принести значительную пользу их команде или организации. Среди банковских служащих 93% говорят, что ИИ обладает потенциалом существенно повлиять на их работу, будь то ускорение процессов или выполнение задач на более высоком уровне. Обучение предлагает жизненно важный путь для работников к достижению этих результатов.
Разрыв между уровнями обучения руководителей и младших сотрудников
Высокие показатели квалификации в секторе, по-видимому, приносят свои плоды. По сравнению со средним показателем по всем отраслям, работники банковского сектора и сферы финансовых услуг обладают более высокой квалификацией во всем спектре доступных инструментов ИИ (см. Рисунок 3).
Шестое место отрасли отражает прогресс, достигнутый всеми отраслями в этой области, что привело к плотной кластеризации показателей. Банковский сектор и сфера финансовых услуг выделяются уровнем квалификации работников в некоторых из новейших, наиболее передовых технологий ИИ, таких как агентный ИИ, где более половины банковских работников заявляют, что обладают четким или экспертным уровнем квалификации, что на восемь пунктов выше среднего показателя по всем отраслям.
Высокая квалификация во всех инструментах ИИ
Несмотря на этот прочный фундамент, сектор с трудом превращает инициативы в области ИИ в ощутимую отдачу. Сами работники говорят, что видели рост производительности за счет ИИ: более трех четвертей (76%) сообщают о повышении производительности до 20%. Из них почти половина (48%) сообщила о росте производительности более чем на 10%. На вопрос, какого роста производительности они ожидали бы при наличии правильных ресурсов, 25% работников ответили, что смогли бы добиться роста производительности более чем на 20%.
Тем не менее, руководители отрасли рисуют иную картину. Только 36% высших руководителей говорят, что они уже увидели измеримый рост производительности труда сотрудников от внедрения ИИ, что на 6 процентных пунктов ниже среднего показателя по всем отраслям (42%), и многие не ожидают увидеть результатов в течение нескольких лет.
Несмотря на давление со стороны потребителей и конкурентов, сектор сталкивается со многими источниками трения, которые его замедляют. Неудивительно, что жесткая регуляторная среда является ключевым сдерживающим фактором для многих: 57% руководителей заявляют, что опасения по поводу конфиденциальности данных препятствуют внедрению, а 41% ссылаются на влияние нормативных актов.
Сектор также сдерживается сложной, устаревающей инфраструктурой. Восемнадцать процентов говорят, что их существующая технологическая база мешает им реализовать свои амбиции в области ИИ, в то время как 40% беспокоятся о доступности вычислительных мощностей — это самая высокая доля среди всех проанализированных отраслей. Еще больше опасений связано с устаревшей инфраструктурой. Только четверть руководителей говорят, что качество их данных или их происхождение находятся на отличном уровне.
При переносе опыта повышения производительности работников в реальные условия это имеет существенное значение. Например, менеджер по работе с клиентами может использовать ИИ для подготовки к встрече с клиентом за считанные минуты вместо часа — реальная победа на бумаге. Но если данные распределены по устаревшим системам, которые не взаимодействуют друг с другом, инструмент может получить лишь частичное представление, поэтому банк никогда не увидит, что сам процесс стал быстрее.
Руководители банковского сектора и сферы финансовых услуг активно инвестируют в ИИ. Сектор входит в тройку лидеров по расходам на ИИ, выделяя 8,7% своего годового технологического бюджета на инструменты ИИ. В среднем руководители ожидают, что в ближайшие два года эта цифра увеличится на 11,4%. Тем не менее, то, как эти инвестиции окупаются, все еще остается неопределенным, из-за чего отрасль занимает пятое место по этому показателю зрелости.
Более пристальный взгляд на данные показывает профиль инвестиций, отчетливо сформированный императивами отрасли в области регулирования и управления рисками. Организации, оказывающие финансовые услуги, на 8 процентных пунктов чаще, чем в среднем по всем отраслям, говорят, что их крупнейшей областью инвестиций в ИИ являются системы управления рисками, комплаенса или руководящие принципы (см. Рисунок 4).
Хотя это критически важно, такой инвестиционный фокус демонстрирует тонкий баланс, который сектор должен соблюдать при распределении финансирования. Несмотря на относительно низкие показатели среди коллег по таким областям, как готовность данных и доступ к вычислительным ресурсам, сектор также реже выделяет финансирование на технологическую инфраструктуру (29% против 32% в среднем по отрасли).
Фокус расходов отражает проблемы комплаенса
Введение #spy-1
Взгляд на банковский сектор и сферу финансовых услуг на пути к зрелости ИИ #spy-2
subnav- Осведомленность: Коммуникационные разрывы создают риски#spy-21
subnav- Обучение: Широко распространенное обучение, но смещенное в сторону руководства#spy-22
subnav- Внедрение: Высокая квалификация в сочетании с четким пониманием ценности ИИ#spy-23
subnav- Производительность: Соответствие требованиям и устаревшая инфраструктура#spy-24
subnav- Окупаемость инвестиций: Высокий уровень расходов с упором на соответствие требованиям#spy-25
Продвижение по пути зрелости ИИ #spy-3
