Спросите руководство банка, работает ли ИИ, и большинство ответит утвердительно. Согласно новому исследованию Camunda, 87% лиц, принимающих решения по процессам в банковской и финансовой сферах, утверждают, что ИИ повышает производительность их команд. Среди сотрудников, выполняющих эту работу, этот показатель падает до 69%.
Этот разрыв проявляется в повседневной работе. Сорок пять процентов сотрудников заявляют, что использовали ИИ для искусственного соблюдения директив своей организации по внедрению ИИ, хотя в этом не было никакой необходимости. Панели мониторинга внедрения учитывают эту активность как прогресс, хотя на самом деле ее следует оценивать по важным метрикам.
Цена этого — проваленные инициативы, переделки и риски, для которых никто не разработал средства контроля. Трое из четырех руководителей говорят, что проблемы, связанные с процессами, привели к сбою инициатив в области ИИ, причем средние убытки составили 1,73 миллиона долларов на одну организацию.
Умножьте эту цифру на количество директив вашего банка по внедрению ИИ, и вы увидите, что инвестиции столкнутся с еще большим давлением с точки зрения доказательства своей ценности.
Метрики внедрения ИИ в банках измеряют соблюдение директив
Входы в систему, промпты и развернутые инструменты показывают, что программа ИИ движется вперед. Они считают результаты. Они не могут показать, была ли завершена работа: быстрее ли принималось решение по кредитному файлу или проверка комплаенса (KYC) потребовала меньше этапов взаимодействия. Насколько довольны клиенты и порекомендуют ли они вас другу — не говоря уже о том, планируют ли они сменить банк.
Указывает на то же самое: около 31,8% опрошенных институтов используют ИИ или машинное обучение в рабочей среде, в то время как 12,2% описывают свою стратегию в области ИИ как четко определенную и обеспеченную ресурсами. Развертывание опережает стратегию и операционную модель, от которых оно зависит.
Хотя важно оставаться впереди, разрыв между ожиданиями и реальностью только увеличивается, если вы не убедитесь, что применяете агентный ИИ для решения правильных задач.
Переделка ложится на плечи людей, которых ИИ должен был освободить
Когда ИИ внедряется в процесс, который не был для него предназначен, сотрудники берут на себя всю тяжесть разницы. Среди тех, кто не замечает существенной экономии времени, 39% вручную перепроверяют результаты работы ИИ, потому что не доверяют ему. Почти половина сотрудников отменяла результаты работы ИИ, потому что процесс был настроен неправильно.
Половина организаций свернули использование ИИ, потому что он ухудшил способность сотрудников выполнять свою работу. Commonwealth Bank of Australia показал, как сильно могут расходиться эти две точки зрения. В 2025 году банк сократил 45 ролей в службе поддержки клиентов после того, как голосовой бот на базе ИИ, по его заявлению, сократил количество звонков на 2000 в неделю. Профсоюз финансового сектора заявил, что объемы растут, а руководители команд отвечают на звонки. CBA отменил сокращения и назвал решение ошибкой.
Каждый процесс становится устаревшим, как только в штат вливаются агенты
Большинство банковских процессов были разработаны с расчетом на участие человека на каждом шаге. Дело по адаптации корпоративного клиента (onboarding) переходит от менеджера по работе с клиентами к специалисту по комплаенсу, кредитному и юридическому отделам, задерживаясь на контрольных точках, созданных для проверки человеком. Исключения по платежам и сбои в торговых операциях следуют тому же шаблону. Процесс, созданный в прошлом году, является устаревшим, если он предполагает исключительно человеческие трудовые ресурсы.
Добавьте агента ИИ, и он унаследует те же ожидание и передачу задач. Семьдесят три процента лиц, принимающих решения, говорят, что внедрение ИИ обнажило разрушенные процессы, а 81% заявляют, что им необходимо коренным образом перестроить их, чтобы оставаться конкурентоспособными. В крупном банке только первичное оформление кредитов работает как отдельная версия для каждого продукта, бизнес-линии и юрисдикции. Единицей изменений является операционная модель: то, как работа перемещается между людьми, агентами ИИ и системами, и где располагаются решения и средства контроля.
Реорганизация начинается с бизнес-объекта, который меняет работа: заявка на кредит, исключение по платежу, дело по проверке комплаенса. Агент, которому передана копия этого объекта, работает с моментальным снимком постоянно меняющейся записи. Агент, которому поставлены ограниченные задачи в отношении актуальной записи с правами на принятие решений, прописанными в процессе, может завершить работу. Определение каждого объекта, того, какие задачи могут его изменить, и кто принимает решения, — это изменение операционной модели.
Руководители спрашивают об агентах ИИ до того, как появится свод правил
В апреле регуляторы США выпустили руководство по рискам моделей, которое выводит генеративный и агентский ИИ за рамки своей юрисдикции и оставляет контроль над ними на усмотрение системы управления каждого банка. В этом месяце Reuters сообщило, что ФРС, Управление контролера денежного обращения (OCC) и Федеральная корпорация по страхованию вкладов (FDIC) уже спрашивают банки, какие ограничения применяются к агентам ИИ, что мешает агенту превысить свои полномочия и можно ли проверить принятые решения. Регуляторы пока не предписывают готовых ответов. Эта двусмысленность не означает, что банки не несут ответственности за действия своих агентов ИИ. Комитет по финансовой политике Банка Англии указал на тестовые инциденты, в которых автономные модели предпринимали непредвиденные действия.
Ответы на эти вопросы должны исходить из процесса, в котором решение агента становится действием. Тридцать восемь процентов организаций столкнулись с проблемами соответствия требованиям или управления, связанными с ИИ, за последние 12 месяцев, и проблемы, связанные с процессами, стали причиной 81% из них. Когда средства контроля находятся внутри процесса, запись дает ответ: какой объект изменил агент, какую задачу он выполнил, кто ее одобрил.
Когда они находятся снаружи, кто-то воссоздает ответ из логов, разбросанных по 14 различным системам.
Реинжиниринг операционной модели должен происходить в масштабах всего банка
Устранение этого разрыва требует того, что Camunda называет «Великим реинжинирингом процессов»: перестройки того, как выполняется работа на основе возможностей ИИ, с утверждениями и защитными барами, встроенными в сам процесс.
Тем не менее, большинство банков недофинансируют этот процесс. Тридцать шесть процентов банков выделяют 10% или менее своих расходов на ИИ на редизайн процессов и поддерживающее его управление изменениями. Восемьдесят три процента утверждают, что их инвестиции в ИИ окажутся провальными без дополнительных инвестиций в проектирование процессов. Восемьдесят процентов ожидают, что адаптация всех их важнейших процессов для ИИ займет до пяти лет, в среднем четыре. Исследование Celent и Temenos от сентября показало, что каждый четвертый банковский клиент по всему миру недавно рассматривал возможность смены своего основного банка. Четырехлетний график редизайна оставляет банкам мало времени на реагирование.
ProcessOS, находящийся сейчас в стадии раннего доступа от Camunda, применяет ИИ к самому редизайну. Он считывает оперативную телеметрию, системные логи и существующую документацию, чтобы воссоздать то, как процесс работает сегодня, а затем генерирует редизайн, нацеленный на заявленный вами результат, с оценкой по времени цикла, стоимости на один кейс и уровню соблюдения нормативов. Ничто не попадает в производство без проверки этих данных человеком. После запуска в реальном времени вы можете использовать данные выполнения для непрерывного улучшения процесса по мере изменения приоритетов. А поскольку платформа Camunda изначально открыта, вы можете менять модели и обновлять логику без нарушения ритма бизнеса.
Начните с работы, которую ваши сотрудники уже отменяют
Разрыв в 18 пунктов между тем, что говорят лидеры и сотрудники о производительности ИИ, — это то место, с которого стоит начать. На следующем обзоре программы ИИ спросите, как часто сотрудники отменяют действия агента, сколько переделок за этим следует и какой бизнес-объект агент меняет в каждом рабочем процессе. Затраты на токены и подсчет внедрений не дают ничего из этого. Перестройте три процесса с наибольшими потерями, не ориентированные на добавление ценности, прежде чем добавлять еще одного агента.
Процесс, который может показать для любого случая, что именно изменил агент, по чьему разрешению и в отношении какой записи, дает руководителю ответ, а сотрудникам — меньше работы по исправлениям. Затраты на токены и метрики внутреннего внедрения подтверждают присутствие ИИ. Время цикла, переделка работы и контрольные свидетельства показывают, изменилась ли операционная модель вокруг него. Начните с процессов, где сотрудники чаще всего перепроверяют, вводят заново и переопределяют ИИ.
Ознакомьтесь с полными результатами исследования.
В исследовании «Разрыв в процессах ИИ: Банки и финансовые услуги» участвуют руководители и сотрудники из США, Великобритании, Германии и Франции, в том числе рассматриваются процессы, которые организации планируют реорганизовать в первую очередь. Загрузите отчет.
