Bank of America развивает свою AI-стратегию, стремясь уйти от пилотных проектов для отдельных задач к трансформации процессов.
Финансовая компания выстроила AI-стратегию вокруг governance, инновационных сессий и решения прикладных задач. Прошлой весной банк сообщил, что более 90% из примерно 213 000 сотрудников используют виртуального помощника Erica for Employees, а число клиентских взаимодействий с клиентской версией Erica превысило 3 млрд.
«Главный сдвиг по сравнению с прошлым годом, я бы описал его в четырех измерениях, — первый состоит в переходе от proof of concept, ориентированных на небольшие задачи, к реальной сквозной трансформации процессов, когда вы идете за крупными возможностями, способными изменить либо выручку, либо клиентский опыт, либо расходы», — сказал Гопалкришнан.
По словам Гопалкришнана, технология может экономить сотрудникам время и улучшать отношения с клиентами. Недавно подразделения по управлению капиталом банка запустили AI-Powered Meeting Journey, опираясь на данные Salesforce CRM, чтобы предоставить финансовым консультантам AI-enabled assistance до, во время и после встреч с клиентами.
«Сегодня мы можем понимать потенциальных клиентов, идентифицировать их, создавать краткие итоги встреч, помогать в проведении встреч, и весь процесс занимает не дни и недели, а часы», — сказал он.
Governance and ROI
Масштабирование и повторное использование — один из ключевых приоритетов банка, отметил Гопалкришнан.
Bank of America, который направляет 30% своего технологического бюджета в размере 13,5 млрд долларов на новые инициативы, включая AI, сосредоточен на переходе от разработки приложений отдельными командами к корпоративным возможностям, которые можно многократно использовать, сказал он. Банк поддерживает около 3000 процессов и рассматривает AI как базовый элемент, который можно масштабировать и применять во всех этих операциях, добавил он.
Масштабирование AI по всей компании приводит к еще одному приоритету — governance.
«Этим очень трудно управлять, — сказал Гопалкришнан. — Если зайти слишком далеко, вы тормозите инновации. Если сделать слишком мало, вы создаете много рисков».
По прогнозу Gartner, компании ожидают почти на 40% увеличить расходы на generative AI в 2026 году, а это означает, что AI будет глубже встроен в бизнес-процессы и потребует более жестких guardrails.
Наконец, ROI стал критически важным элементом AI-стратегии банка, сказал Гопалкришнан. Ожидается, что внедрение AI позволит сократить расходы банковской отрасли до 20%. Однако legacy IT systems, которые затрудняют масштабирование AI, и отсутствие согласия относительно того, что именно считать AI ROI, размывают картину.
«Год назад мы, вероятно, просто говорили: “Давайте попробуем много всего”, — сказал Гопалкришнан. — Сейчас мы уже говорим: “Прежде чем пробовать много всего, давайте поймем, к чему это нас приведет с точки зрения ROI”».
Данные — фундаментальный компонент всей работы банка с AI, сказал Гопалкришнан. Наряду с данными важны выстраивание compute strategy и понимание экономики запуска AI models, а здесь важную роль играет FinOps, добавил он.
«Эти модели недешевы, для их работы нужно много оборудования, — сказал он. — Очень легко потратить много денег и обнаружить, что не получил ничего взамен».
Повышение квалификации сотрудников также играет значительную роль в AI-стратегии Bank of America, сказал Гопалкришнан. Банк создал академию, ориентированную на reskilling и upskilling сотрудников в сфере AI. Академия предлагает разные программы обучения — от базового prompt engineering до AI design and development.
По его словам, за последние несколько лет банк закрыл 44% вакансий за счет внутренней мобильности, отчасти благодаря программам повышения квалификации.
Материал — перевод статьи с английского.
Оригинал: Bank of America tech chief shares AI strategy focus