Rabobank инвестира 2 милиарда евро в бъдещето на изкуствения интелект

Трансформацията на Rabobank: Изкуственият интелект като ключ към конкурентоспособността

Изкуствен интелект в банките: От теория до практическо приложение

Rabobank, една от водещите банки в Холандия, планира голяма инвестиция до 2 милиарда евро в данни, информационни технологии и изкуствен интелект (ИИ) през следващите три години. Това решение идва на фона на очакванията за стагниране на нетната печалба на банката на ниво от 2,694 милиарда евро през първата половина на 2026 г. Вместо да максимизира краткосрочните печалби, Rabobank разглежда модернизацията на своята дигитална инфраструктура като съществена за бъдещата конкурентоспособност.

Този амбициозен проект надхвърля простото инвестиране в изкуствен интелект; той обхваща и подобряване на качеството на данните, разработване на дигитални клиентски преживявания и интегриране на съвременни технологии в съществуващите системи. В един все по-дигитален свят е от съществено значение банките да се развиват технологично, за да отговорят на нарастващите изисквания на клиентите и пазарните предизвикателства. С тази стъпка Rabobank демонстрира осъзнаването на необходимостта от препозициониране в силно конкурентна среда, фокусирайки се не само върху иновативни технологии, но и върху стабилна база данни и ИТ, за да осигури дългосрочен успех.

Залогът на Rabobank за два милиарда долара в изкуствения интелект

Европейските банки вече не могат да си позволят технологична стагнация

Rabobank планира да инвестира до 2 милиарда евро в данни, информационни технологии и изкуствен интелект в рамките на три години. Тази инвестиция идва в момент, когато нетната печалба остана непроменена на 2,694 милиарда евро през първата половина на 2026 г. в сравнение със същия период на миналата година. Тази комбинация прави решението икономически забележително: банката увеличава технологичните си възможности не заради краткосрочния растеж на печалбата, а въпреки стагнацията на приходите. По този начин банката третира модернизацията на своята дигитална инфраструктура не като доброволна иновационна програма, а като необходима предпоставка за бъдеща конкурентоспособност.

Често срещаното погрешно схващане, че това е единствено инвестиция в изкуствен интелект, е подвеждащо. Бюджетът изрично включва инфраструктурата за данни и ИТ, дигиталното клиентско изживяване и мащабирането на изкуствения интелект. Следователно е малко вероятно значителна част да бъде инвестирана в зрелищни езикови модели или видими асистенти, а по-скоро в качество на данните, интерфейси, облачни архитектури, киберсигурност, валидиране на модели и интегриране на съвременни приложения в съществуващи основни системи. Именно това е икономическата логика: без надеждни данни и стабилни технически основи, изкуственият интелект може да бъде демонстриран в голяма банка, но не може да бъде мащабиран безопасно и печелившо.

Следователно стратегическият залог не е, че само изкуственият интелект ще спести милиарди. По-скоро става въпрос за това, че банка с модерна архитектура за данни и технологии ще може да променя процесите по-бързо, да идентифицира рисковете по-точно, да отговаря на регулаторните изисквания по-ефективно и да обслужва клиентите по-рентабилно. В същото време се очертава нова структура на разходите и зависимостите. Изчислителната мощност, облачните услуги, специализираният софтуер, външните консултации, висококвалифицираният персонал и текущото наблюдение генерират постоянно високи разходи. По този начин еднократната инвестиция се превръща в многогодишна трансформация на бизнес модела.

Многомилиардна програма със значително въздействие върху резултатите

До 2 милиарда евро за три години се равняват на средно приблизително 667 милиона евро годишно. Ако полугодишната печалба от 2,694 милиарда евро се екстраполира към цяла година, за да се направи по-мащабна оценка, получената цифра би била около 5,388 милиарда евро. Средният годишен бюджет за технологии тогава би представлявал приблизително 12,4% от тази изчислена годишна печалба. В сравнение с отчетената полугодишна печалба, общият тригодишен бюджет достига дори добри 74%. Тези цифри показват, че това не е допълнителен дигитален бюджет в периферията на организацията.

Фактурата не трябва да се бърка с директно приспадане от печалба. Не е ясно каква част ще бъде капитализирана, амортизирана в продължение на няколко години или директно отчетена като разход. По същия начин няма публично достъпна разбивка за това каква част от нея представлява необходимите инвестиции за обновяване и каква част е действително допълнителна. Фразата „до“ също е уместна: тя определя максимална сума, не непременно сума, която ще бъде напълно използвана. Следователно, за икономическата оценка общата сума е по-малко важна от състава на средствата, времето на тяхното изплащане и измеримите резултати за всеки конкретен случай на употреба.

Rabobank започва преструктурирането си от финансово стабилна позиция. През първата половина на 2026 г. тя постигна коефициент на базов собствен капитал от първи ред (CET1) от 20,2% и възвръщаемост на собствения капитал от 9,5%. Съотношението разходи/приходи се подобри до 50,2%. Същевременно обезценките на финансови активи се увеличиха от 136 милиона евро през същия период на предходната година до 562 милиона евро, главно поради няколко големи провизии в корпоративния банков бизнес. Това развитие подчертава, че разходите за технологии не се осъществяват в безрискова среда. Въпреки че силният капитал осигурява гъвкавост, той не елиминира кредитните рискове или икономическата несигурност.

Оперативната основа също е значителна. В холандския бизнес за банкиране на дребно и корпоративно банкиране депозитите достигнаха 375,1 милиарда евро, а кредитите - 293 милиарда евро. Нетният лихвен доход в този сегмент се е увеличил с 6% до 3,951 милиарда евро. В международния бизнес за корпоративно и аграрно банкиране кредитният портфейл е нараснал със 7,8 милиарда евро до 142,7 милиарда евро при постоянни валутни курсове. Активите под управление в частното банкиране възлизат на 83,1 милиарда евро. Дори малки процентни подобрения в технологичните промени, засягащи този балансов и процесен показател, могат да имат значителни абсолютни ефекти. И обратно, грешки, провали или неправилни решения също могат да причинят значителни щети.

Истинското пречка се крие под повърхността на изкуствения интелект

В публичния дискурс изкуственият интелект често се третира като самостоятелен софтуер, който може да се инсталира заедно със съществуващи системи. В голяма банка обаче е вярно обратното. Изкуственият интелект осъществява достъп до данни от сметки, транзакции, взаимоотношения с клиенти, файлове с кредити, архиви с документи, системи за управление на риска и комуникационни канали. Тази информация често е достъпна в различни формати, с различни стандарти за качество и понякога противоречиви дефиниции. Един модел може да функционира надеждно само ако произходът, значението, валутата и правата за достъп до данните са ясно дефинирани.

Следователно, високата необходима инвестиция е предимно цената на сложността. Основните банкови системи, които са се развивали в продължение на десетилетия, съдържат критична бизнес логика, но са трудни за интегриране със съвременните платформи. Данните трябва да бъдат почистени, категоризирани и обогатени с метаданни. Интерфейсите изискват единни стандарти. Идентичностите и разрешенията трябва да се контролират в множество системи. Всеки важен модел се нуждае от проследими версии, документирани данни за обучение и тестове, определени отговорности и текущо наблюдение. Тази работа рядко води до високопрофилни продукти, но определя дали изкуственият интелект ще премине от демонстрация към редовни банкови операции.

Rabobank вече опрости част от основната си архитектура. В корпоративния си банков бизнес хиляди портфейли, кредитни линии, заеми, търговски позиции и сметки от повече от 35 наследени основни банкови системи са мигрирани към централизирана платформа. Такива консолидации са икономически значими, защото могат да намалят броя на паралелните модели данни, интерфейси и пътища за поддръжка. Те обаче не намаляват автоматично разходите в краткосрочен план. По време на преходната фаза старите и новите системи често работят едновременно, необходими са допълнителни специалисти и рисковете от миграция трябва да бъдат смекчени.

Това обяснява ключов парадокс на мащабните програми за дигитализация: първоначално усилията се увеличават, въпреки че стратегията има за цел да намали разходите в дългосрочен план. Старите системи могат да бъдат изведени от експлоатация само след като данните са напълно прехвърлени, процесите са преработени, контролите са валидирани и процедурите за аварийни ситуации са тествани. Спестяванията се правят твърде рано, което увеличава оперативния риск. Твърде дългото паралелно функциониране на системите предотвратява реализирането на спестяванията. Следователно, икономическият успех зависи не само от техническото внедряване, но и от последователното опростяване. Добавянето на модерен слой с изкуствен интелект към съществуваща, сложна структура на процесите просто би добавило нови разходи към старите.

От пилотен проект до индустриално мащабиране

Европейският банков сектор до голяма степен е преминал отвъд експерименталната фаза. Повече от 85% от по-големите институции, наблюдавани от европейските банкови надзорници, използват изкуствен интелект под някаква форма. Проучвания, проведени от Европейския банков орган, дори показват цифра от над 90% за по-широкия пазар. Тези цифри обаче не означават, че изкуственият интелект вече функционира продуктивно навсякъде. Има значителна разлика в зрялостта между ограничен модел за класификация на документи и дълбоко интегрирана, критична за бизнеса платформа с изкуствен интелект.

Икономическото предизвикателство се състои в трансформирането на множество индивидуални решения в възможности за многократна употреба. Чатбот, модел за откриване на измами или асистент по програмиране могат бързо да донесат локални ползи. Ако обаче за всеки от тях се изградят отделни канали за данни, проверки за сигурност и оперативни модели, разходите и рисковете се умножават. Мащабирането изисква споделени технически компоненти, стандартизирани критерии за качество и централизирана рамка, в която отделите могат да разработват приложения.

Именно това е целта на създадения от Rabobank Agentic Hub. Той има за цел да обедини знания, техническо развитие, опит с приложения и многократно използваеми градивни елементи за агенти с изкуствен интелект. Това е от съществено значение, като се има предвид, че над 1100 екипа участват в разработването на софтуер в банката. Без централизирана архитектура всеки екип би могъл да решава подобни проблеми многократно, да избира различни инструменти и да създава свои собствени механизми за контрол. Един хъб може да намали дублирането на усилия и да ускори разпространението на успешни решения.

Централизацията обаче не трябва да се превръща в тромав механизъм за контрол. Ако всяка промяна изисква месеци на одобрение, отделите ще мигрират към неодобрени инструменти или ще изостават от дигиталните си конкуренти. И обратно, прекалено отворената платформа води до неконтролирани модели, изтичане на данни и противоречиви резултати. Продуктивният компромис се състои от стандартизирани, предварително одобрени компоненти, ясни класове риск и многостепенни процеси на одобрение. Вътрешният асистент по знания се нуждае от различни контроли от система, която подготвя кредитни решения или блокира подозрителни плащания.

Къде могат да възникнат икономическите ползи

Най-атрактивните области на приложение първоначално се намират там, където големите обеми на работа се срещат със стандартизирана работа със знания. Те включват идентификация на клиенти, проверка на документи, откриване на измами, наблюдение срещу пране на пари, обработка на заявки за услуги, разработване на софтуер и вътрешни проучвания. В тези области не е необходимо изкуственият интелект да действа напълно автономно веднага. Дори подобреното предварително сортиране, обобщаване или приоритизиране може да съкрати времето за обработка и да облекчи квалифицираните служители от рутинни задачи.

Rabobank вече обработва милиони транзакции на ден за много кратко време за откриване на измами. Процедурите, базирани на правила, се комбинират с оценки на риска и машинно обучение. Предимството на такъв хибриден подход се крие в комбинацията от прозрачност и разпознаване на модели. Правилата прозрачно картографират известни сценарии за измами, докато статистическите модели могат да откриват необичайни съзвездия, които не са били напълно описани предварително. Икономическа стойност се генерира чрез избегнати загуби, по-малко фалшиви аларми и намалени усилия за ръчен преглед.

Същото важи и за борбата с прането на пари и други финансови престъпления. Банките трябва да анализират огромни количества съобщения, документи и информация за транзакции. Традиционните системи често генерират множество сигнали, много от които се оказват неоснователни. Когато изкуственият интелект подобри приоритизирането, разследващите могат да отделят повече време за сложни случаи. Ползите от това се простират отвъд просто по-ниските разходи. По-бързото и по-точно откриване намалява регулаторните, правните и репутационните рискове, чиито потенциални щети далеч надхвърлят текущите разходи за персонал.

В обслужването на клиенти, генеративният изкуствен интелект може да обобщава информация от вътрешни хранилища за знания, да подготвя разговори и да обобщава документи. Служителите получават по-бърз общ преглед, докато клиентите изпитват по-кратко време за реакция. Напълно автоматизираната комуникация остава по-рискована, тъй като неправилните или непълни отговори имат незабавни външни последици. Следователно, поетапният подход често е по-икономически изгоден: изкуственият интелект подготвя съдържанието, човек го преглежда за чувствителни въпроси и само ясно дефинираните стандартни случаи са напълно автоматизирани.

Разработката на софтуер също предлага значителен потенциал. Агентите с изкуствен интелект могат да подготвят код, да генерират тестове, да откриват грешки, да създават документация и да поддържат прегледи. Примерите от индустрията показват подобрения в производителността от 20 до 30 процента, когато се прилагат последователно през целия процес на разработка. Такива цифри обаче не гарантират икономии на разходи. Увеличената производителност на разработчик намалява разходите за персонал само ако капацитетът действително е намален. По-често ползите първоначално произтичат от по-бързи проекти, по-малко натрупани задачи и по-голяма адаптивност.

Печалбата не се генерира единствено от спестени минути

Много бизнес модели с изкуствен интелект надценяват стойността на малките спестявания на време. Ако един асистент спестява на всеки служител няколко минути на ден, това не се превръща в съответна печалба. Освободеното време може да бъде разпределено в много кратки интервали, през които не се извършва допълнителна работа, добавяща стойност. Само когато процесите и отговорностите са реорганизирани, производителността може да се превърне в по-ниски разходи, увеличен капацитет или допълнителни приходи.

За Rabobank икономическата оценка следователно трябва да се извършва на ниво процес. При обработката на заеми съответните показатели биха включвали време за обработка, процент на грешки, брой приключени случаи и коригирана спрямо риска възвръщаемост. При предотвратяването на измами, избегнатите загуби, процентът на разкриване, процентът на фалшиви аларми и разходите за обработка на случай са ключови. В обслужването на клиенти, процентът на разрешаване на проблеми при първи контакт, времето за изчакване, удовлетвореността на клиентите и цената на запитване са по-значими от просто броя на генерираните от изкуствен интелект отговори. При разработването на софтуер трябва да се измерват времето за внедряване, грешките след стартиране, повторната употреба и процентът на действително изведените от експлоатация наследени системи.

Възвръщаемостта на инвестициите също трябва да се изчисли спрямо общите разходи. Освен лицензи и изчислителна мощност, те включват подготовка на данни, интеграция, киберсигурност, правни прегледи, валидиране на модели, обучение на служители, мониторинг и резервни решения. Нарастващото използване също може да увеличи разходите, ако фактурирането се основава на обема на изчисленията или извикванията на модели. Първоначално евтин пилотен проект може да стане скъп с милиони ежедневни транзакции. Следователно, всеки случай на употреба изисква надеждно изчисление на единичната цена и ясни граници, за да се определи кога алтернативен технически подход става по-икономичен.

По-важно от впечатляващата обща цифра е диверсифицираното инвестиционно портфолио. Приложенията с по-нисък риск и по-бързо измерими ползи могат да донесат ранна възвръщаемост. Високорисковите основни процеси изискват по-дълга валидация, но могат да обещаят по-големи стратегически предимства. Инвестициите в инфраструктура често не генерират директни индивидуални приходи, но дават възможност за много по-късни приложения. Ключовата управленска грешка би била разходите за платформата да се припишат изцяло на отделни ранни проекти или, обратно, да се приема всяко бъдещо обещание като оправдание за неконтролирани разходи.

Ново измерение на дигиталната трансформация с „Управляван ИИ“ (изкуствен интелект) – платформа и B2B решение | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

Тук ще научите как вашата компания може да внедри персонализирани решения с изкуствен интелект бързо, сигурно и без високи бариери за навлизане.

Управляваната AI платформа е вашето цялостно и безпроблемно решение за изкуствен интелект. Вместо да се занимавате със сложни технологии, скъпа инфраструктура и продължителни процеси на разработка, вие получавате готово решение, съобразено с вашите нужди, от специализиран партньор – често само в рамките на няколко дни.

Ключовите предимства накратко:

⚡ Бързо внедряване: От идея до готово за употреба приложение за дни, а не за месеци. Ние предлагаме практични решения, които създават незабавна добавена стойност.

🔒 Максимална сигурност на данните: Вашите чувствителни данни остават при вас. Гарантираме сигурна и съвместима обработка без споделяне на данни с трети страни.

💸 Без финансов риск: Плащате само за резултати. Високите първоначални инвестиции в хардуер, софтуер или персонал са напълно елиминирани.

🎯 Фокусирайте се върху основния си бизнес: Концентрирайте се върху това, което правите най-добре. Ние се грижим за цялостното техническо внедряване, експлоатация и поддръжка на вашето AI решение.

📈 Готов за бъдещето и мащабируем: Вашият изкуствен интелект расте с вас. Ние гарантираме непрекъсната оптимизация и мащабируемост и гъвкаво адаптираме моделите към новите изисквания.

Повече информация тук:

• Управляваното решение с изкуствен интелект - Индустриални услуги с изкуствен интелект: Ключът към конкурентоспособността в секторите на услугите, промишлеността и машиностроенето

Застоялите печалби увеличават натиска за успех

Непроменената нетна печалба не е автоматично предупредителен знак за стабилна банка. Тя може да отразява стабилна печалба в по-предизвикателна среда. В Rabobank по-високите приходи и контролът върху разходите бяха компенсирани от значително увеличени обезценки. Въпреки това стагниращият растеж на печалбата променя възприятията за технологичната програма. Докато резултатите не растат динамично, инвеститорите, членовете и регулаторните органи ще следят по-внимателно кога и как разходите ще се изплатят.

Подобреното съотношение разходи-приходи от 50,2% осигурява солидна отправна точка. То показва, че за всяко евро приходи, приблизително половината се изразходва за оперативни разходи. За традиционна универсална банка това е конкурентноспособно, но не е причина за самодоволство. Дигиталните банки и специализираните доставчици се насочват към печеливши части от веригата за създаване на стойност с по-стройни структури. В същото време утвърдените институции са изправени пред нарастващи разходи за регулации, киберсигурност, квалифициран персонал и технологична модернизация. Изкуственият интелект е предназначен частично да компенсира тези тежести, но първоначално той също води до разходи.

Това създава времева асиметрия. Инвестиционните разходи и организационните тежести възникват рано; спестяванията и увеличените приходи следват по-късно и остават несигурни. Ако вътрешните очаквания са зададени твърде агресивно, съществува риск от прибързани мерки, свързани с персонала, или преждевременно разширяване на недоказани системи. Ако целите са формулирани твърде предпазливо, бюджет от милиард долара може да бъде пропилян без достатъчна дисциплина. Следователно са необходими междинни цели, които свързват технологичния прогрес с икономическите резултати. Фокусът не трябва да бъде върху броя на моделите или потребителите, а върху подобряването на цели потоци от стойност.

Банката трябва също така да предотврати простото генериране на ново търсене в организацията от повишаване на ефективността. Ако всеки отдел поръчва повече анализи, отчети и промени в софтуера благодарение на изкуствения интелект, активността ще се увеличи, но не непременно стойността на компанията. Доброто управление приоритизира случаите на употреба въз основа на риск, икономически принос и стратегическа значимост. То прекратява проекти, чиито ползи не са демонстрируеми, дори ако основната технология изглежда впечатляваща.

Регулацията става част от продукта

В европейския финансов сектор изкуственият интелект не може да бъде отделен от регулацията. Европейската правна рамка като цяло класифицира системите за оценка на кредитоспособността на физически лица като приложения с висок риск. Това води до изисквания за управление на риска, качество на данните, техническа документация, регистриране, прозрачност, човешки надзор и мониторинг след внедряване. В същото време вече се прилагат правила за банков надзор по отношение на рисковете, свързани с моделите, защитата на потребителите, поверителността на данните и правилната организация на бизнеса.

В допълнение, съществува регламентът за дигиталната оперативна устойчивост на финансовия сектор, който се прилага от януари 2025 г. Той изисква надеждни процедури за ИТ рискове, докладване на инциденти, тестване и контрол на външни доставчици на технологични услуги. За Rabobank това означава, че приложението с изкуствен интелект трябва не само да изчислява правилно. Банката трябва също така да знае кои доставчици, подизпълнители, центрове за данни и потоци от данни са включени, как се разрешават прекъсванията и как смяната на доставчика би била технически осъществима.

Следователно съответствието не е последваща мисъл, а неразделна част от системната архитектура. Добавянето на документация, произход на данните, права за достъп и мониторинг едва след разработката води до значителна преработка. Една рентабилна платформа интегрира тези функции от самото начало. Стандартизираните протоколи, регистрите на моделите, автоматизираните тестове и ясните отговорности могат да увеличат първоначалните разходи, но намаляват пределните разходи за всяко следващо приложение.

Въпросът за човешкия надзор е особено труден. Формалното одобрение от служителите е недостатъчно, ако те нямат време и информация, за да разгледат критично дадена препоръка. Ефективният надзор изисква разбираеми обосновки, възможност за отклонение и ясни процедури за ескалация. В случаи на кредитни решения или оплаквания на клиенти, засегнатите трябва да получат прозрачни и разбираеми отговори. Колкото повече една система се намесва в правата и икономическите възможности, толкова по-малко човешката роля трябва да се свежда до просто символично потвърждение на автоматизирани резултати.

Регулирането може да изглежда като разходен фактор в краткосрочен план, но може да създаде конкурентно предимство в дългосрочен план. Банка, която владее надеждни, одитируеми и справедливи процеси с изкуствен интелект, може да пуска нови приложения по-бързо и да укрепи доверието на клиентите и регулаторните органи. Институциите, които третират управлението само като пречка, от друга страна, рискуват по-късни ограничения, глоби, спиране на модели и щети за репутацията. В банковото дело самото доверие е икономически актив.

Зависимостта от облака се превръща в стратегически риск за баланса

Разширеният изкуствен интелект изисква високопроизводителни центрове за данни, специализирани чипове, мащабируемо съхранение и сложни софтуерни платформи. Само няколко глобални доставчици могат да предоставят тази инфраструктура в голям мащаб. Това създава нова форма на консолидация за банките. Дори ако договорите са законно възложени на външни изпълнители, отговорността за критичните функции остава на институцията.

Непосредственото предимство на големите доставчици на облачни услуги и изкуствен интелект се състои в скоростта и икономиите от мащаба. Те предоставят инструменти за сигурност, модели и изчислителна мощност, които една европейска банка би могла да разработи сама само с огромни усилия. Една изцяло вътрешна операция често би била по-скъпа, по-бавна и технически по-малко мощна. Следователно, технологичният суверенитет не може смислено да означава изграждане на всеки компонент вътрешно.

По-скоро това означава разбиране и управление на критични зависимости. Това включва преносими формати на данни, документирани интерфейси, отделни резервни копия, тествани стратегии за излизане и алтернативни оперативни методи за особено важни функции. Договорите трябва да включват права за достъп, одит и прекратяване. Освен това, банката трябва да избягва вграждането на собствени услуги толкова дълбоко в процесите, че превключването да стане практически невъзможно.

Стратегиите с множество доставчици често се представят като просто решение, но те генерират свои собствени разходи. Две облачни среди означават допълнителна експертиза, конфигурации за сигурност, интерфейси и тестване. Следователно, не е необходимо всяко приложение да работи на множество платформи едновременно. Архитектура, базирана на риска, е по-разумна: За особено критични услуги са необходими истински алтернативи и резервни опции, докато по-малко критичните приложения могат да се изпълняват избирателно от един доставчик. От решаващо значение е банката да не бърка рисковете от концентрация с простото разнообразие на договорите.

Геополитическите въпроси също придобиват все по-голямо значение. Много водещи доставчици на облачни услуги и модели се намират извън Европейския съюз. Промените в търговското законодателство, санкциите, претенциите за екстериториален достъп или пречките в доставките на високопроизводителни чипове могат да повлияят на наличността. Следователно европейската банка трябва съвместно да оцени техническите характеристики, защитата на данните, правната рамка и сигурността на доставките. Най-евтината услуга не е непременно най-икономически обоснованият избор, ако разходите за престой или преминаване към друга услуга не са взети предвид достатъчно.

Работната сила ще бъде преоценена

Изкуственият интелект променя първо задачите в банките и едва след това работните места. Повтарящите се задачи в обработката на документи, обслужването на клиенти, съответствието, анализа на риска и разработването на софтуер са особено засегнати. Моделите могат да търсят информация, да сортират предварително случаи, да генерират чернови на текстове и да извършват стандартни проверки. В резултат на това човешката работа се измества към мониторинг, обработка на изключения, оценка на контекста и комуникация с клиентите.

Тази промяна в никакъв случай не е автоматично социално приемлива. Ако целите за производителност са формулирани предимно като съкращения на персонала, служителите могат да задържат знания, да отхвърлят нови системи или да не съобщават открито за проблеми. Успешното внедряване обаче разчита на опитни знания. Експертите трябва да обяснят кои изключения са от значение, как да се идентифицират грешни резултати и кога даден случай трябва да бъде ескалиран. Следователно, икономическите ползи се увеличават, когато служителите участват в проектирането на процесите и измерването на качеството от ранен етап.

В същото време би било нереалистично да се омаловажават ефектите върху заетостта. Ако една банка може трайно да обработва повече транзакции и запитвания от клиенти със същите или по-малко служители, необходимостта от определени задачи намалява. Това намаление може да се случи чрез естествено текучество, по-малко нови назначения, премествания и целенасочени съкращения на работни места. Длъжностите, чиято стойност се състои предимно от събиране на информация, стандартна документация или обработка, базирана на правила, са особено подложени на натиск.

Възникват нови изисквания в областта на инженерството на данни, безопасността на моделите, проектирането на процеси, киберзащитата, продуктовата отговорност и независимото валидиране. Новите специализирани позиции обаче не компенсират непременно намаляването на повтарящата се работа. Освен това, опитният административен персонал не може да бъде преквалифициран като архитекти на ИИ за една нощ. Следователно една надеждна квалификационна програма трябва да прави разлика: някои служители се нуждаят от умения за сигурни приложения, други - от задълбочени познания за данни, а по-малка група изисква високоспециализирани технически умения.

Целта не трябва да бъде да се отстраняват хората от процесите възможно най-бързо. Съзнателното разделение на задачите е по-икономично стабилно. Машините обработват големи количества данни, повтарящи се задачи и разпознаване на модели; хората са отговорни за двусмислени случаи, етични съображения, взаимоотношения и решения с голям обхват. Само когато са демонстрирани качество, безопасност и отчетност, нивото на автоматизация може да се повиши.

Ползата за клиента определя легитимността

Технологичната модернизация става актуална за клиентите само когато е забележима в ежедневието им. По-краткото време за обработка, по-доброто предотвратяване на измами, по-ясната комуникация и повишената наличност са ясни предимства. Персонализираните съвети могат да помогнат на клиентите да идентифицират финансовите рискове по-рано или да намерят подходящи продукти. В същото време, същата тази персонализация може да се възприеме като натрапчива или манипулативна, ако банката използва данни без ясна цел.

Кредитирането е особено чувствителна област. По-прецизните модели биха могли да диференцират по-добре рисковете и да отворят достъп до финансиране за клиенти, които преди това бяха трудни за оценка. Те обаче могат да възпроизведат съществуващите неравенства, ако историческите данни съдържат предубедени решения. Дори променливи, които изглеждат неутрални, могат косвено да отразяват произход, място на пребиваване или социален статус. Следователно редовните проверки за дискриминация са не само законово задължителни, но и защитават бизнес модела от неправилен избор на риск.

Дигиталните асистенти представляват друг проблем: езиковата увереност може лесно да бъде сбъркана с фактическа сигурност. Един свободно формулиран, но неправилен съвет може да причини финансови щети. Клиентите трябва да могат да разпознават кога взаимодействат с автоматизирана система и как да се свържат с човек. При сложни финансови решения удобството не трябва да замества разумния съвет.

Кооперативният характер на Rabobank поражда очаквания, че технологичната ефективност няма да се превърне единствено в намаляване на вътрешните разходи. Членовете и клиентите ще очакват и подобрени услуги, справедливо ценообразуване и отговорно боравене с данни. Ако автоматизацията увеличи времето за чакане само чрез намаляване на броя на личните контакти, трансформацията ще загуби общественото одобрение. И обратно, ако комбинацията от бърза цифрова обработка и леснодостъпна човешка поддръжка бъде успешно внедрена, технологиите могат да засилят лоялността на клиентите.

Конкурентно предимство или скъпоструващо задължение?

Инвестиция от такъв мащаб не гарантира конкурентно предимство, тъй като други големи банки също увеличават разходите си за технологии. Освен това, инструментите с изкуствен интелект стават все по-стандартизирани и са достъпни за конкурентите чрез същите доставчици. Следователно, трайната диференциация не произтича единствено от достъпа до модел. Тя разчита на собствени данни, по-добри процеси, по-бързо внедряване, надеждно управление и способността за превръщане на прозренията в конкретни предложения за клиентите.

Със силната си позиция в холандския сектор на банкирането на дребно и корпоративното банкиране, както и с международния си опит в селското стопанство и хранително-вкусовата промишленост, Rabobank притежава ценни данни и взаимоотношения, специфични за индустрията. Това би могло да доведе до приложения, които компаниите от общия технологичен сектор не могат лесно да възпроизведат. Примерите включват по-прецизни оценки на риска в селското стопанство и веригите за доставки, подобрени прогнози за ликвидност за средни предприятия и по-ранни предупреждения за смущения, свързани с времето и стоките. Стратегическата стойност се състои в комбинирането на общите възможности на изкуствения интелект с дълбока експертиза в индустрията.

Размерът обаче може да бъде и недостатък. Повече бизнес единици, държави, регулации и наследени системи увеличават усилията за координация. По-малките дигитални доставчици могат да тестват нови продукти по-бързо на унифицирана платформа. Следователно Rabobank трябва да превърне обхвата си в икономии от мащаба, без да бъде възпрепятствана от вътрешна сложност. Agentic Hub и споделените бази данни са необходими, но не и достатъчни условия за това.

Дали програмата ще създаде конкурентно предимство ще зависи от три въпроса. Първо: Може ли банката да внедри успешни приложения по-бързо от нарастването на разходите и рисковете? Второ: Дали всъщност затваря стари системи и етапи на процеса, вместо просто да добавя нови слоеве? Трето: Ще доведе ли това до по-добри решения и клиентско изживяване, които ще се изразят в по-ниски загуби, по-високо задържане на клиенти или допълнителен бизнес? Ако тези въпроси останат без отговор, програмата би била скъпо задължение за модернизация без над средната възвръщаемост.

Надежден показател за следващите три години

Първата мярка за успех е опростяването на техническия пейзаж. Броят на изведените от експлоатация наследени системи, намалените интерфейси и консолидираните набори от данни показва дали банката елиминира дългосрочните разходи. Самата миграция без извеждане от експлоатация, от друга страна, предлага малка структурна полза. Също толкова важни са показателите за качеството на данните, като честотата на грешните записи на данни, проследимостта на произхода на данните и времето, необходимо за предоставяне на проверена информация.

Вторият показател се отнася до оперативната производителност. Времето за обработка, процентите на автоматизация, процентите на грешки, загубите от измами и обемите на ръчен преглед трябва да бъдат сравними преди и след внедряването. Средната стойност е недостатъчна. Една система може да ускори стандартните случаи, като едновременно с това влоши сложните. Следователно резултатите трябва да се оценяват по клиентска група, продукт и клас на риск.

Третата мярка е нетният финансов ефект. Спестяванията и допълнителните приходи трябва да се сравняват с общите оперативни разходи. Те включват амортизация, външни услуги, контролни функции и обучение. Пренасочените разходи не трябва да се отчитат като спестявания. Ако дадено бизнес звено намали персонала, докато разходите за централни ИТ и съответствие се увеличат по-значително, компанията като цяло може да не се подобри.

Четвъртата мярка е рискът. Броят и сериозността на техническите повреди, нарушенията на данните, отклоненията от модела, оплакванията на клиентите и възраженията от регулаторните органи трябва да бъдат видими. Проект с висока производителност, но с нарастващ процент на грешки или оплаквания, не е успешен. По подобен начин плановете за излизане от ситуацията и за действие при извънредни ситуации трябва редовно да се тестват на практика, а не само да съществуват в документация.

Петата мярка е организационната адаптивност. Колко бързо банката може да прехвърли успешно приложение от една област в други? Колко време отнема одобряването на нов модел? Колко екипа използват споделени компоненти? Какъв процент от служителите могат да използват инструментите уверено и ефективно? Тези показатели показват дали отделните проекти ще доведат до траен капацитет.

Ясната перспектива зад залога за милиард долара

Решението на Rabobank е икономически разбираемо, но не води автоматично до създаване на стойност. Неинвестирането би било скъпоструващо. Остарелите системи, фрагментираните данни и бавните процеси увеличават оперативните рискове и възпрепятстват конкуренцията от страна на по-дигитално напреднали доставчици. В същото време би било опасно програмата да се оправдава единствено с общото позоваване на трансформиращата сила на изкуствения интелект. Бюджетите от милиарди долари изискват по-убедителни доказателства, отколкото убедителни демонстрации.

Най-голямата сила на проекта се крие в широкия му подход. Банката ясно осъзнава, че изкуственият интелект може да се мащабира само върху стабилна основа от данни и ИТ. Комбинацията с централна платформа за приложения, базирани на агенти, текуща модернизация на основната система и вече установени приложения за откриване на измами и финансови престъпления, говори срещу това да е просто мимолетна мода. Освен това, солидната капиталова база осигурява необходимите финансови ресурси.

Най-голямата слабост се крие във все още неопределените икономически детайли. Максималният бюджет е известен, но неговото разпределение и обвързващите цели за възвръщаемост не са. Без прозрачни междинни цели съществува риск необходимите основни инвестиции, експерименталните проекти с изкуствен интелект и рутинните ИТ подобрения да бъдат струпани в една голяма сума. Тогава би било трудно да се разграничи коя част всъщност създава добавена стойност.

Следователно Rabobank не бива да определя успеха си само с един-единствен впечатляващ показател. Важен е балансиран резултат, обхващащ по-ниски разходи за единица продукт, по-бърза адаптивност, подобрен контрол на риска и по-висока стойност за клиентите. Съкращенията на персонал могат да допринесат за този ефект, но не трябва да се превръщат в единствен бизнес модел. По подобен начин технологичният суверенитет не бива да се бърка с нереалистично вътрешнофирмено развитие. Управляемите зависимости, ясната отчетност и доказаните алтернативи са по-важни от символичната независимост.

В крайна сметка програмата е тест за целия европейски банков сектор. Ако Rabobank успее да превърне стабилния си баланс в по-продуктивна, опростена и по-надеждна дигитална организация, инвестицията ще се превърне в план. Ако се провали поради остарели системи, обвързаност с доставчик или липса на внедряване в операциите, това ще покаже, че високите разходи за изкуствен интелект без трансформация на процесите просто добавят още един слой сложност към съществуващите. Следователно ключовият въпрос не е дали 2 милиарда евро са много. А дали след три години банката ще има измеримо по-малко сложност от преди. Едва тогава технологичната модернизация ще се превърне в икономически прогрес.

Квази-вътрешно решение: Как Xpert.Digital запълва оперативните пропуски в B2B маркетинга и продажбите – Интелигентен бизнес, управляван от съдържание - Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital е индустриален център за B2B, базиран на данни, ръководен от Konrad Wolfenstein . Компанията действа като външно, квази-вътрешно решение за индустриални партньори, запълвайки оперативните пропуски в маркетинга, съдържанието и продажбите – без да се изискват допълнителни ресурси от страна на клиента.

Повече информация тук:

• Квази-вътрешно решение: Как Xpert.Digital запълва оперативните пропуски в B2B маркетинга и продажбите – Smart Content-Driven Business

☑️ Нашият бизнес език е английски или немски

☑️ НОВО: Кореспонденция на родния ви език!

Konrad Wolfenstein

Аз и моят екип с удоволствие ще бъдем на ваше разположение като ваш личен съветник.

Можете да се свържете с мен, като попълните формата за контакт тук [email protected]:или просто ми се обадите на +49 7348 4088 965. Моят имейл адрес е

Очаквам с нетърпение нашия съвместен проект.

☑️ Подкрепа за МСП в стратегията, консултирането, планирането и внедряването

☑️ Създаване или пренасочване на дигиталната стратегия и дигитализация

☑️ Разширяване и оптимизиране на международните процеси на продажби

☑️ Глобални и дигитални B2B търговски платформи

☑️ Pioneer Развитие на бизнеса / Маркетинг / PR / Търговски панаири