Rabobank инвестирует 2 миллиарда евро в будущее искусственного интеллекта

Трансформация Rabobank: ИИ как ключ к конкурентоспособности

Искусственный интеллект в банках: от теории к практическому применению

Rabobank, один из ведущих банков Нидерландов, планирует крупные инвестиции в размере до 2 миллиардов евро в области данных, информационных технологий и искусственного интеллекта (ИИ) в течение следующих трех лет. Это решение принято на фоне прогнозируемой стагнации чистой прибыли банка на уровне 2,694 миллиарда евро в первом полугодии 2026 года. Вместо того чтобы стремиться к максимизации краткосрочной прибыли, Rabobank рассматривает модернизацию своей цифровой инфраструктуры как важнейшее условие для будущей конкурентоспособности.

Этот амбициозный проект выходит за рамки простых инвестиций в искусственный интеллект; он также включает в себя улучшение качества данных, разработку цифрового взаимодействия с клиентами и интеграцию современных технологий в существующие системы. В условиях все более цифрового мира банкам крайне важно развиваться технологически, чтобы соответствовать растущим потребностям клиентов и вызовам рынка. Этим шагом Rabobank демонстрирует свое понимание необходимости перепозиционирования в условиях высокой конкуренции, сосредотачиваясь не только на инновационных технологиях, но и на надежной базе данных и ИТ-инфраструктуре для обеспечения долгосрочного успеха.

Ставка Rabobank на искусственный интеллект в размере двух миллиардов долларов

Европейские банки больше не могут позволить себе технологическую стагнацию

Rabobank планирует инвестировать до 2 миллиардов евро в данные, информационные технологии и искусственный интеллект в течение трех лет. Эти инвестиции осуществляются в то время, когда чистая прибыль в первом полугодии 2026 года осталась неизменной и составила 2,694 миллиарда евро по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Такое сочетание факторов делает это решение экономически значимым: банк наращивает свои технологические возможности не ради краткосрочного роста прибыли, а несмотря на стагнацию доходов. Таким образом, банк рассматривает модернизацию своей цифровой инфраструктуры не как добровольную программу инноваций, а как необходимую предпосылку для будущей конкурентоспособности.

Распространенное заблуждение о том, что это исключительно инвестиции в ИИ, вводит в заблуждение. Бюджет явно включает в себя данные и ИТ-инфраструктуру, цифровой опыт взаимодействия с клиентами и масштабирование искусственного интеллекта. Поэтому значительная часть средств вряд ли будет инвестирована в впечатляющие языковые модели или видимых помощников, а скорее в качество данных, интерфейсы, облачные архитектуры, кибербезопасность, проверку моделей и интеграцию современных приложений в существующие основные системы. Именно в этом и заключается экономическая логика: без надежных данных и прочной технической основы ИИ можно продемонстрировать в крупном банке, но его нельзя безопасно и прибыльно масштабировать.

Таким образом, стратегическая ставка заключается не в том, что ИИ сам по себе немедленно сэкономит миллиарды. Скорее, речь идет о том, что банк с современной архитектурой данных и технологий сможет быстрее изменять процессы, точнее выявлять риски, эффективнее соответствовать нормативным требованиям и более экономично обслуживать клиентов. В то же время формируется новая структура затрат и зависимостей. Вычислительные мощности, облачные сервисы, специализированное программное обеспечение, внешние консультации, высококвалифицированный персонал и постоянный мониторинг постоянно генерируют высокие расходы. Таким образом, единовременные инвестиции превращаются в многолетнюю трансформацию бизнес-модели.

Многомиллиардная программа, оказавшая значительное влияние на результаты

До 2 миллиардов евро за три года составляет в среднем примерно 667 миллионов евро в год. Если экстраполировать прибыль за полугодие в размере 2,694 миллиарда евро на весь год для наглядности, то итоговая сумма составит около 5,388 миллиарда евро. В этом случае средний годовой бюджет на технологии составит приблизительно 12,4 процента от этой рассчитанной годовой прибыли. По отношению к заявленной прибыли за полугодие, общий трехлетний бюджет достигает целых 74 процентов. Эти цифры показывают, что это не просто дополнительный цифровой бюджет на периферии организации.

Счет-фактуру не следует путать с прямым вычетом из прибыли. Неясно, какая часть будет капитализирована, амортизирована в течение нескольких лет или списана напрямую. Аналогично, отсутствует общедоступная информация о том, какая часть представляет собой необходимые инвестиции в обновление, а какая — дополнительные расходы. Фраза «до» также важна: она определяет максимальную сумму, а не обязательно сумму, которая будет полностью использована. Поэтому для экономической оценки общая сумма менее важна, чем состав средств, сроки их выплаты и измеримые результаты для каждого конкретного случая использования.

Rabobank приступает к реструктуризации, находясь в финансово устойчивом положении. В первом полугодии 2026 года коэффициент достаточности основного капитала первого уровня (CET1) составил 20,2%, а рентабельность собственного капитала — 9,5%. Коэффициент затрат к доходам улучшился до 50,2%. В то же время, резервы на покрытие убытков по финансовым активам увеличились со 136 миллионов евро за аналогичный период предыдущего года до 562 миллионов евро, главным образом из-за нескольких крупных резервов в корпоративном банковском бизнесе. Это развитие событий подчеркивает, что инвестиции в технологии не осуществляются в безрисковой среде. Хотя сильный капитал обеспечивает гибкость, он не устраняет кредитные риски или экономическую неопределенность.

Операционная база также весьма существенна. В голландском розничном и корпоративном банковском бизнесе депозиты достигли 375,1 млрд евро, а кредиты — 293 млрд евро. Чистый процентный доход в этом сегменте вырос на 6 процентов до 3,951 млрд евро. В международном корпоративном и сельскохозяйственном банковском бизнесе кредитный портфель увеличился на 7,8 млрд евро до 142,7 млрд евро при неизменных обменных курсах. Активы под управлением в частном банковском секторе составили 83,1 млрд евро. Даже небольшие процентные улучшения в технологических изменениях, влияющих на этот баланс и показатель процесса, могут иметь значительные абсолютные последствия. И наоборот, ошибки, сбои или неверные решения также могут нанести существенный ущерб.

Настоящее узкое место скрывается под поверхностью искусственного интеллекта

В публичном дискурсе искусственный интеллект часто рассматривается как автономное программное обеспечение, которое можно установить параллельно с существующими системами. Однако в крупном банке все наоборот. ИИ получает доступ к данным из счетов, транзакций, взаимоотношений с клиентами, кредитных досье, архивов документов, систем управления рисками и каналов связи. Эта информация часто доступна в различных форматах, с разными стандартами качества и иногда противоречивыми определениями. Модель может надежно функционировать только в том случае, если происхождение, значение, актуальность и права доступа к данным четко определены.

Таким образом, высокие инвестиции, необходимые для внедрения ИИ, в первую очередь обусловлены сложностью системы. Основные банковские системы, развивавшиеся на протяжении десятилетий, содержат критически важную бизнес-логику, но их сложно интегрировать с современными платформами. Данные необходимо очищать, классифицировать и обогащать метаданными. Интерфейсы требуют единых стандартов. Идентификаторы и разрешения должны контролироваться в нескольких системах. Каждая важная модель нуждается в отслеживаемых версиях, документированных данных для обучения и тестирования, определенных обязанностях и постоянном мониторинге. Эта работа редко приводит к созданию высокоэффективных продуктов, но она определяет, перейдет ли ИИ от демонстрации к обычным банковским операциям.

Rabobank уже упростил часть своей основной архитектуры. В подразделении корпоративного банкинга тысячи портфелей, кредитных линий, займов, торговых позиций и счетов из более чем 35 устаревших банковских систем были перенесены на централизованную платформу. Такие консолидации имеют важное экономическое значение, поскольку позволяют сократить количество параллельных моделей данных, интерфейсов и путей обслуживания. Однако в краткосрочной перспективе они не приводят к автоматическому снижению затрат. На этапе перехода старые и новые системы часто работают параллельно, требуются дополнительные специалисты, и необходимо минимизировать риски миграции.

Это объясняет ключевой парадокс крупномасштабных программ цифровизации: первоначально усилия увеличиваются, даже несмотря на то, что стратегия направлена ​​на снижение затрат в долгосрочной перспективе. Старые системы можно вывести из эксплуатации только после полной передачи данных, перепроектирования процессов, проверки средств контроля и тестирования аварийных процедур. Экономия достигается слишком рано, что увеличивает операционный риск. Параллельная работа систем слишком долго препятствует реализации экономии. Следовательно, экономический успех зависит не только от технической реализации, но и от последовательного упрощения. Добавление современного уровня искусственного интеллекта к существующей сложной структуре процессов просто приведет к увеличению затрат к старым.

От пилотного проекта до промышленного масштабирования

Европейский банковский сектор в значительной степени вышел за рамки экспериментальной фазы. Более 85 процентов крупных учреждений, контролируемых европейскими банковскими надзорными органами, используют искусственный интеллект в той или иной форме. Опросы, проведенные Европейским банковским управлением, даже указывают на показатель более 90 процентов для более широкого рынка. Однако такие цифры не означают, что ИИ уже продуктивно работает повсеместно. Существует значительная разница в зрелости между ограниченной моделью классификации документов и глубоко интегрированной, критически важной для бизнеса платформой ИИ.

Экономическая сложность заключается в преобразовании множества отдельных решений в многократно используемые возможности. Чат-бот, модель обнаружения мошенничества или программист-ассистент могут быстро принести локальные выгоды. Однако, если для каждого из них создаются отдельные конвейеры обработки данных, проверки безопасности и операционные модели, затраты и риски многократно возрастают. Масштабирование требует общих технических компонентов, стандартизированных критериев качества и централизованной структуры, в рамках которой подразделения могут разрабатывать приложения.

Именно в этом заключается цель создания Agentic Hub, разработанного Rabobank. Он призван объединить знания, технические разработки, опыт применения и многократно используемые компоненты для создания ИИ-агентов. Это имеет огромное значение, учитывая, что в банке более 1100 команд занимаются разработкой программного обеспечения. Без централизованной архитектуры каждая команда могла бы многократно решать схожие задачи, выбирать разные инструменты и создавать собственные механизмы управления. Центр же позволяет сократить дублирование усилий и ускорить распространение успешных решений.

Однако централизация не должна превратиться в громоздкий механизм контроля. Если каждое изменение требует месяцев согласования, отделы перейдут на неутвержденные инструменты или отстанут от цифровых конкурентов. И наоборот, чрезмерно открытая платформа приводит к неконтролируемым моделям, утечкам данных и непоследовательным результатам. Продуктивная золотая середина состоит из стандартизированных, предварительно утвержденных компонентов, четких классов риска и многоуровневых процессов утверждения. Внутренний помощник по управлению знаниями нуждается в иных механизмах контроля, чем система, которая готовит кредитные решения или блокирует подозрительные платежи.

Там, где могут возникнуть экономические выгоды

Наиболее привлекательные области применения на начальном этапе находятся там, где большой объем работы сочетается со стандартизированными интеллектуальными задачами. К ним относятся идентификация клиентов, проверка документов, выявление мошенничества, мониторинг противодействия отмыванию денег, обработка запросов на обслуживание, разработка программного обеспечения и внутренние исследования. В этих областях ИИ не обязательно сразу же действовать полностью автономно. Даже улучшенная предварительная сортировка, обобщение или приоритизация могут сократить время обработки и освободить квалифицированных сотрудников от рутинных задач.

Rabobank уже обрабатывает миллионы транзакций в день за очень короткое время, что позволяет выявлять мошенничество. Процедуры, основанные на правилах, сочетаются с оценкой рисков и машинным обучением. Преимущество такого гибридного подхода заключается в сочетании прозрачности и распознавания закономерностей. Правила прозрачно отображают известные сценарии мошенничества, а статистические модели могут выявлять необычные сочетания факторов, которые не были полностью описаны заранее. Экономическая выгода достигается за счет предотвращения потерь, уменьшения количества ложных срабатываний и сокращения трудозатрат на ручную проверку.

То же самое относится и к борьбе с отмыванием денег и другими финансовыми преступлениями. Банкам приходится анализировать огромные объемы сообщений, документов и информации о транзакциях. Традиционные системы часто генерируют множество оповещений, многие из которых оказываются необоснованными. Когда ИИ улучшает приоритезацию, следователи могут уделять больше времени сложным делам. Преимущества выходят за рамки простого снижения затрат. Более быстрое и точное обнаружение снижает регуляторные, юридические и репутационные риски, потенциальный ущерб от которых значительно превышает текущие расходы на персонал.

В сфере обслуживания клиентов генеративный ИИ может собирать информацию из внутренних хранилищ знаний, подготавливать диалоги и обобщать документы. Сотрудники получают более быстрый обзор ситуации, а клиенты — более короткие сроки ответа. Полностью автоматизированная коммуникация остается более рискованной, поскольку неверные или неполные ответы имеют немедленные внешние последствия. Поэтому поэтапный подход часто оказывается более экономически целесообразным: ИИ подготавливает контент, человек проверяет его на предмет конфиденциальности, и полностью автоматизированы только четко определенные стандартные случаи.

Разработка программного обеспечения также открывает значительные возможности. ИИ-агенты могут подготавливать код, создавать тесты, находить ошибки, создавать документацию и поддерживать проверку. Примеры из отрасли показывают повышение производительности на 20-30 процентов при последовательном внедрении на протяжении всего процесса разработки. Однако такие цифры не гарантируют экономии средств. Увеличение производительности на одного разработчика снижает затраты на персонал только в том случае, если фактически сокращается загрузка. Чаще всего первоначальные выгоды возникают за счет ускорения проектов, уменьшения объема невыполненных задач и большей адаптивности.

Прибыль формируется не только за счет сэкономленного времени

Многие бизнес-модели, основанные на искусственном интеллекте, переоценивают ценность небольшой экономии времени. Если ассистент экономит каждому сотруднику несколько минут в день, это не приводит к соответствующей прибыли. Освободившееся время может быть распределено на множество коротких отрезков, в течение которых не выполняется никакой дополнительной работы, приносящей добавленную стоимость. Только реорганизация процессов и обязанностей может привести к повышению производительности, снижению затрат, увеличению производственных мощностей или росту доходов.

Для Rabobank экономическую оценку следует проводить на уровне процессов. В обработке кредитов к соответствующим показателям относятся время обработки, частота ошибок, количество завершенных дел и скорректированная с учетом риска доходность. В предотвращении мошенничества ключевыми являются предотвращенные потери, коэффициент обнаружения, частота ложных срабатываний и затраты на обработку одного дела. В обслуживании клиентов более значимыми показателями являются коэффициент решения проблем при первом обращении, время ожидания, удовлетворенность клиентов и стоимость одного запроса, чем просто количество ответов, сгенерированных ИИ. В разработке программного обеспечения следует измерять время развертывания, ошибки после запуска, повторное использование и процент фактически выведенных из эксплуатации устаревших систем.

Рентабельность инвестиций также необходимо рассчитывать с учетом общих затрат. Помимо лицензий и вычислительных мощностей, к ним относятся подготовка данных, интеграция, кибербезопасность, юридическая экспертиза, проверка моделей, обучение сотрудников, мониторинг и резервные решения. Увеличение использования также может привести к росту затрат, если выставление счетов основано на объеме вычислений или вызовах моделей. Первоначально недорогой пилотный проект может стать дорогостоящим при миллионах ежедневных транзакций. Поэтому для каждого варианта использования требуется надежный расчет удельной стоимости и четкие границы, чтобы определить, когда альтернативный технический подход становится более экономичным.

Важнее впечатляющих общих показателей является диверсифицированный инвестиционный портфель. Приложения с меньшим риском и более быстрыми измеримыми результатами могут принести быструю окупаемость. Высокорискованные основные процессы требуют более длительной проверки, но могут обещать большие стратегические преимущества. Инвестиции в инфраструктуру часто не приносят прямой индивидуальной прибыли, но позволяют создавать множество приложений в будущем. Ключевой ошибкой в ​​управлении было бы отнесение затрат на платформу исключительно к отдельным ранним проектам или, наоборот, принятие каждого будущего обещания в качестве оправдания для неконтролируемых расходов.

Новое измерение цифровой трансформации с помощью «управляемого ИИ» (искусственного интеллекта) – платформа и B2B-решение | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрить индивидуальные решения на основе искусственного интеллекта.

Управляемая платформа искусственного интеллекта — это комплексное и беззаботное решение для вашего бизнеса в сфере искусственного интеллекта. Вместо того чтобы возиться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — зачастую всего за несколько дней.

Основные преимущества с первого взгляда:

⚡ Быстрая реализация: от идеи до готового к использованию приложения за считанные дни, а не месяцы. Мы предлагаем практические решения, которые создают немедленную добавленную стоимость.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются с вами. Мы гарантируем безопасную и соответствующую законодательству обработку данных без их передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Полностью исключаются высокие первоначальные инвестиции в оборудование, программное обеспечение или персонал.

🎯 Сосредоточьтесь на своем основном бизнесе: сконцентрируйтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы берем на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего решения на основе ИИ.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растет вместе с вами. Мы обеспечиваем непрерывную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Более подробная информация здесь:

• Управляемые решения в области ИИ — Промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Застой в прибыли усиливает давление, заставляющее добиваться успеха

Неизменная чистая прибыль не является автоматическим тревожным сигналом для устойчивого банка. Она может отражать стабильную прибыльность в более сложных условиях. В Rabobank рост выручки и контроль над расходами были компенсированы значительным увеличением списаний. Тем не менее, стагнация роста прибыли меняет восприятие программы внедрения технологий. До тех пор, пока результаты не будут динамично расти, инвесторы, участники программы и регулирующие органы будут более внимательно изучать, когда и как окупятся затраты.

Улучшенное соотношение затрат к доходам в 50,2 процента обеспечивает прочную отправную точку. Это показывает, что на каждый евро выручки примерно половина тратится на операционные расходы. Для традиционного универсального банка это конкурентоспособный показатель, но не повод для самоуспокоения. Цифровые банки и специализированные поставщики ориентируются на прибыльные звенья цепочки создания стоимости, используя более эффективные структуры. В то же время, традиционные учреждения сталкиваются с растущими расходами на регулирование, кибербезопасность, квалифицированный персонал и технологическую модернизацию. Искусственный интеллект призван частично компенсировать эти затраты, но на начальном этапе он также влечет за собой расходы.

Это создает временную асимметрию. Инвестиционные затраты и организационные издержки возникают на ранних этапах; экономия и увеличение доходов следуют позже и остаются неопределенными. Если внутренние ожидания устанавливаются слишком агрессивно, существует риск поспешных кадровых решений или преждевременного расширения непроверенных систем. Если цели формулируются слишком осторожно, миллиардный бюджет может быть растрачен впустую без достаточной дисциплины. Поэтому необходимы промежуточные цели, которые связывают технологический прогресс с экономическими результатами. В центре внимания должно быть не количество моделей или пользователей, а улучшение целых потоков создания ценности.

Банк также должен предотвратить ситуацию, когда повышение эффективности просто порождает новый спрос внутри организации. Если каждый отдел заказывает больше анализов, отчетов и изменений в программном обеспечении благодаря ИИ, активность возрастет, но не обязательно увеличится стоимость компании. Эффективное корпоративное управление расставляет приоритеты в использовании технологий на основе риска, экономического вклада и стратегической значимости. Оно прекращает проекты, выгоды от которых не доказаны, даже если лежащая в их основе технология кажется впечатляющей.

Регулирование становится частью продукта

В европейском финансовом секторе искусственный интеллект неотделим от регулирования. Европейская правовая база в целом классифицирует системы оценки кредитоспособности физических лиц как приложения с высоким риском. Это приводит к требованиям к управлению рисками, качеству данных, технической документации, ведению журналов, прозрачности, контролю со стороны персонала и мониторингу после внедрения. В то же время уже действуют правила банковского надзора в отношении модельных рисков, защиты потребителей, конфиденциальности данных и надлежащей организации бизнеса.

Кроме того, с января 2025 года действует регламент по обеспечению цифровой операционной устойчивости финансового сектора. Он требует надежных процедур для управления ИТ-рисками, отчетности об инцидентах, тестирования и контроля внешних поставщиков технологических услуг. Для Rabobank это означает, что приложение ИИ должно не только правильно производить расчеты. Банк также должен знать, какие поставщики, субподрядчики, центры обработки данных и потоки данных задействованы, как устраняются сбои и насколько технически осуществима смена поставщика.

Таким образом, соответствие требованиям не является второстепенным вопросом, а неотъемлемой частью архитектуры системы. Добавление документации, информации о происхождении данных, прав доступа и мониторинга только после разработки приводит к значительным переделкам. Экономически эффективная платформа интегрирует эти функции с самого начала. Стандартизированные протоколы, реестры моделей, автоматизированные тесты и четкое распределение обязанностей могут увеличить первоначальные затраты, но они снижают предельные издержки каждого последующего приложения.

Вопрос человеческого контроля особенно сложен. Формального одобрения со стороны сотрудников недостаточно, если у них нет времени и информации для критического анализа рекомендаций. Эффективный контроль требует понятных обоснований, возможности отклонений и четких процедур эскалации. В случаях принятия кредитных решений или рассмотрения жалоб клиентов, заинтересованные стороны должны получать прозрачные и понятные ответы. Чем больше система вмешивается в права и экономические возможности, тем меньше роль человека должна сводиться к простому символическому подтверждению автоматизированных результатов.

Регулирование может показаться фактором затрат в краткосрочной перспективе, но в долгосрочной перспективе оно способно создать конкурентное преимущество. Банк, освоивший надежные, поддающиеся аудиту и справедливые процессы в области искусственного интеллекта, может быстрее запускать новые приложения и укреплять доверие клиентов и регулирующих органов. С другой стороны, учреждения, которые рассматривают управление лишь как препятствие, рискуют впоследствии столкнуться с ограничениями, штрафами, закрытием моделей и ущербом для репутации. В банковской сфере само доверие является экономическим активом.

Зависимость от облачных технологий становится стратегическим риском для баланса компании

Для развития искусственного интеллекта требуются высокопроизводительные центры обработки данных, специализированные чипы, масштабируемые хранилища и сложные программные платформы. Лишь немногие глобальные поставщики могут обеспечить эту инфраструктуру в больших масштабах. Это создает новую форму консолидации для банков. Даже если контракты юридически переданы на аутсорсинг, ответственность за критически важные функции остается за учреждением.

Непосредственное преимущество крупных поставщиков облачных услуг и решений в области искусственного интеллекта заключается в скорости и экономии за счет масштаба. Они предоставляют инструменты безопасности, модели и вычислительные мощности, которые отдельный европейский банк мог бы разработать самостоятельно только с огромными усилиями. Полностью собственная разработка таких решений часто была бы дороже, медленнее и технически менее мощной. Поэтому технологический суверенитет не может в полной мере означать создание каждого компонента собственными силами.

Скорее, это означает понимание и управление критически важными зависимостями. Это включает в себя переносимые форматы данных, документированные интерфейсы, отдельные резервные копии, проверенные стратегии выхода и альтернативные методы работы для особо важных функций. Контракты должны включать права доступа, аудита и расторжения. Кроме того, банк должен избегать настолько глубокого внедрения собственных сервисов в процессы, чтобы переход на них стал практически невозможным.

Стратегии, использующие решения от нескольких поставщиков, часто представляются как простое решение, но они сами по себе влекут за собой дополнительные затраты. Две облачные среды означают дополнительные экспертные знания, настройки безопасности, интерфейсы и тестирование. Поэтому не каждое приложение должно работать на нескольких платформах одновременно. Архитектура, основанная на оценке рисков, имеет больше смысла: для особо важных сервисов требуются реальные альтернативы и резервные варианты, в то время как менее важные приложения могут выборочно работать на одном поставщике. Крайне важно, чтобы банк не путал риски концентрации с простым разнообразием контрактов.

Геополитические вопросы также приобретают все большее значение. Многие ведущие поставщики облачных и модельных решений расположены за пределами Европейского союза. Изменения в торговом законодательстве, санкции, претензии на экстерриториальный доступ или проблемы с поставками высокопроизводительных чипов могут повлиять на доступность. Поэтому европейский банк должен совместно оценивать технические характеристики, защиту данных, правовую базу и безопасность поставок. Самый дешевый сервис не обязательно является наиболее экономически выгодным вариантом, если недостаточно учитываются время простоя или затраты на переход к другому поставщику.

Численность персонала будет пересмотрена

Искусственный интеллект в первую очередь меняет задачи в банках, и только потом — рабочие места. Особенно сильно это затрагивает повторяющиеся задачи в обработке документов, обслуживании клиентов, соблюдении нормативных требований, анализе рисков и разработке программного обеспечения. Модели могут осуществлять поиск информации, предварительную сортировку дел, генерировать черновики текстов и выполнять стандартные проверки. В результате работа человека смещается в сторону мониторинга, обработки исключений, оценки контекста и общения с клиентами.

Такой переход отнюдь не является автоматически социально приемлемым. Если целевые показатели производительности в первую очередь формулируются как сокращение штата, сотрудники могут скрывать информацию, отвергать новые системы или не сообщать открыто о проблемах. Однако успешная реализация опирается на практический опыт. Эксперты должны объяснить, какие исключения являются существенными, как выявлять ошибочные результаты и когда необходимо передать дело на рассмотрение вышестоящим инстанциям. Таким образом, экономические выгоды возрастают, когда сотрудники вовлекаются в разработку процессов и измерение качества на ранних этапах.

В то же время было бы нереалистично недооценивать влияние на занятость. Если банк может постоянно обрабатывать больше транзакций и запросов клиентов с тем же или меньшим количеством сотрудников, потребность в определенных задачах снижается. Это снижение может происходить за счет естественной текучести кадров, меньшего количества новых сотрудников, переездов и целенаправленных сокращений рабочих мест. Особенно сильно ощущается давление на должности, ценность которых заключается в сборе информации, стандартной документации или обработке на основе правил.

В области проектирования данных, безопасности моделей, разработки процессов, киберзащиты, ответственности за продукт и независимой валидации возникают новые требования. Однако появление новых специализированных должностей не обязательно компенсирует сокращение объема рутинной работы. Кроме того, опытный административный персонал не может быть переподготовлен в качестве архитекторов ИИ за одну ночь. Поэтому достоверная программа квалификации должна быть дифференцирована: некоторым сотрудникам необходимы навыки безопасного применения приложений, другим — глубокие знания данных, а меньшей группе требуются высокоспециализированные технические навыки.

Цель не должна заключаться в том, чтобы как можно быстрее исключить людей из процессов. Осознанное разделение задач более экономически выгодно. Машины обрабатывают большие объемы данных, выполняют повторяющиеся задачи и распознают закономерности; люди же отвечают за неоднозначные случаи, этические соображения, взаимоотношения и далеко идущие решения. Уровень автоматизации может быть повышен только после демонстрации качества, безопасности и подотчетности.

Легитимность определяется выгодой для клиента

Технологическая модернизация становится актуальной для клиентов только тогда, когда она заметна в их повседневной жизни. Сокращение времени обработки заявок, улучшенная защита от мошенничества, более четкая коммуникация и повышенная доступность — это очевидные преимущества. Персонализированные консультации могут помочь клиентам выявлять финансовые риски на ранних стадиях или находить подходящие продукты. В то же время, такая персонализация может восприниматься как навязчивая или манипулятивная, если банк использует данные без четкой цели.

Кредитование — особенно чувствительная область. Более точные модели могли бы лучше различать риски и открывать доступ к финансированию для клиентов, которых ранее было сложно оценить. Однако они также могут воспроизводить существующее неравенство, если исторические данные содержат предвзятые решения. Даже переменные, которые кажутся нейтральными, могут косвенно отражать происхождение, место жительства или социальный статус. Поэтому регулярные проверки на предмет дискриминации не только обязательны по закону, но и защищают бизнес-модель от неправильного выбора рисков.

Цифровые помощники создают еще одну проблему: уверенность в языковых формулировках легко может быть ошибочно принята за фактическую достоверность. Грамотно сформулированный, но неверный совет может нанести финансовый ущерб. Клиенты должны уметь распознавать, когда они взаимодействуют с автоматизированной системой, и как связаться с человеком. При принятии сложных финансовых решений удобство не должно заменять грамотный совет.

Кооперативный характер Rabobank порождает ожидания, что технологическая эффективность не приведет исключительно к сокращению внутренних затрат. Члены и клиенты также будут ожидать улучшения услуг, справедливых цен и ответственного обращения с данными. Если автоматизация лишь увеличит время ожидания за счет сокращения количества личных контактов, трансформация потеряет общественное признание. И наоборот, если будет успешно внедрено сочетание быстрой цифровой обработки и доступной человеческой поддержки, технологии смогут укрепить лояльность клиентов.

Конкурентное преимущество или дорогостоящее обязательство?

Инвестиции такого масштаба не гарантируют конкурентного преимущества, поскольку другие крупные банки также увеличивают свои расходы на технологии. Кроме того, инструменты искусственного интеллекта становятся все более стандартизированными и доступны конкурентам через одних и тех же поставщиков. Поэтому устойчивая дифференциация возникает не только за счет доступа к модели. Она зависит от собственных данных, более эффективных процессов, более быстрой реализации, надежного управления и способности преобразовывать полученные данные в конкретные предложения для клиентов.

Благодаря своим прочным позициям в голландском секторе розничного и корпоративного банковского обслуживания, а также международному опыту в сельском хозяйстве и пищевой промышленности, Rabobank обладает ценными отраслевыми данными и связями. Это может привести к созданию приложений, которые обычным технологическим компаниям будет сложно воспроизвести. Примерами могут служить более точная оценка рисков в сельском хозяйстве и цепочках поставок, улучшенные прогнозы ликвидности для средних предприятий и более ранние предупреждения о сбоях, связанных с погодой и сырьевыми товарами. Стратегическая ценность заключается в сочетании общих возможностей искусственного интеллекта с глубоким отраслевым опытом.

Однако размер может быть и недостатком. Большее количество бизнес-подразделений, стран, нормативных актов и устаревших систем увеличивает усилия по координации. Более мелкие поставщики цифровых услуг могут быстрее тестировать новые продукты на единой платформе. Поэтому Rabobank должен обеспечить экономию за счет масштаба, не сталкиваясь с внутренними сложностями. Agentic Hub и общие базы данных являются необходимыми, но недостаточными условиями для этого.

Создание конкурентного преимущества в рамках этой программы будет зависеть от трех вопросов. Во-первых: сможет ли банк внедрять успешные приложения быстрее, чем растут затраты и риски? Во-вторых: действительно ли программа закрывает старые системы и этапы процессов, а не просто добавляет новые? В-третьих: приведет ли это к принятию более эффективных решений и улучшению качества обслуживания клиентов, что, в свою очередь, приведет к снижению убытков, повышению уровня удержания клиентов или увеличению объема бизнеса? Если эти вопросы останутся без ответа, программа станет дорогостоящим обязательством по модернизации без существенной отдачи.

Надежный ориентир на следующие три года

Первым показателем успеха является упрощение технической инфраструктуры. Количество выведенных из эксплуатации устаревших систем, сокращение числа интерфейсов и консолидация наборов данных указывают на то, удается ли банку сократить долгосрочные издержки. Простая миграция без вывода из эксплуатации, напротив, не приносит существенной структурной выгоды. Не менее важны показатели качества данных, такие как частота ошибочных записей, отслеживаемость источников данных и время, необходимое для предоставления проверенной информации.

Второй показатель касается операционной эффективности. Время обработки, уровень автоматизации, частота ошибок, потери от мошенничества и объемы ручной проверки должны быть сопоставимы до и после внедрения. Среднее значение недостаточно. Система может ускорить обработку стандартных случаев, одновременно ухудшая сложные. Поэтому результаты необходимо оценивать по группам клиентов, продуктам и классам риска.

Третий показатель — это чистый финансовый эффект. Экономию и дополнительные доходы необходимо сравнивать с общими операционными затратами. К ним относятся амортизация, внешние услуги, контрольные функции и обучение. Перенесенные затраты не должны отображаться как экономия. Если подразделение сокращает штат, в то время как центральные расходы на ИТ и соблюдение нормативных требований значительно возрастают, компания в целом может не улучшить свои показатели.

Четвертый показатель — это риск. Необходимо отслеживать количество и серьезность технических сбоев, утечек данных, отклонений от модели, жалоб клиентов и возражений со стороны регулирующих органов. Проект с высокой производительностью, но с растущим числом ошибок или жалоб, не считается успешным. Аналогично, планы выхода и планы действий в чрезвычайных ситуациях следует регулярно проверять на практике, а не просто хранить в документации.

Пятый показатель — это организационная адаптивность. Насколько быстро банк может перенести успешно работающее приложение из одного подразделения в другое? Сколько времени занимает утверждение новой модели? Сколько команд используют общие компоненты? Какой процент сотрудников может уверенно и эффективно использовать инструменты? Эти показатели указывают на то, приведут ли отдельные проекты к созданию устойчивых возможностей.

Четкое понимание сути миллиардной ставки

Решение Rabobank экономически оправдано, но не гарантирует автоматического создания ценности. Отказ от инвестиций также обойдется дорого. Устаревшие системы, фрагментированные данные и медленные процессы увеличивают операционные риски и препятствуют конкуренции со стороны более продвинутых в цифровом отношении поставщиков. В то же время, было бы опасно оправдывать программу исключительно общим упоминанием преобразующей силы искусственного интеллекта. Для бюджетов в миллиарды долларов требуются более убедительные доказательства, чем просто демонстрации.

Главное преимущество проекта заключается в его широком подходе. Банк четко понимает, что ИИ может масштабироваться только при наличии надежной базы данных и ИТ-инфраструктуры. Сочетание централизованной платформы для приложений на основе агентов, постоянная модернизация основных систем и уже существующие приложения для обнаружения мошенничества и борьбы с финансовыми преступлениями опровергают утверждение, что это всего лишь мимолетная мода. Кроме того, прочная капитальная база обеспечивает необходимые финансовые ресурсы.

Самый большой недостаток заключается в пока еще не определенных экономических деталях. Максимальный бюджет известен, но его распределение и обязательные целевые показатели доходности неизвестны. Без прозрачных промежуточных целей существует риск того, что необходимые базовые инвестиции, экспериментальные проекты в области ИИ и плановые обновления ИТ-инфраструктуры будут объединены в одну большую сумму. В этом случае будет сложно определить, какая часть действительно создает добавленную стоимость.

Поэтому Rabobank не должен определять свой успех одним единственным впечатляющим показателем. Важен сбалансированный результат, включающий снижение удельных затрат, более быструю адаптацию, улучшенный контроль рисков и повышение ценности для клиентов. Сокращение штата может способствовать этому эффекту, но оно не должно становиться единственной бизнес-моделью. Аналогично, технологический суверенитет не следует путать с нереалистичной внутренней разработкой. Управляемые зависимости, четкая подотчетность и проверенные альтернативы важнее, чем символическая независимость.

В конечном итоге, эта программа станет испытанием для всего европейского банковского сектора. Если Rabobank удастся преобразовать свой устойчивый баланс в более продуктивную, простую и заслуживающую доверия цифровую организацию, инвестиции станут образцом для подражания. Если же потерпит неудачу из-за устаревших систем, зависимости от поставщика или недостаточной реализации в операционной деятельности, это покажет, что высокие затраты на ИИ без трансформации процессов лишь добавляют еще один уровень сложности к существующим. Поэтому ключевой вопрос заключается не в том, много ли 2 миллиарда евро. Вопрос в том, станет ли банк через три года заметно менее сложным, чем раньше. Только тогда технологическая модернизация приведет к экономическому прогрессу.

Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Умный бизнес, основанный на контенте - Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital — это ориентированный на данные B2B-индустрионный центр, возглавляемый Konrad Wolfenstein . Компания выступает в качестве внешнего, частично внутреннего решения для отраслевых партнеров, устраняя операционные пробелы в маркетинге, контенте и продажах — без необходимости привлечения дополнительных ресурсов со стороны клиента.

Более подробная информация здесь:

• Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Smart Content-Driven Business

☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!

Konrad Wolfenstein

Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь [email protected]:или просто позвонив по номеру +49 7348 4088 965. Мой адрес электронной почты

Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка малых и средних предприятий в области стратегии, консалтинга, планирования и реализации проектов

☑️ Разработка или корректировка цифровой стратегии и цифровизации

☑️ Расширение и оптимизация международных процессов продаж

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Развитие бизнеса / Маркетинг / PR / Выставки от компании Pioneer