Кибер-тени финансовых потоков: преимущества и «подводные камни» цифровизации банковской сферы

Всеобщий переход к цифровой экономике сопровождается изменениями в денежных расчетах. Как инновации в банковской сфере и на финансовом рынке изменят жизнь россиян? Какие технологии уже успешно работают, а какие еще вызывают вопросы у экспертов? И что с ними делать? Расскажем подробнее.

Что меняет «цифра». Современный ритм жизни накладывает отпечаток на поведении клиентов финансовых организаций. Обращаясь к оператору, мы хотим решать свои вопросы быстро, без ожидания. Практика показывает: потребителей услуг раздражает, когда они вынуждены объяснять нескольким сотрудникам свой запрос.

Что меняют электронные технологии? Подсчитано: более 40% обращений в банки — это типовые запросы, которые цифровое решение может сразу автоматизировать, а значит, снять нагрузку с операторов контакт-центра и повысить удовлетворенность клиентов обслуживанием. Стандартные вопросы и база голосовой биометрии, которые используют программы-роботы, позволяют сократить время выполнения задачи.

Более того — роботы могут совершенствоваться, и многие компании уже этим пользуются: самостоятельно обучают своих ботов работать в условиях постоянной трансформации и адаптации к различным задачам. ИИ-роботы учитывают специфику компании, техническую терминологию, характерные вопросы.

Отличия и способности. В среднем скорости работы современных программных продуктов IBM, DB/2, MS SQL и Oracle примерно одинаковы. На общем фоне выделяется только Cache из-за новизны подхода и особой идеологии архитектуры. Но чем больше данных необходимо для работы организации, тем сложнее ими управлять. В арсенале многих финансовых компаний уже есть набор решений, в числе которых: транзакционный бизнес, платежные сервисы, омниканальные системы, объединяющие устройства самообслуживания, интернет-эквайринг, торговый эквайринг и другие онлайн-решения (личные кабинеты, электронные кошельки).

Технологии ячеистой сети позволяют людям получить доступ к любым цифровым активам, независимо от того, где находится актив или сам человек. Аналитики отмечают огромный спрос на автоматизацию повторяющихся ручных процессов и задач. При этом компании уже переходят к полной автоматизации на уровне бизнес-экосистемы.

Аналитики считают, что современная бизнес-модель должна иметь четыре принципа для выживания и роста: модульность, эффективность, постоянное совершенствование и адаптивные инновации. Это уже не жесткая модель традиционного планирования, а более гибкая, способная быстро реагировать на меняющиеся потребности бизнеса. Основные акценты остаются неизменными — это снижение затрат и улучшение партнерских связей, продвижение «пакетных» бизнес-услуг, использование адаптивных алгоритмов управления.

Проблемы и риски. Из-за роста объемов информации, которые проходят через электронные программы, серьезной проблемой становится сохранение конфиденциальности данных.

Технологии все больше интегрируются с людьми через гаджеты. Однако, несмотря на широкое внедрение автоматизации, во многих сферах до сих пор нет общей стратегии обновлений. В результате компании тратят средства на дублирование уже существующих инструментов и процессов, что тормозит эффективное масштабирование бизнеса. Многие компании обнаружили, что если не использовать совместные платформы самообслуживания, то их инициативы DevOps просто не масштабируются.

Еще одна проблема — нет четких международных стандартов относительно инноваций и их внедрения. Это тормозит масштабирование новых технологий.

Что дальше? Предположу, что крупные национальные компании для ускорения обмена данными и воплощения инноваций начнут выкладывать на собственных площадках IT-разработки связанные с корпоративной цифровой экосистемой. С ростом значимости новых форматов коммуникации доступ к этим площадкам будет открыт сначала партнерам, а потом и всем потенциальным участникам эко-сервисов компании. Такая популяризация поможет масштабировать бизнес.

Будущее больших данных — применение технологий блокчейн, глубокое внедрение искусственного интеллекта, повсеместный переход на облачные сервисы и платформы для самостоятельной работы, а также анализ Dark Data — всей неоцифрованной информации о компании. Пример таких инноваций недавно продемонстрировал один из крупнейших российских банков. Компания запустила собственную платформу, обеспечивающую финансовую безопасность при заказе услуг: все сделки между заказчиком и исполнителем проводятся официально с выставлением чека, все участники проверены через ID.

С развитием международного бизнеса и появлением транснациональных корпораций по всему миру, офшорные и низконалоговые юрисдикции обрели особую привлекательность для тех групп, которые стремились снизить издержки путем перевода доходов в выгодную налоговую среду. Это вполне естественное стремление приводит к ряду последствий, в числе которых: сокращение налоговых поступлений в бюджет высоконалоговых юрисдикций, сокрытие доходов, фиктивные сделки и т. д.

Но эту проблему также позволят решить IT-технологии. Уже сейчас для противодействия размыванию налоговой базы и выводу прибыли из-под налогообложения в России вводятся поправки и новые алгоритмы вычисления таких случаев через анализ искусственным интеллектом «серых» схем.

Александр Тимофеев, доцент кафедры информатики РЭУ имени Г. В. Плеханова, специально для ИА Message RU (Калининград).