Алгоритм в помощь

23 января 2019

Роботизация в банковской сфере — новые возможности

Термины «роботизация», «машинное обучение», «большие данные» и «искусственный интеллект» звучат в последнее время так часто, что может сложиться ощущение, что мы давно живем в фантастическом фильме. Перечисленные технологии действительно уже вошли в нашу жизнь, но мало кто представляет, как именно они работают. Мы решили помочь вам разобраться с тем, как на самом деле происходит роботизация бизнеса на примере банковской сферы — той самой сферы, в которой роботов внедряем мы сами. И не просто внедряем, а помогаем это делать другим, как было на Технологическом завтраке по роботизации процессов, где выступала директор по цифровой трансформации ВТБ Наталья Роменская.

 

Алгоритм в помощь

Кто они, роботы?

Полвека назад под роботом человек понимал либо человекоподобные машины из научно-фантастической литературы, либо промышленные устройства, при помощи которых собирают различную продукцию на заводах. Литература и заводы никуда не делись и по сей день, но вдобавок к ним появились компьютеры. Так что сейчас под словом «робот» зачастую подразумевают не устройство, а программный комплекс, предназначенный для автономного выполнения тех или иных действий. Именно о таких роботах и пойдет речь дальше. Железные люди пока не сменили операционисток в отделениях банков, но их «виртуальные» собратья уже заметно облегчили жизнь множеству клерков.

В наши дни в контексте роботизации актуально говорить о следующих роботах:

  • RPA — Robotic Process Automation — это технологии автоматизации бизнес-процессов, заключающиеся в том, что простую работу за компьютером вместо человека выполняет программный комплекс.
  • IPA — Intelligent Process Automation — технология интеллектуальной автоматизации бизнес-процессов. В этом случае робот не только выполняет простые действия вроде «скопировать-вставить-сравнить-сохранить», но и наделен функцией принятия решений.
  • Чат-боты — технологии, имитирующие речевое поведение человека и предназначенные для общения с живыми людьми, к примеру, клиентами банка.
  • Когнитивный робот — максимально продвинутая программная система, сочетающая все три перечисленных выше функционала и фактически копирующая действия человека, в том числе и в сфере принятия решений.
  • Все перечисленные технологии — реалии сегодняшнего дня.

 

Алгоритм в помощь

Зачем банкам роботизация?

Затем же, зачем и заводам. Деятельность банков сопряжена с огромным количеством однотипных рутинных процедур, которые до недавнего времени выполнялись вручную живыми людьми. Если вы вспомните, как выглядел поход в отделение банка в 1990-х, то сразу же поймете, что мы имеем в виду. И ведь в отделении вы наблюдаете лишь малую часть работы, а основные ее массивы скрыты в бэк-офисе!

Осуществление транзакций, ввод и сопоставление информации, перенос данных из системы в систему, обработка различных заявлений — все эти процедуры по большей части состоят из однообразных шагов, требующих преимущественно внимания и усидчивости, которых у робота с избытком. Более того, обработку, к примеру, зарплатной ведомости робот может выполнить в три раза быстрее, чем человек.

Наталья Роменская выделяет следующие основные преимущества RPA:

  • Робот работает круглосуточно. 
  • Робот не допускает ошибок, связанных с человеческим фактором. 
  • Работа робота полностью прозрачна, все действия фиксируются в логах и могут быть проверены.
  • Робот снимает рутинную нагрузку с сотрудников, позволяя им сосредотачиваться на задачах, для которых действительно нужен человеческий мозг.
  • Наконец, технологии RPA не требуют сложной интеграции в IT-ландшафт финансовой организации. Робот работает с имеющейся системой, как это делал бы человек. 
  • Робот в сфере процессов — это программное обеспечение, нефизическая форма. Он не занимает рабочее место, и ему не нужно офисное пространство.

 

Алгоритм в помощь

Может ли робот заменить человека?

О полной замене человека роботом речи пока не идет. Как говорит Наталья Роменская, ситуации, когда один робот может полностью заменить одного сотрудника и выполнять все его действия, крайне редки. Однако робот, к примеру, может освободить у конкретного работника 10, 15 или 20% времени. Если таких сотрудников много, то аккумулированный эффект от роботизации может быть даже выше, чем один робот вместо одного человека. 

В настоящий момент зачастую системы RPA выстраиваются так, что робот выполняет подготовительную часть работы, после чего передает полученные результаты человеку для принятия решения. Затем результат решения может передаваться в следующую часть роботизированного процесса, если задача еще не завершена.

В ВТБ существует правило: не доверять роботу выполнение критичных для бизнеса процессов (например, проведение платежей). Риск в данном случае считается слишком высоким. Зато роботу можно доверить все, что нужно для подготовки транзакции, команду на проведение которой затем отдаст человек. Сбор и анализ информации, работа с данными, создание отчетов — все эти процессы можно роботизировать с помощью технологии RPA, при этом базовые элементы, из которых состоят соответствующие процессы, очень похожи друг на друга. Создание такого робота зачастую не сложнее написания обычного макроса в Excel. 

 

Алгоритм в помощь

Роботизировать можно любой процесс?

Пожалуй, роботизировать действительно можно все что угодно. Более важный вопрос: а нужно ли? Наталья Роменская отмечает, что перед принятием решения о роботизации того или иного процесса банк должен задать себе ряд контрольных вопросов. Является ли операция повторяющейся? Одинаково ли протекает процесс каждый раз? Трудоемкий ли он? Тратятся ли на него ресурсы, которые имеет смысл экономить? Если ответы на эти вопросы положительные, то роботизация принесет пользу. При этом эффект от нее будет заметен довольно быстро. Роботизировать решение задачи, возникающей раз в год, смысла нет. Как нет смысла и вкладываться в роботизацию того, что и так выполняется практически с нулевыми затратами времени и сил.

Роботизация начинается именно с того, что банк решает, действительно ли роботизация нужна непосредственно в той или иной сфере работы. Для этого процесс выполнения задачи отрисовывается в виде блок-схемы, проводится оценка рисков IT-безопасности, проверяется экономическая целесообразность. Вводить робота просто, чтобы он был, смысла нет. Машина должна окупаться.

Затем специалисты разрабатывают прототип робота и приступают к испытаниям и обучению: сначала на тестовых данных в тестовой среде, затем на реальных данных в пределах ограниченного периметра реальной среды. Если робот успешно справляется с поставленными ему задачами, то его выпускают «в поле», хотя доработка и дообучение — процесс практически бесконечный.

Наталья рассказывает, что робота приходится учить как ребенка. То, что очевидно для работающего в банке сотрудника, программе по умолчанию неизвестно. К примеру, если вас интересует подпись под документом, то вы точно знаете, что она будет находиться внизу страницы, и сразу посмотрите туда, а не будете читать текст целиком с самого начала. Робота же этому нужно целенаправленно научить.

Подобных моментов при обучении программы возникает огромное множество. Реальная среда работы робота может отличаться от тестовой площадки совершенно незначительными, на взгляд человека, моментами, но для робота любое отклонение может быть критическим. 

От ошибки не застрахован ни человек, ни программа, и это имеет еще одно важное следствие. Если некий процесс требует для решения последовательных действий нескольких участников, то шансы на ошибку в итоге существенно возрастают. Представим, что в цепочке задействованы по очереди пять действующих лиц — роботов или людей, и каждый из них в 99% случаев делает все правильно, а в 1% ошибается. Казалось бы, практически идеальное качество работы. Но при пяти участниках в цепочке шанс на отсутствие ошибки уже не 99 к 1, а 95 к 5. 

 

Алгоритм в помощь

Что будет завтра?

Как говорилось выше, технологии RPA уже сейчас активно используются в банковской сфере, а следующий логичный шаг — переход на IPA, то есть интеллектуальную роботизацию, при которой машине уже можно доверить не только механические действия, но и принятие решений.
  
Разумеется, более умным роботам потребуется и более продвинутый инструментарий для выполнения своих задач. Внедрение в RPA и IPA технологий искусственного интеллекта (IA) и машинного обучения — наиболее логичный вариант развития событий. Именно AI должен стать той технологией, которая позволит если не исключить человека из цепочки, то свести его участие к минимуму без сколь-нибудь серьезного увеличения рисков. Вероятнее всего, для принятия относительно простого решения AI будет выполнять задачу сам, а в более серьезных случаях — помогать человеку. Также эта технология принципиально важна, если мы хотим научить роботов обрабатывать неструктурированные данные.

Параллельно на основе технологий AI будут развиваться и чат-боты, которые со временем станут все более похожими на живых людей, научатся слушать и говорить. По большому счету все эти навыки у AI есть уже сейчас, но банковская сфера отличается консерватизмом и пойдет на их внедрение только тогда, когда уровень надежности роботов станет достаточно высок. Все-таки рисковать в банковской сфере не принято.


Поделитесь с друзьями:
Facebook Вконтакте Твиттер Одноклассники LiveJournal МойМир Google Plus Эл. почта
Подписаться на новости раздела «Современные технологии»
Материалы по теме

4 июля 2018

<p>
	Что такое цифровая идентичность?
</p>
 Портрет в Сети

Что такое цифровая идентичность?

26 июня 2018

<p>
	 Профессии и сферы деятельности, которые могут стать актуальными после 2025 года
</p>
 Кому в будущем жить хорошо?

Профессии и сферы деятельности, которые могут стать актуальными после 2025 года

17 мая 2018

<p>
	 Прорывные технологии, которые уже стали реальностью и скоро изменят нашу жизнь
</p>
 Будущее уже здесь

Прорывные технологии, которые уже стали реальностью и скоро изменят нашу жизнь

Новости раздела Современные технологии