Революция IT-инструментов и конкуренция

— Как можно охарактеризовать процессы, происходящие в IT? Это эволюция или революция?

— Сегодня IT-инструменты, которые мы привыкли использовать, претерпевают революционные изменения. За несколько лет появились компании, которые целые отрасли преобразуют с такой скоростью, с какой раньше это было невозможно,— вспомним Uber, Alibaba, Airbnb и т.  д. Сейчас уже сложно вспомнить, как же мы без них раньше жили.

У Uber капитализация больше, чем у «Газпрома». Если раньше у Uber не было своих производственных средств, то сейчас они стали закупать автомобили и вторгаться в смежные отрасли, такие как доставка корреспонденции, доставка посылок. То есть они начинают конкурировать не только с фирмами такси, но и с такими компаниями, как DHL.

— Насколько эти революционные изменения затрагивают консервативный финансовый сектор?

Появились компании, которые вошли на рынок финансовых услуг со своими инструментами и фактически стали отъедать клиентов у традиционных игроков

— Финансовый сектор, конечно, это тоже затрагивает. Посмотрите на плодящиеся с неимоверной скоростью компании, которые занимаются онлайн-микрокредитами, р2р-кредитованием через интернет и т. д. Правда, мы уже видели и первые скандалы в этой отрасли; впрочем, не исключено, что они были специально инспирированы, чтобы чуть-чуть снизить ажиотаж. Но факт остается фактом: появились компании, которые вошли на рынок финансовых услуг со своими инструментами и фактически стали отъедать клиентов у традиционных игроков. Телекоммуникационные компании тоже уже не скрывают, что они заинтересованы предоставлять финансовые услуги. Кто-то из них покупает банки, кто-то вступает с банками в альянсы.

Ритейлеры также вторгаются в эту сферу. Они начинают выдавать свои пластиковые карты. «Aшaн» сегодня выпускает свою кредитную карту в партнерстве с банком. Но со временем «Ашан» сможет сам стать финансовым оператором, предоставляющим какие-то финансовые услуги.

— Можно сегодня понять, куда эти трансформации приведут банки?

— Будущее этих трансформаций пока не ясно. Но то, что трансформация может произойти очень быстро,— это важный фактор, которого лет десять назад не было.

Риск превратиться в трубу

— Говорят, что телекомы раньше банков пали жертвой глобальной цифровой трансформации…

Кто имеет непосредственный выход на клиента, тот и заказывает музыку

— У телекомов трансформируется бизнес-модель. Благодаря нашествию мессенджеров они острее и быстрее всех почувствовали, что cегодня клиент сегодня есть, а завтра его может и не быть. Сегодня ты прокачиваешь миллионы долларов за счет тарифов на мобильные звонки и СМС, а завтра эти деньги уходят в никуда, потому что твои конкуренты-мессенджеры предоставляют те же услуги бесплатно.

В современном бизнесе идет борьба за каждого конкретного человека, за каждую душу. Тот, кто имеет непосредственный выход на клиента, конкретного индивидуума, тот и заказывает музыку. Он получает деньги рекламодателей, может делать новые бизнес-предложения. Это точка доходности, а остальные превращаются в трубу.

— С банками тоже труба будет?

— Банки рискуют превратиться в трубу по выдаче кредитов, потому что они могут потерять клиентов на определенные финансовые услуги либо из-за крупных ритейлеров, либо из-за телеком-операторов, либо из-за кого-то еще. Самое главное в борьбе за клиента — знание деталей, владение информацией. Сейчас больше всего информации о клиенте — у сотовых операторов. У банков данные об их клиентах фрагментарны, поскольку у многих клиентов открыты счета в разных банках, они пользуются разными финансовыми сервисами. Между собой банки практически не общаются и полную картину собрать не могут.

Информация и есть то оружие, которое потенциально позволит сотовым операторам превратить банки в трубу

А сотовый оператор всегда знает, где клиент находится, куда он звонит в рабочее время, куда — в выходные, куда он ездит отдыхать, в каких магазинах и что он покупает, какими карточками расплачивается и т. д. Они располагают колоссальной информацией о каждом из нас. Такого рода информация и есть то оружие, которое потенциально позволит сотовым операторам превратить банки в трубу.

— При этом сами банки, кажется, уверены в своей неуязвимости…

— Какие у банка сегодня преимущества? В первую очередь это репутация, доверие. Банку мы традиционно доверяем свои деньги, а сотовому оператору как-то не очень. Мы стараемся на счетах операторов держать ровно столько денег, сколько необходимо, а еще лучше — говорить в кредит.

Я больше готов доверить хранение денежных средств банку, чем сотовому оператору. Это у нас сидит в подкорке

Это касается доверия к банкам как к институтам. Лояльность к конкретному банку размывается. Имея счета в разных банках, я могу быстро переместить свои финансы из одного банка в другой, если там предложат какие-то более выгодные условия. Или если банк будет более современный и предложит мне более удобные сервисы.

Но концептуально я больше готов доверить хранение денежных средств банку, чем сотовому оператору. Это у нас сидит в подкорке. Все помнят, как еще недавно на перекрестках продавались списки абонентов на компакт-дисках. Мне кажется, что поколение должно смениться, чтобы люди стали больше доверять телеком-операторам.

Когнитивные технологии как ответ на экспоненциальный рост информации

— Когда мы говорим об обилии данных, мы неизбежно приходим к технологиям их анализа — Big Data

— Big Data — это уже не актуально. Big Data подразумевает, что мы создаем где-то очень большое хранилище и складываем в него очень много данных. На самом деле это бессмысленное занятие. Во-первых, во многих случаях это невозможно реализовать. Во-вторых, собирание данных — это временные и технологические затраты. Надо анализировать данные там, где они создаются, там, где они «живут». Не надо пытаться делать какие-то копии, куда-то переносить, создавать хранилища, складывать…

— Есть еще проблема хронического отставания: пока мы собираем и обрабатываем данные, эти данные уже устаревают…

— IBM говорила, что человечество с точки зрения IT входит в когнитивную эру. Когнитивные технологии, такие как наша технология Watson, позволяют очень быстро преодолеть технологическое отставание, связанное со скоростью обработки данных.

— Хорошо хоть хранить данные становится все дешевле. И их хранят все в большем объеме.

— Мы еще не столкнулись с настоящим наплывом данных. С развитием интернета вещей данные будут плодиться все больше и больше. Генерация данных будет увеличиваться экспоненциально. И это вызовет необходимость еще большего удешевления хранения данных, потому что хранить возрастающие объемы данных будет все равно дорого.

— Что такое когнитивные вычисления и чем они отличаются от искусственного интеллекта?

— Когнитивные вычисления — это некий собирательный термин, под которым собраны всевозможные инструменты, каждый из которых имеет признаки когнитивности, но не обязательно это искусственный интеллект. Искусственный интеллект — это, пожалуй, наиболее продвинутая разновидность когнитивных вычислений и когнитивного анализа.

— «Когнитивное» —значит, в чем-то уподобляющееся человеческому мозгу? Что-то, что работает, как наш мозг?

— Традиционные компьютерные системы анализа анализируют, можно сказать, по-компьютерному: они используют двоичные вычисления. Есть базы данных, таблицы с данными, можно одно поле сравнить с другим и выдать разницу. Это традиционные способы обработки информации. А если информация неструктурирована, если она не может быть оцифрована в традиционную базу данных? Если это видеоинформация, например? А если это требует еще и распознавания объектов? Ни одна из традиционных автоматизированных систем безопасности не способна отлавливать угрозы, распознавать объекты. Даже если пройдет человек с пистолетом, система может на него никак не среагировать.

— А Watson среагирует?

У Watson возможности существенно выше. Но дальше возникает вопрос: насколько четкую детализацию позволяют сделать камеры? Как только мы делаем большую детализацию, видеофайл, который генерируется этой камерой, становится очень тяжелым. И аналитическая система, которая должна уметь его обработать, должна иметь хорошую вычислительную мощность.

— Что нового делают Watson и другие системы когнитивных вычислений, чтобы помочь разобраться в этих огромных объемах данных?

— С одной стороны, это использование суперкомпьютерных технологий, которые позволяют при необходимости обрабатывать огромные массивы данных. С другой — их не всегда приходится обрабатывать. Анатолий Вассерман на презентации Watson привел пример отличия между тем, как работает мозг человека и как работает компьютер. Представим, что в игре «Что? Где? Когда?» задали вопрос: сколько раз в произведении сэра Артура Конан Дойла о Шерлоке Холмсе встречается фраза «Элементарно, Ватсон».

Технология Watson принимает решение так же, как это сделал бы человек

Знатоки, которые сидят за столом, понимают, что они не могут проанализировать все произведения Артура Конан Дойла. Значит, в вопросе есть подвох. И они, скорее всего, быстро догадаются, что правильный ответ: ни разу. Что сделает компьютер? Компьютер проанализирует все тексты, пролистает все страницы, будет искать совпадение этих слов, не найдет и скажет: «Ни разу».

Технология Watson принимает решение так же, как это сделал бы человек: не искать ответ, который заложен в семантике вопроса, а разобрать семантику вопроса и понять, что это неправильный вопрос, он содержит подвох. И Watson ответит на него исходя из этого.

Умные вычисления для банков

— И как это поможет банкам не превратиться в трубу?

— Сейчас доступно огромное количество информации о клиентах. Она позволяет выявлять зависимости, паттерны. Watson может создать точный портрет клиента, потому что он может обрабатывать информацию очень быстро, выявлять зависимости и сравнивать с потребительским поведением других клиентов, выявлять группы. Появляется возможность объединять людей в более компактные группы для того, чтобы делать для них более интересные целевые предложения.

Возьмем пример из wealth management. Клиент private banking хочет, чтобы банк помог ему заработать больше денег. При этом клиент банка попадает в зависимость от конкретного специалиста — от его личного субъективного понимания, куда стоит вкладывать деньги, а куда не стоит. Понятно, что специалисты пользуется какими-то инструментами, какой-то аналитикой. В банках есть целые команды аналитиков, делающих прогнозы, исходя из которых размещаются финансовые средства. Но если попросить Watson проанализировать эту же информацию и дать какие-то рекомендации, то, скорее всего, аналитик даст более взвешенную и правильную рекомендацию. И шансы на то, что клиент заработает больше денег, будут выше.

Watson помогает поднять процент удовлетворенных клиентов до 90–95%

Второй по величине банк Японии Mizuho Bank поставил во все свои отделения подключенных к Watson роботов, которые общаются с посетителями. Эти роботы могут давать консультации по банковским продуктам. Интересно, что у роботов есть возможность распознавать эмоции. Когда человек шутит или сердится, робот может распознать эмоциональность и скорректировать реакцию.

Следующий шаг — call-центры. Сейчас уже есть коммерчески используемые call-центры, построенные на Watson. Наша технология существенно повышает качество работы call-центра. Известно, что в таких местах высокая текучка кадров. Операторы часто допускают ошибки. В среднем, по статистике, 50% обращений в call-центр оказываются неуспешными. Клиенты остаются неудовлетворенными. Они не получают того, что за чем обращались в call-центр. 10% обращений гарантированно приводят к эскалации конфликта. А Watson помогает поднять процент удовлетворенных клиентов до 90–95%.

Социальные вызовы трансформации

— Если бы я был оператором call-центра, я всерьез бы задумался о переквалификации. Все эти технологии сделают большое число людей ненужными…

— Я думаю, самые сложные вызовы технологической революции, которые стоят в будущем перед человечеством, это вызовы социального характера. Робототехника преобразует конвейерное производство. Умные автомобили могут убить профессию таксиста. И так далее… В США 3,5 млн водителей-дальнобойщиков. Если они останутся без работы, куда они пойдут, что они будут делать? Как их занимать?

И с банками то же самое. Традиционные отделения уходят в прошлое. Банки закрывают их сотнями.

— Да, действительно, на Западе происходит стремительное сокращение сетей отделений, но у нас вроде бы пока нет.

— У нас тоже. Может быть, у нас этот процесс чуть-чуть задерживается. Но все крупные банки в России говорят, что будут сокращать отделения, будут оставлять их только для private banking, для вип-клиентов, а всех массовых клиентов переводить в дистанционные каналы.

Это действительно может привести к социальной катастрофе. Когда так много людей остаются без работы, государство должно что-то с этим делать. И возможно, это тоже станет сдерживающим фактором для проникновения технологий.

— У нас генетику тоже запрещали…

— Понятно, что хорошие технологии рано или поздно пробьют себе путь. Искусственные ограничения всегда приводят к отставанию, к еще более существенным проблемам. Но государство должно сделать так, чтобы этот переход был плавным, чтобы государство могло справиться с большим количеством людей, которым нужно помочь найти другую профессию.

Интегрироваться, а не выбрасывать. Банковские legacy systems

— Поговорим о более «скучном» — о банковских информационных системах. Банкинг — одна из первых отраслей, где стали широко использоваться информационные технологии. И сейчас банки попали в ловушку: их ключевые информационные системы устарели, а бизнес предъявляет к ним все более высокие требования. Что делать? Все менять? А ведь доходы банков падают, маржинальность бизнеса снижается. Где взять деньги на такие перемены?

Современные технологии разработки позволяют многое надстраивать или выстраивать рядом с legacy systems

— Не уверен, что менять надо все. Хотя наверняка какие-то legacy systems (устаревшие системы.— Bankir.Ru) действительно менять надо. Если говорить про core banking (АБС), то надо смотреть, во что банку обходится поддержка этих систем, сколько стоит внесение изменений, насколько это соответствует стратегии банка. Здесь всегда много аргументов «за» и «против»: менять или не менять.

Современные технологии разработки позволяют многое надстраивать или выстраивать рядом с legacy systems. Есть хорошие интеграционные продукты, которые позволяют не выбрасывать АБС, а интегрироваться с ними. Есть новые облачные платформы, которые позволяют быстро вести разработку новых сервисов. Они позволяют буквально за считаные дни, а то и часы разрабатывать полноценные приложения, быстро их обкатывать, тестировать и выпускать «в бой».

— Имеются в виду облачные решения, разработанные IBM?

Облака — это действительно тренд

— Есть открытые системы, есть такие, которые предлагают корпорации, IBM в том числе. Мы, кстати, предлагаем решения, которые основываются на открытых платформах. Мы используем платформу Open Stack для подобного плана решений, а не создаем proprietary-решения. Но облака — это действительно тренд, позволяющий заказчикам создавать современные сервисы, которые нужны клиенту. Например, мобильный банкинг.

Зачем убивать или менять АБС? На какую систему ее будем менять? Посмотрите на эволюцию core banking систем, как российских, так и международных. Там нет каких-то особо прорывных технологий. Да, могут применяться более современные технологии программирования, может быть сконструировано более современное ядро. Но каких-либо революций в core banking мы не видим. Революции происходят в новых сервисах и новых продуктах.

Стандартизация API

— Мне кажется, раньше считалось, что открытое программное обеспечение неприемлемо для каких-то больших промышленных решений. А сейчас вы приходите к его использованию?

— На самом деле мы давно уже к этому пришли. Это можно назвать другим словом: «стандартизация» — когда появляются стандартные интерфейсы, стандартные API, стандартные протоколы.

— Где же это они появляются? У нас пока не видно…

— На самом деле они появляются. Появляются открытые интерфейсы, открытые протоколы, но для того, чтобы здесь появились стандарты, должно пройти время. Даже стандарты электрических вилок и розеток в мире до сих пор разные. Какая огромная экономия была бы для всего человечества, если это унифицировать, но все равно — пока розетки разные.

Какая технология станет более массовой, более востребованной

В IT таких разных «вилок с розетками» очень много, но API появляются, они открыты. Если кто-то публикует спецификацию на свои интерфейсы, значит, кто-то другой может к этому интерфейсу пристыковаться. Дальше весь вопрос в том, какая технология станет более массовой, более востребованной. Она и займет в итоге большую часть рынка, станет стандартным решением.

— Счастье с зарядками для смартфонов на Android уже наступило. Мы уже не бегаем по офису: «У кого есть зарядка для Nokia?»

— Это хороший пример. Я уверен, что в IT мы двигаемся точно так же.

— Сейчас этот путь, похоже, проходит блокчейн.

— Совершенно верно. Есть как минимум семь разновидностей блокчейна, которые на слуху. Все должно стандартизоваться, иначе не полетит, иначе будет слишком много несовместимых друг с другом технологий, которые в рамках глобализации и глобальной интеграции будут выступать тормозом.

— Что делать обычному среднему банку с его унаследованной системой, зоопарком приложений и платформ? Ему надо думать о том, чтобы как-то все это стандартизовать?

— Честно говоря, я думаю, что большое количество таких банков не переживет следующего этапа развития технологий.

— То есть им не надо об этом думать?

— Думать им надо. Но сегодня мы слышим много разговоров и видим мало банков, которые реально что-то делают. Скорость и масштаб бизнес-трансформации недооцениваются топ-менеджерами и владельцами банков. Они считают, что у них есть еще лет десять впереди, и они спокойно посмотрят, что сделают другие, и что-то поменяют. С такой позицией они не переживут этот цикл перемен.

Подробнее  прочитать про реализованные решения IBM для банков и других индустрий.

[Счетчик]