6 Minutės
Europos bankai rengiasi didelėms personalo pertvarkoms, nes dirbtinis intelektas (DI) vis plačiau keičia kasdienę bankininkystę. Nauji skaičiavimai ir analitinės apžvalgos rodo, kad per artimiausią dešimtmetį gali išnykti dešimtys tūkstančių darbo vietų, kai kredito įstaigos automatizuos back‑office veiklas, rizikos kontrolės procesus ir klientų aptarnavimo eiga. Šis pokytis yra tiek technologinis, tiek organizacinis: bankai investuoja į automatizavimo sprendimus, natūralios kalbos apdorojimą, mašininį mokymąsi ir modelių valdymo sistemas, o kartu sprendžia, kaip išlaikyti pasitikėjimą ir atitikimą reguliavimo reikalavimams.
Which jobs are at risk and why
Vienos didžiausių finansinių institucijų, įskaitant „Morgan Stanley“, atlikti analizės vertinimai (cituojami įvairių finansinių leidinių) rodo, kad per visą Europą iki 2030 m. gali būti panaikinta daugiau nei 200 000 bankų darbo vietų. Šis skaičius apytiksliai sudaro apie 10 procentų darbuotojų 35 didžiausiose kredito įstaigose, o poveikis bus didžiausias mažiau matomose, bet verslui gyvybiškai reikalingose srityse: operacijų valdyme, rizikos kontrolėje ir atitikties (compliance) funkcijose. Būtent šios užduotys — buhalterinių lentelių apdorojimas, anomalijų identifikavimas, ataskaitų generavimas, transakcijų monitoravimas — yra tinkamiausios algortimų ir mašininio mokymosi sprendimams, nes automatizuotos sistemos tokias užduotis atlieka greičiau, pigiau ir su mažesniu žmogiškųjų klaidų kiekiu nei tradicinės rankinės procedūros.
Bankai pasitiki produktyvumo augimu kaip pagrindiniu mainų faktoriu. Keli nepriklausomi tyrimai ir bankų vidaus modeliai nurodo, kad tam tikrose funkcijose automatizavimas gali padidinti produktyvumą maždaug 30 procentų arba net daugiau. Tokie produktyvumo potencialai verčia bankų vadovus ir valdybas spartinti DI diegimą, net jei tai reiškia socialines pasekmes, darbuotojų pergrupavimą ar permainas organizacinėje struktūroje. Ekonominis motyvas — mažesnės veiklos sąnaudos ir didesnis apdorojamų sandorių skaičius — tampa stipriu varikliu strateginiams sprendimams.
Tendencija jau matoma konkrečiais pavyzdžiais. JAV įmonė „Goldman Sachs“ perspėjo darbuotojus apie įdarbinimo sustabdymo priemones ir atleidimus, susijusius su jos „OneGS 3.0“ DI programa, kurie gali tęstis iki 2025 metų ir paveikti klientų įtraukimą (client onboarding) bei reguliuojamų ataskaitų rengimą. Europoje Nyderlandų bankas ABN AMRO paskelbė, kad iki 2028 m. planuoja sumažinti maždaug penktadalį savo darbuotojų, kai tuo tarpu „Société Générale“ vadovybė nurodė, jog peržiūrint kaštus ir darbo srautus nėra jokių užimamų pozicijų, kurias būtų galima visiškai laikyti nepažeidžiamomis. Tokie pavyzdžiai atspindi platesnį judėjimą link skaitmenizavimo, centralizacijos ir automatizacijos, kai operatyvios funkcijos konsoliduojamos arba perduodamos į programinius sprendimus.
Vis dėlto nuomonės vadovų tarpe nėra vienodos. Kai kurie pramonės lyderiai įspėja, kad per didelis žmogiškojo sprendimo elementų pašalinimas arba nesugebėjimas apmokyti jaunųjų specialistų bankininkystės pagrindų ilgainiui gali pakenkti sektoriui. Tai reiškia, kad reikės balansuoti tarp automatizavimo efektyvumo ir žmogiškosios patirties išsaugojimo — pavyzdžiui, išlaikant ekspertų komandas sudėtingiems atvejams, kurie reikalauja visapusiškos interpretacijos, teisinių vertinimų ar strateginių sprendimų. Šis įtampa tarp technologijų ir žmogiškųjų kompetencijų lems tiek greitį, kuriuo darbo vietos bus panaikintos, tiek skaičių tų, kurios bus transformuotos į naujas, aukštesnės kvalifikacijos pareigas.
What this means for the wider market
DI inicijuojami atleidimai bankų sektoriuje yra dalis platesnio pokalbio apie technologijas ir darbą. Ekspertai jau seniai perspėjo, kad dirbtinis intelektas gali sukelti reikšmingą darbų perkėlimą įvairiose pramonės šakose, o bankininkystė dabar aiškiai patenka į šią zoną. Todėl darbuotojams pagrindinis iššūkis — perorientuoti įgūdžius į sritis, kurių sunkiau automatizuoti: priežiūros ir valdymo funkcijas, modelių ir duomenų gobernansą (model governance), duomenų mokslą, kibernetinį saugumą bei tiesioginį klientų aptarnavimą, kur empatija ir kompleksinis sprendimas yra svarbūs. Bankų vidaus mokymų strategijos, partnerystės su universitetais ir profesionalių mokymo programų plėtra taps kritiniais aspektais siekiant sumažinti socialinį poveikį.
Vartotojams ir reguliuotojams šie pokyčiai kelia naujus klausimus apie operacinį atsparumą, sprendimų priėmimo skaidrumą ir fizinių padalinių ateitį. Kai bankai uždaro filialus ir labiau pasikliauja automatizuotomis sistemomis, reguliavimo institucijos atkreipia dėmesį į tai, kaip užtikrinti, kad automatizuotos priemonės būtų patikimos, paaiškinamos (explainability) ir atitiktų duomenų apsaugos bei finansinių ataskaitų reikalavimus. Operacinis atsparumas tampa kertine tema — reikalingi planai gedimų atveju, nepriklausoma modelių priežiūra ir aiškūs auditavimo mechanizmai, kurie leistų nustatyti, kada automatika veikia netinkamai ir kaip greitai įsikišti žmogiškajam personalui.
Galiausiai DI plėtra bankininkystėje nėra vien tik apie mažinimus. Tai struktūrinis pokytis, kuris perrašys pareigybių aprašus, suteiks reikšmę naujiems techniniams ir analitiniams įgūdžiams bei privers institucijas suderinti efektyvumo didėjimą su žmogiškuoju vertinimu, kuris yra pasitikėjimo finansiniame sektoriuje pagrindas. Bankų verslo modeliai keičiasi: didesnė dalis veiklos gali tapti automatizuota, išaugus poreikiui naujoms paslaugoms — pvz., DI valdymo konsultacijoms, modelių etikos ir atsakingo DI audito paslaugoms — atsiras ir naujų darbo vietų rūšių. Svarbu pažymėti, kad nors kai kurios tradicinės operacijos gali nykti, o dalis darbuotojų gali būti atleisti, atsiras galimybės persitvarkyti: darbuotojai, kurie gebės derinti finansines žinias su duomenų mokslo, modelių interpretacijos ir reguliavimo suvokimu, taps labiau pageidaujami rinkoje.
Norint sumažinti neigiamą poveikį, reikės koordinuotų veiksmų: verslo strategijų, valstybinės užimtumo politikos ir profesinio mokymo iniciatyvų. Bankai, valdžios institucijos ir švietimo įstaigos turi bendradarbiauti, kad sukurtų skaidrias pertvarkymo schemas, finansinę paramą perkvalifikavimui ir persikvalifikavimo programas, kurios atitiktų darbo rinkos poreikius. Tokiu būdu DI diegimas gali tapti ne tik mechanizmu mažinti sąnaudas, bet ir varomąja jėga verslo pokyčiams, naujoms paslaugoms ir didesniam klientų aptarnavimo efektyvumui.
Šaltinis: smarti
Palikite komentarą