Формирование будущего банков PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальный поиск. Ай.

Создавая будущее банков

В моих последних двух сообщениях я определил что такое компонуемый банкинг и его потенциальный охват.

К 2030 году банковский ландшафт будет выглядеть совсем иначе

В обоих этих сообщениях я выделил BIAN как способ определения компонуемых модулей. Одна вещь, которую я хотел бы добавить, это то, что BIAN сначала представляет бизнес-модель банковского дела, а затем то, как она может быть поддержана технологиями. Речь идет не о модульности программных компонентов, которые можно легко заменить, а о создании гибкости и динамичности в банковской сфере путем создания канонического представления банковского бизнеса.

Самая большая проблема для любого банка заключается в том, как им достичь такого видения компонуемого банкинга, когда за десятилетия инвестиций в технологическую автоматизацию у них есть сотни или тысячи систем, некоторые из которых обмениваются данными посредством извлечения, некоторые интегрированы через технические мосты и, возможно, еще несколько современные решения через API? Интеграция — одна из самых больших головных болей, с которыми сталкивается банк, поэтому идея компонуемого банкинга была бы проще, если бы каждая система имела API, но это просто не реальный мир.

В дополнение к этому, не каждый процесс основан на межсистемном взаимодействии. Существуют процессы, требующие вмешательства человека, часто управляемые программным обеспечением для автоматизации бизнес-процессов. Иногда эти процессы необходимы, потому что без них интеграция систем может быть невозможна: проблема с вращающимся креслом для ввода данных из одной системы в другую (здесь особенно удобна роботизированная автоматизация процессов, или RPA).

За последние несколько лет к ним был добавлен искусственный интеллект (ИИ), чтобы сделать маршрутизацию потоков более разумной. Как всегда, технологи отлично решают отдельные процессы, но бизнес имеет тенденцию быть более сложным, и только намного позже мы начинаем видеть более широкую картину. Например, что, если процесс включает межсистемную интеграцию, системы рабочих процессов и роботизированную автоматизацию процессов? Кроме того, что, если вам нужно измерять, отслеживать и управлять этими процессами, чтобы их можно было оптимизировать?

В одном из банков, где я отвечал за ИТ-архитектуру и стратегию, я обнаружил, что используются шесть разных систем документооборота. И это не по всему банку, а только по одному бизнес-направлению. Это была классическая проблема спагетти-архитектуры, вызванная в основном разрозненными реализациями отдельных бизнес-требований или процессов. Я уверен, что большинству из вас знакомы описанные выше проблемы, но, похоже, теперь есть новое решение этой проблемы.

Это то, что исследовательская и консалтинговая фирма Forrester выделяет как новое пространство под названием «глубокая автоматизация процессов». Проще говоря, это уровень, который находится над ИТ-системами, системами рабочих процессов и решениями RPA и сочетает в себе оркестровку и выполнение всего сложного процесса. Применительно к нескольким сложным процессам этот уровень может действовать как операционная система предприятия. Существуют такие решения, как Luther Systems, которые уже заявляют, что способны справиться с самыми сложными сценариями, с которыми приходится сталкиваться банкам.

Ключевым моментом здесь является то, что мы часто слышим, что цифровая трансформация — это сложно, медленно и дорого. Довольно часто я встречаю банки, которые все еще рассматривают переход от индивидуального поэтапного подхода в конкретных областях бизнеса. Разрозненный подход в рамках большой программы. Вместо этого важно сделать шаг назад и посмотреть на общую картину сегодня (текущий ландшафт), определить желаемое состояние (будущий ландшафт), а затем решить, как его достичь и с помощью каких технологий.

Это определенно сложнее, чем кажется, но это достижимо. Это требует сильного сочетания бизнес- и технологического видения и лидерства, но это бизнес-направление. Однако, если видение банка состоит в том, чтобы просто оцифровать то, что у него есть, т. е. автоматизировать то, как они продают и обслуживают продукты, которые у них есть сегодня, то это, вероятно, то, что им может сойти с рук, не создавая компонуемый банк.

Прямо сейчас доступно много новых технологий, а на горизонте еще больше, и регулирующие органы настаивают на изменениях для создания более конкурентоспособных услуг. Возможно, сейчас происходит больше инноваций, чем когда-либо в истории банковского дела.

Поэтому я просто говорю, что время, потраченное на создание гибкости в банковской сфере, не просто потрачено с пользой, но критически важно. Гибкость, оперативность и инновации являются ключевыми компетенциями, которые будут поддерживать конкурентоспособность банков в течение следующего десятилетия. К 2030 году банковский ландшафт будет совсем другим. Победители и проигравшие будут определены по тому, насколько хорошо они разработали свою технологию, руководствуясь сильным видением бизнеса.


Формирование будущего банков PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальный поиск. Ай.

Об авторе

Дхармеш Мистри работает в банковской сфере 30 лет и находится в авангарде банковских технологий и инноваций. От самых первых приложений для интернет-банкинга и мобильного банкинга до искусственного интеллекта (AI) и виртуальной реальности (VR).

Он был по обе стороны забора, и он не боится делиться своим мнением.

Он генеральный директор Спросите, в котором основное внимание уделяется опыту для домашних хозяйств, а также инвестору и наставнику в сфере проптех и финтех.

Следите за Дхармешем в Твиттере @dharmeshmistry и LinkedIn.

Прочтите все его размышления «Я просто говорю» здесь.

Отметка времени:

Больше от Банковские технологии