Джон Будро - Реинжиниринг бизнеса [Как грамотно внедрить автоматизацию и искусственный интеллект] [litres]

Теперь давайте подробнее остановимся на том, как автоматизация меняет деятельность финансового сектора (рис. 3.1).

В 1970-е гг., когда банкоматы еще только-только появились, все ожидали, что новые машины лишат работы банковских кассиров, взяв на себя их наиболее монотонные стандартные обязанности. Действительно, среднее число кассиров, работающих в отделениях американских банков, уменьшилось с двадцати в 1988 г. до тринадцати в 2004 г. Сегодня кое-где и вовсе трудится менее пяти клерков. В то же время снижение затрат позволило банкам открывать больше отделений, реагируя на растущий спрос. За тот же период число банковских филиалов в США увеличилось на 43 %, и в итоге общее число операционистов заметно выросло. Как мы уже объясняли в главе 1, банкоматы отнюдь не сократили количество рабочих мест. Они позволили сотрудникам банков отказаться от шаблонной работы, переключившись на продажи и обслуживание клиентов, – задачи, с которыми машина пока справиться не в состоянии. Со временем мы увидим, как механизмы, покончив с перестройкой всего процесса транзакций, освоят деятельность, требующую интеллектуальных усилий и приносящую более значительную прибыль, включая трейдинг и аналитику. А в будущем речь пойдет уже о выполнении машинами (самостоятельно или в сотрудничестве с людьми) еще более нестандартных обязанностей, предполагающих неустанную работу мысли. Искусственный интеллект перейдет с «познания неизвестного» (допустим, я не знаю, какой портфель активов будет оптимальным для человека моего возраста при приемлемом для меня уровне риска) к «познанию непознаваемого» (например, я не понимаю, какие изменения внести в портфель активов в связи с пока неизвестными событиями на рынке, но искусственный интеллект сможет предсказать их потенциальное влияние и изменить состав портфеля надлежащим образом).

А теперь посмотрим, что происходит за пределами финансового рынка. Какие же виды автоматизации существуют и как они будут развиваться в будущем? (См. врезку «Почему искусственный интеллект перспективен? Конвергенция»,)

Как мы уже говорили, технологии, которые используются сегодня в данной области, делятся на три категории: роботизированная автоматизация процессов, познавательная автоматика и социальная, или коллаборативная, робототехника (табл. 3.2) [19] George Zarkadakis, Ravin Jesuthasan, and Tracey Malcolm, “The 3 Ways Work Can Be Automated,” hbr.org, October 13, 2016; https://hbr.org/2016/10/the-3-ways-work-can-be-automated?autocomplete=true . . Их влияние на организацию труда определяется целым рядом различий, к которым относятся:

• способность к автоматизации разных видов рабочих задач;

• возможности в области взаимодействия с людьми и обучения в процессе этого взаимодействия;

• типы и масштабы возможностей применения;

• уровень развития технологии;

• стоимость внедрения и поддержки;

• время внедрения;

• уровни и типы окупаемости.

Рассказывая далее о каждом из трех видов автоматизации, мы будем говорить о том, какое влияние он оказывает на организацию труда. Теоретические выкладки и примеры помогут вам разобраться в том, каким образом совмещение этих трех типов способно изменить деятельность вашей компании.

Роботизированная автоматизация процессов внедряется давно и на сегодняшний день лучше всего известна потребителям. Она используется для автоматизации масштабных, несложных однотипных задач. К примеру, давно применяется при решении задач, требующих постоянного переключения с одного источника данных на другой для переноса или объединения информации из разных систем. Наиболее распространенные системы занимаются переносом данных между программными комплексами или с помощью несложных алгоритмов ищут нужные сведения в электронных письмах и таблицах, затем вводя информацию в автоматизированную систему управления предприятием или систему управления информацией о клиентах. Эти задачи, как правило, слишком просты, чтобы использовать для них сложные IT-решения. Простейшая робототехника автоматизирует их быстро и без лишних затрат, не требуя отдельного управления и обучения персонала. Британская фирма Xchanging, системный интегратор, разрабатывающий решения для страховых компаний, с помощью 27 созданных специалистами компании роботов Blue Prism автоматизировала 14 ключевых процессов, что включает в общей сложности 120 000 роботизированных транзакций в месяц и на 30 % снижает стоимость процесса [20] Leslie Willcocks, Mary Lacity, and Andrew Craig, “Robotic Process Automation at Xchanging,” Paper 15/03, The Outsourcing Unit Working Research Paper Series, June 2015. . (См. врезку «Три типа задач для роботизированной автоматизации процессов».)