Rishi Chohan, U.S. CEO of GFT Technologies – Interview Series

Rishi Chohan, U.S. CEO of GFT Technologies, je zkušený lídr digitální transformace s více než 20 lety zkušeností v softwarovém a servisním průmyslu, včetně rolí ve firmách Ernst & Young a SoftServe. Od svého nástupu do funkce v roce 2025 se zaměřil na rozšíření AI-poháněné strategie GFT po整个 Spojených státech tím, že posílil vazby s finančními institucemi, výrobci a technologickými partnery, zatímco modernizoval zastaralé systémy pro připravenost na AI.

GFT Technologies je globální firma pro digitální transformaci a softwarové inženýrství specializující se na AI, modernizaci cloudu a platformní inovace pro bankovní, pojišťovací a výrobní sektory. Založena v roce 1987 a působící ve více než 20 zemích, GFT sdružuje více než 12 000 profesionálů. Jejich práce je vedena pěti základními hodnotami: Caring, Committed, Collaborative, Courageous a Creative.

Měli jste na starosti transformace u významných institucí, jako jsou EY a SoftServe, ale vstup do role U.S. CEO ve firmě GFT během zásadního AI posunu je jedinečnou výzvou. Co vás osobně přitáhlo k této příležitosti – a co vás nejvíce nadchne při formování další kapitoly GFT?

Od samého začátku mých rozhovorů s GFT jsem si uvědomil, že tato společnost je v pozici útočit na společné průmyslové výzvy mnohem jinak než i nejzavedenější hráči digitální transformace. Bylo zřejmé, že tato společnost je finančním služebním gigantem, a to jak z hlediska technické odbornosti, tak – možná ještě důležitějšího – hlubokých znalostí domény. Tým, se kterým bych pracoval, měl znalosti, které možná dokonce přesahují znalosti finančních institucí samých.

Když jsme pokračovali v rozhovorech, rychle jsem vytvořil vizi, jak bych přistoupil k této příležitosti transformovat finanční služby firmy pro jejich vlastní AI budoucnost, zatímco GFT současně prochází svou vlastní AI-centrickou transformací.

Nyní, když jsem strávil několik měsíců prací uvnitř organizace, potvrdil jsem své počáteční podezření: Skutečnost, že sedíme na rozcestí technické odbornosti, hlubokých finančních znalostí a rozsáhlých AI zkušeností, nás staví do velmi jedinečné pozice, abychom mohli vynalézat zastaralé obchodní modely a přístupy – buď od základu nebo kousek po kousku. Je to přístup “vyberte si自己的 dobrodružství” k narušení odvětví, které je zralé na narušení, a jsem rád, že jsem jeho součástí.

GFT je uprostřed pětileté cesty stát se plně AI-centrickou společností. Interně, co to vypadá zatím?

Existují čtyři hlavní oblasti, kterým se věnujeme. V širokých obrysech jsou:

1. Audit našich procesů a operací, abychom určili, jak a kde AI může povысit členy týmu.
2. Určení příležitostí, které můžeme využít v krátkodobém horizontu, stejně jako to, co potřebujeme budovat pro dlouhodobý horizont. To zahrnuje identifikaci oblastí, kde zaměstnanci mohou využívat AI ve svých denních úkolech nyní, zatímco jsme prováděli komplexní roadmapu, která ovlivňuje operace holisticky v průběhu času.
3. Aplikace naší vlastní proprietární generativní AI řešení pro škálování našeho softwarového vývoje pro naše klienty a dostat je na trh rychleji. Už jsme viděli produktivní zisky v rozmezí od 30 % až do 90 %, v závislosti na projektu, jako přímý výsledek implementace tohoto AI pro dodání nových služeb a nabídek.
4. Vzdělávání našich zaměstnanců během přechodu, aby bylo jasné, kde AI může nastoupit a kde mohou růst s ním, aby podpořili evoluci společnosti.

Můžete sdílet konkrétní příklady nebo use cases, které ilustrují dopad GFTova generativního AI řešení, zejména ve finančních službách?

Jeden dobrý nedávný use case, na který puedo odkázat, je nová řešení, kterou jsme vyvinuli pro banky a soukromé kapitálové firmy. Vyvinuli jsme generativní AI asistenta, který hodnotí úvěrové riziko, aby informoval o významných úvěrových rozhodnutích – v exponenciálním měřítku. Nový nástroj automaticky skládá obrovské množství finančních dat, aby vytvořil úvěrové zprávy, snižuje časové rámce z hodin a dokonce dnů na pouhé minuty, zatímco zajišťuje soulad. Díky úspoře času na vytváření zpráv (říkáme 40 %, ale to je konzervativní), úvěroví analytici mohou nyní zvýšit svou pozornost na hodnocení komplexních rizikových rozhodnutí.

Toto je řešení velkého problému, protože ve věřitelském průmyslu každá sekunda platí – ale příliš rychlé jednání může vést k lidským chybám, a jediná přehlédnutá skutečnost může ovlivnit významná úvěrová rozhodnutí.

Protože může trvat dny manuální práce na sestavení rizikové zprávy, jediný způsob, jak společnosti historicky mohly jednat rychleji – bez přetížení pracovníků a riskování chyb – bylo škálovat týmy. Nyní, s tímto novým generativním AI přístupem, finanční instituce mohou učinit úvěrové rozhodnutí rychleji s vyšší jistotou.

Jiný nedávný příklad pochází z největší pojišťovny v Brazílii, která využila naše proprietární AI nástroj k identifikaci zranitelností ve svém kódu a prevenci kybernetických útoků, než k nim došlo.

To je kritické, protože velké finanční instituce jsou obzvláště zranitelné vůči hackerům – a tato pojišťovna konkrétně zažívala řadu útoků každý den. Přestože měla velkou tým věnovaný odhalování a identifikaci potenciálních úniků, než k nim došlo, kvůli obrovskému množství zranitelností, hackeři stále procházeli skrze mezery v jejich obranách.

GFTovo AI řešení bylo schopno identifikovat anomálie o 90 % rychleji, než vývojářské týmy dříve. Kromě toho, jakmile byly identifikovány, AI řešení se používá k automatickému opravě zranitelností v kódu, aby se zabránilo útokům, což činí proces o 66 % rychlejším, než dříve.

Obě tyto schopnosti společně představovaly úspory efektivnosti až 30 % v celém vývojovém cyklu během pouhých 3-4 měsíců.

S vaší zkušeností s vedením projektů pro top-tier banky, jako jsou JPMC, Morgan Stanley a Citibank, jak přizpůsobujete GFTovu AI strategii, aby splňovala hyper-specifické potřeby U.S. finančních institucí?

Z mé práce s top-tier bankami a v rámci různých aspektů finančního prostoru jsem jasný o potenciálu, který AI představuje pro finanční instituce. Znalosti, které přináším do GFT, doplňují 35 let zkušeností GFT ve finančním prostoru.

Během let jsem svědkem společných výzev, které vznikají napříč projekty, na kterých jsem měl tu čest pracovat, stejně jako nuancovaných bolestí, kterým čelí jednotlivé společnosti. Být schopen vidět tyto makro trendy a jak ovlivňují jak celé odvětví, tak konkrétní společnosti, mi dal velmi jasnou představu o tom, jak a kde aplikovat AI. Přes celou škálu čelí institucím výzvám, jako je praní špinavých peněz, podvody, identifikace zákazníků a komplexní úvěrové zprávy, po dlouhou dobu.

Například GFT infuzuje Google Vertex AI do přední banky, aby vylepšila její detekci podvodů. Přestože tato technologie není typicky používána pro tento účel, instituce potřebovala řešení, které by mohlo být snadno integrováno do jejích komplexních systémů. Na podporu této žádosti GFT pomáhá bance školení Google Vertex na běžných vzorcích, aby identifikovala potenciální podvody a spustila akci, aby je zabránila.

Kromě toho GFT spolupracuje s AWS na budování AI-poháněných řešení pro banky. V Singapuru jsme postavili na AI poháněný proces boje proti praní špinavých peněz.

Z hlediska celkové GFT strategie pracuji na nalezení správné rovnováhy mezi rozvojem našich vlastních proprietárních AI řešení a těmi, které budujeme pro klienty spolu s našimi dlouhodobými technologickými partnery, jako jsou Google a AWS.

GFT má za cíl stát se globálním lídrem v odpovědném AI. Jaké zábrany nebo řídící rámce zavádíte, aby zajistily bezpečnost, transparentnost a soulad s regulacemi, zejména v vysoce regulovaných sektorech?

Různé finanční instituce dodržují různé regulace; v současné době neexistuje žádný univerzální zábran, pokud jde o AI. To znamená, že abychom zůstali v souladu a zajistili bezpečnost pro každého klienta, přizpůsobujeme se konkrétním pravidlům každé instituce.

Řešení, která poskytujeme, jsou snadno přizpůsobitelná. Před spuštěním se ujistíme, že jsme seznámeni s regulacemi a pravidly spojenými s touto konkrétní institucí a upravíme řešení, aby splňovalo jejich prostředí. Tímto způsobem nikdy nevznikají žádné bezpečnostní nebo regulační problémy.

Kromě přizpůsobení našich řešení regulačním požadavkům jednotlivých společností dodržujeme také průmyslové regulace, jako je GDPR v Evropě.

Byl jste popsán jako datově orientovaný, akčně orientovaný lídr. V praxi, jak vytváříte tuto kulturu napříč tak velkou organizací – zejména jednou, která prochází rychlou AI transformací?

Prvním krokem při vytváření datově orientované kultury napříč organizací je zajištění toho, aby každý člen pochopil přínosy práce tímto způsobem.

Abychom mohli úspěšně provozovat podnik, týmy potřebují přístup k organizačním datům. Poskytuje náhled na to, co funguje a co nefunguje, a může poskytnout projekce pravděpodobných výsledků pro různé scénáře. Ozbrojeni těmito daty je mnohem snazší učinit rozhodnutí, která jsou správná pro vaši společnost.

Abych to demonstroval, je nezbytné vést příkladem a ukázat, jak datové rozhodnutí mohou přinést smysluplnou změnu, která prospěje všem v organizaci. Například, pokud prodejní data ukazují, že konverzní poměr je nízký, víme, že je to oblast, která potřebuje pozornost, a můžeme vytvořit strategii, aby se tato výzva vyřešila. Jakmile jsou prospěšné výsledky datové orientované kultury zřejmé, je snazší pro týmy napříč organizací, aby tuto praxi bezproblémově přijaly.

Zejména během rychlé AI transformace jsou data nezbytná k pochopení, jak tato změna funguje, a kde mohou být oblasti pro zlepšení.

Mimo bankovnictví, jak GFT uplatňuje svou AI strategii v jiných sektorech, jako je výroba? Existují jedinečné výzvy nebo příležitosti při překladu finančních sektorových znalostí do průmyslových aplikací?

Ve výrobním průmyslu má GFT silné partnerství s Google. Společně jsme během posledního roku vydávali AI use cases specificky vytvořené pro výrobní podlahy výrobců.

Minulý rok jsme oznámili implementaci Google Cloud Manufacturing Data Engine (MDE), který pohání AI schopnosti, jako je vizuální kontrola výrobní linky, prediktivní údržba strojů a výrobní prognózy. Nyní, v tomto roce, jsme představili naši další sadu aplikací postavených na Google Gemini modelech, včetně schopnosti určit kořenovou příčinu chyb a vad, vizuálních dashboardů, které umožňují uživatelům dotazovat se na celofiremní data v přirozeném jazyce, a schopnosti převést tisíce strojních školicích manuálů na avatar-váděné video demonstrace.

Při překladu finančních sektorových znalostí do průmyslových aplikací jde méně o odvětví samotné a více o objevy v kódu. Ve všech odvětvích jsou znalosti o vývoji kódu a softwarových životních cyklech důležité a přenositelné – kód může vytvářet a dělat různé věci, ale určité překážky nebo výzvy spojené s vývojem softwaru jsou univerzální. Používáme to, co se naučíme v každém projektu, ať už pro finanční instituce nebo výrobce, abychom přinesli hlubší poznatky do našeho dalšího projektu.

S strategickými partnerstvími s NVIDIA, AWS a Google Cloud, co vidíte jako další evoluci GFTova ekosystémového přístupu? Budou vertikálně specifické AI produkty společně vyvíjeny nebo nezávisle postaveny?

Už jsme začali vyvíjet a nezávisle budovat AI řešení. AI use cases pro výrobu, které jsme vydali s Google Cloud, jsou pouze začátkem naší práce na automatizaci výrobní podlahy. Rovněž brzy plánujeme vydat finanční specifické AI use cases, které jsme vyvinuli s AWS pro U.S. banky.

Kromě toho neustále rozšiřujeme naši nezávisle postavenou generativní AI řešení pro softwarový vývoj.

GFTova pětiletá strategie zahrnuje smělé cíle: dosažení 1,5 miliardy EUR výnosu a stát se uznávaným AI lídrem. Když se díváte dopředu do roku 2029, jaké milníky nebo signály vám řeknou, že společnost je skutečně na správné cestě?

Naše dvě hlavní cíle, které jsou pro nás zásadní, se týkají kultury a řešení.

Za prvé, musíme změnit jak myšlení, tak tvrdé dovednosti všech členů organizace, aby AI byla na čele toho, jak operujeme. To není omezeno pouze na náš technický personál; každý člen týmu, ať už je to vývojář, prodejní zástupce nebo marketér, bude kompletně proškolen na používání našich AI řešení.

Za druhé, měříme úspěch podle vysoce přidaných služeb, které dodáváme našim zákazníkům. V příštích pěti letech doufáme, že uvidíme procento projektů, které mají AI zabudované do služeb a produktů, které dodáváme, prudce vzrůst.

Už jsme viděli významný pokrok v obou oblastech, s velkou částí našeho personálu, který je již proškolen a používá AI interně, stejně jako rostoucím AI prvkem v projektech, do kterých se zapojujeme. Tyto základní cíle jsou nezbytné pro vytvoření silného základu. V GFT víme, že AI bude i nadále evolucí v příštích letech, a jediný způsob, jak zůstat před ní, je připravit se nyní.

Nakonec, nyní, když jste strávil několik měsíců v roli – co vás nejvíce překvapilo o GFTově kultuře nebo schopnostech? A co je jeden mýtus, který lidé stále mají o podnikové AI transformaci, kterou byste rádi opravili?

Nemohu dostatečně zdůraznit hloubku finančních služeb a technických odborností, které současně existují v GFT. To nás staví do pozice, abychom nejen vykonávali nápady, které organizace přicházejí s, ale také je vedli na základě našich zkušeností z práce s bankami po celém světě. Kreslíme dlouhodobé vize, které jsou často mnohem větší – s mnohem větším potenciálem generování výnosů – než to, co by si sami vymysleli. Když jsem se dále učil o minulé a současné práci GFT napříč regiony, uvědomil jsem si, že existuje jen málo míst v tomto odvětví, kterých GFT nedotkla.

Řekl bych, že mýtus o podnikové AI transformaci je, že je to všechno hype. To je něco, co si organizace často rády říkají, aby si koupily čas, aby to vyřešily. Čím dříve organizace přijmou, že AI je zde, aby zůstala, a změní, jak dělají všechno – pozitivním způsobem – tím dříve mohou začít realizovat jeho potenciál jak ve velmi malých, tak ve velmi velkých věcech.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit GFT Technologies.