Rishi Chohan, generální ředitel GFT Technologies pro USA – rozhovor

Rishi Chohan, generální ředitel GFT Technologies pro USA, 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 rozšiřování AI-poháněné strategie GFT po celé USA 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 inovace platforem pro bankovní, pojišťovací a výrobní sektory. Založena v roce 1987 a působící v více než 20 zemích, GFT sdružuje více než 12 000 profesionálů. Jejich práce je vedena pěti základními hodnotami: Caring, Committed, Collaborative, Courageous a Creative.

Vy jste vedl transformace u významných institucí, jako jsou EY a SoftServe, ale vstup do role generálního ředitele GFT pro USA během zásadního AI posunu je jedinečnou výzvou. Co vás osobně přitáhlo k této příležitosti – a co vás nejvíce vzrušuje při formování další kapitoly GFT?

Od samého začátku mých rozhovorů s GFT jsem si uvědomil, že tato společnost je v pozici, aby útočila na společné průmyslové výzvy jinak než i ty nejzavedenější hráči digitální transformace. Bylo zřejmé, že společnost je finančně silná, a to jak z hlediska technické odbornosti, tak z hlediska hlubokých znalostí domény. Tým, se kterým bych pracoval, měl znalosti, které mohly dokonce přesahovat ty finanční institucí samých.

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

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

GFT je uprostřed pětileté cesty stát se plně AI-orientovanou společností. Interně, jak to vypadá dosud?

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

1. Audit našich procesů a operací, abychom určili, jak a kde může AI povысit úroveň našich týmů.
2. Určení příležitostí, které můžeme využít v krátkodobém horizontu, jakož i to, co potřebujeme budovat pro dlouhodobý horizont. To zahrnuje identifikaci oblastí, kde zaměstnanci mohou využívat AI ve svých denních úkolech, zatímco my provádíme 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. Již jsme viděli produktivitní 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, abychom zajistili, že jim bude jasné, kde může AI intervenovat a kde mohou růst s ním, aby podpořili evoluci společnosti.

Můžete sdílet konkrétní příklady nebo použití, které ilustrují dopad GFT generativního AI řešení, zejména ve finančních službách?

Jedním dobrým nedávným případem, na který mohu odkázat, je nová řešení, kterou jsme vyvinuli pro banky a soukromé kapitálové firmy. Vyvinuli jsme generativní AI asistenta, který vyhodnocuje 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 i dnů na pouhé minuty, zatímco zajišťuje soulad. Díky úspoře času na vytváření zpráv (říkáme 40 %, ale to je konzervativní odhad) mohou úvěroví analytici nyní zvýšit svou pozornost na hodnocení komplexních rizikových rozhodnutí.

Toto je řešení velkého problému, pokud vezmeme v úvahu, že v úvěrovém průmyslu každá sekunda platí – ale příliš rychlé pohyby mohou vést k lidským chybám, a jediná přehlédnutá okolnost může mít dopad na významná úvěrová rozhodnutí.

Protože může trvat dny ruční práce, aby se sestavila rizika, jediný způsob, jak společnosti mohou pohybovat rychleji – bez přetížení pracovníků a rizika chyb – bylo škálovat týmy. Nyní, s tímto novým generativním AI přístupem, mohou finanční instituce učinit úvěrové rozhodnutí rychleji s vyšší jistotou.

Jiným nedávným příkladem je největší pojišťovna v Brazílii, která použila naše proprietární AI nástroj pro identifikaci zranitelností ve svém kódu a prevenci kybernetických útoků, než k nim dojde.

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

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

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

S vaší zkušeností s vedením projektů pro přední banky, jako jsou JPMC, Morgan Stanley (MS ) a Citibank, jak přizpůsobujete GFT AI strategii, aby splňovala hyper-specifické potřeby amerických finančních institucí?

Z mé práce s předními bankami a v různých částech finančního prostoru jsem si vědom potenciálu, který AI představuje pro finanční instituce. Znalosti, které přináším do GFT, doplňují vlastní 35 leté zkušenosti GFT ve finančním prostoru.

Během let jsem byl přímým svědkem běžných 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 to, jak ovlivňují celé odvětví i konkrétní společnosti, mi dalo velmi jasnou představu o tom, kde a jak aplikovat AI. V celém rozsahu čelí výzvy, jako je praní špinavých peněz, podvody, identifikace zákazníků a komplexní úvěrové zprávy, institucím po léta.

Například GFT infuzuje Google Vertex AI do přední banky, aby vylepšila svou detekci podvodů. Přestože tato technologie není obvykle 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 spouštěla akci, aby je zabránila.

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

Z dlouhodobého hlediska GFT strategie se snažím najít správnou rovnováhu 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 rámce řízení zavádíte, aby zajistily bezpečnost, transparentnost a soulad s předpisy, zejména v vysoce regulovaných sektorech?

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

Rozwiązání, která poskytujeme, jsou snadno přizpůsobitelná. Před spuštěním se ujistíme, že jsme seznámeni s předpisy 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 pro různé regulační požadavky jednotlivých společností také dodržujeme průmyslové regulace, jako je GDPR v Evropě.

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

Prvním krokem při vytváření datové kultury napříč organizací je zajištění toho, aby každý člen pochopil výhody práce tímto způsobem.

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

Abych demonstroval, je nezbytné vést příkladem a ukázat, jak datové rozhodnutí může přinést smysluplnou změnu, která prospívá 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 této výzvy zbavili. Jakmile jsou prospěšné výsledky datové kultury zřejmé, je snazší pro týmy napříč organizací, aby tuto praxi bezproblémově přijaly.

Zejména během rychlé AI transformace je data zásadní pro 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?

V průmyslovém odvětví má GFT silné partnerství s Google. Společně jsme za poslední rok vydali AI použití pro výrobní podniky.

Minulý rok jsme oznámili implementaci Google Cloud Manufacturing Data Engine (MDE), která pohání AI schopnosti, jako je vizuální kontrola výrobní linky, prediktivní údržba strojů a výrobní prognóza. Nyní, v tomto roce, jsme představili naše další aplikace postavené na Google Gemini Modely, včetně schopnosti určit kořenovou příčinu chyb a vad, vizuálních dashboardů, které umožňují uživatelům dotazovat se na organizaci-wide data v přirozeném jazyce a schopnosti převést tisíce strojních tréninkových manuálů na avatar-váděné video demonstrace.

Při překladu znalostí z finančního sektoru do průmyslových aplikací se jedná méně o odvětví samo o sobě 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 s vývojem softwaru jsou univerzální. Používáme to, co se naučíme v každém projektu, ať už pro finanční instituce nebo výrobce, abychom přinesli hlubší vhled do našeho dalšího projektu.

S strategickými partnery, jako jsou NVIDIA (NVDA ), AWS a Google Cloud, co vidíte jako další evoluci GFT přístupu k ekosystému? Budou vertikálně specifické AI produkty společně vyvíjeny nebo nezávisle postaveny?

Už jsme začali vyvíjet i společně i nezávisle AI řešení. Výrobní AI použití, která jsme vydali s Google Cloud, jsou teprve začátek naší práce na automatizaci výrobní linky. Brzy také plánujeme vydat finanční specifické AI použití, které jsme vyvinuli s AWS pro americké banky.

Kromě toho neustále rozšiřujeme naše nezávisle postavené generativní AI řešení pro softwarový vývoj.

GFT pětiletá strategie zahrnuje ambiciózní cíle: dosažení 1,5 miliardy eur výnosu a stanovení se jako uznávaný AI lídr. Když se díváte dopředu do roku 2029, jaké milníky nebo signály vám řeknou, že společnost je skutečně na správné cestě?

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

Nejprve musíme změnit myšlení a tvrdé dovednosti všech v organizaci, aby AI byla v popředí toho, jak operujeme. To není omezeno pouze na naše technické zaměstnance; každý člen týmu, ať už je to vývojář, prodejní zástupce nebo marketér, bude plně proškolen na používání našich AI řešení.

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

Už jsme viděli významný pokrok v obou směrech, s velkou částí našeho personálu, který je již proškolen a používá AI interně, a také rostoucí AI prvkem v projektech, na kterých se účastníme. Tyto základní cíle jsou nezbytné pro stanovení silné základny. V GFT víme, že AI bude i nadále evolucí v následujících 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 GFT kultuře nebo schopnostech? A co je jeden mýtus, který lidé stále mají o podnikové AI transformaci, který byste chtěl vyvrátit?

Nemohu dostatečně zdůraznit hloubku finančních služeb a technických odborností, které současně existují u GFT. To nás staví do pozice, abychom mohli nejen vykonávat nápady, které organizace přicházejí s, ale také je vést na základě našich zkušeností s prací s bankami po celém světě. Navrhuje dlouhodobé vize, které jsou často mnohem větší – s mnohem větším potenciálem generování příjmů – než to, co by organizace přišly s nimi samy. Jak pokračuji v učení o minulé a současné práci GFT napříč regiony, uvědomuji si, že existuje málo prostorů v odvětví, kterých se 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 – k lepšímu – tím dříve mohou začít realizovat svůj potenciál v malých i velkých věcech.

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