Rishi Chohan, GFT Technologiesin Yhdysvaltain toimitusjohtaja – Haastattelusarja

Rishi Chohan, GFT Technologiesin Yhdysvaltain toimitusjohtaja, on kokenut digitaalisen muutosjohtaja, jolla on yli 20 vuoden kokemus ohjelmisto- ja palvelualan parissa, mukaan lukien roolit Ernst & Youngissa ja SoftServessä. Otettuaan johtajan paikan vuonna 2025, hän on keskittynyt GFT:n AI-vetiseen strategiaan Yhdysvalloissa vahvistamalla suhteita rahoituslaitoksiin, valmistajoihin ja teknologiaan sekä modernisoimalla perinteisiä järjestelmiä AI-valmiiksi.

GFT Technologies on globaali digitaalisen muutos- ja ohjelmistosuunnitteluyritys, joka erikoistuu AI:hen, pilvimodernisointiin ja alustainnovaatioihin pankki-, vakuutus- ja valmistussektoreille. Perustettu vuonna 1987 ja toimien yli 20 maassa, GFT kokoaa yhteen yli 12 000 ammattilaista. Sen työtä ohjaavat viisi keskeistä arvoa: Caring, Committed, Collaborative, Courageous ja Creative.

Olet johtanut muutoksia suurissa laitoksissa, kuten EY:ssä ja SoftServessä, mutta astuminen GFT:n Yhdysvaltain toimitusjohtajan rooliin AI-vallankumouksen aikana on ainutlaatuinen haaste. Mitä sinut henkilökohtaisesti veti tähän mahdollisuuteen – ja mitä sinä eniten innostaa GFT:n seuraavan luvun muokkaamisesta?

Alusta alkaen GFT:n kanssa käymiini keskusteluihin tajusin, että yritys oli asemassa hyökätä yleisiin teollisuuden haasteisiin eri tavoin kuin edes vakiintuneimmat digitaalisen muutospelaajat. Yrityksellä oli selvästi tekninen asiantuntemus ja syvä alakohtainen tietämys, joka saattoi jopa ylittää rahoituslaitosten itsensä tietämyksen.

Kun jatkoin keskustelua, muodostin nopeasti vision siitä, miten lähestyisin tätä mahdollisuutta muuttaa rahoituslaitoksia heidän oman AI-tulevaisuutensa vuoksi, samalla kun GFT käy läpi oman AI-keskeisen muutoksen.

Nyt, kun olen viettänyt muutaman kuukauden työskentelemällä organisaatiossa, olen vahvistanut alkuperäisiä epäilyjäni: Se, että istumme teknisen asiantuntemuksen, syvän rahoitusalan tiedon ja laajan AI-kokemuksen risteyksessä, asettaa meidät erittäin ainutlaatuiseen asemaan uudelleenmuokata perinteisiä liiketoimintamalleja ja -lähestymistapoja – joko alusta alkaen tai yksi kappale kerrallaan. Se on valitse-omaa-seikkailusi-lähestymistapa teollisuuden häirintään, ja olen iloinen olla osa sitä.

GFT on viisivuotisella matkalla tullakseen täysin AI-keskeiseksi yritykseksi. Mitä se tarkoittaa sisäisesti tähän asti?

On olemassa neljä tärkeää aluetta, joita olemme ottaneet käsittelyyn. Laajasti ottaen ne ovat:

1. Tarkastamme prosessejamme ja toimintaa, jotta voimme määrittää, miten ja missä AI voi korottaa tiimien jäseniä.
2. Määrittelemme lyhyen ja pitkän aikavälin mahdollisuuksia ja määrittelemme, mitä meidän on rakennettava. Tämä sisältää tiimien jäsenten tunnistamisen siitä, miten he voivat hyödyntää AI:ta päivittäisissä tehtävissään, samalla kun toteutamme yleisempää tiekartaa, joka vaikuttaa toimintoihin kokonaisuutena.
3. Käytämme oman generatiivisen AI-ratkaisumme asiakkaiden ohjelmistokehityksen skaalaamiseen ja nopeuttamiseen. Olemme jo nähneet tuottavuuden parantumista 30 prosentista jopa 90 prosenttiin riippuen projektista, suoraan tuloksena tämän AI:n käyttöönotosta uusien palvelujen ja tarjoamisten toimittamiseksi.
4. Koulutamme työntekijöitämuutoksen aikana, jotta he ymmärtävät, missä AI voi astua ja missä he voivat kasvaa sen kanssa tukeakseen yrityksen kehitystä.

Voitko jakaa tarkempia esimerkkejä tai käyttötapauksia, jotka havainnollistavat GFT:n generatiivisen AI-ratkaisun vaikutusta, erityisesti rahoituspalveluissa?

Hyvä viimeaikainen käyttötapaus, johon voin viitata, on uusi ratkaisu, jonka olemme kehittäneet pankkeja ja yksityisiä pääomasijoittajia varten. Olemme luoneet generatiivisen AI-avustajan, joka arvioi luottoriskiä tiettyjen lainojen päätöksentekoa varten – eksponentiaalisella skaalalla. Uusi työkalu kokoaa automaattisesti valtavat määrät taloudellisia tietoja luodakseen luottoraportteja, vähentäen aikatauluja tunteista ja jopa päivistä muutamiin minuutteihin, samalla varmistamalla vaatimustenmukaisuuden. Säästämällä aikaa raporttien luomisessa (sanomme 40 prosenttia, mutta se on konservatiivista), luottoriskianalyytikot voivat nyt lisätä fokus monimutkaisiin riskipäätöksiin.

Tämä ratkaisee suuren ongelman, koska luottoteollisuudessa jokainen sekunti on tärkeä – mutta liian nopea toiminta voi johtaa ihmisen virheisiin, ja yksittäinen laiminlyönti voi vaikuttaa merkittäviin lainapäätöksiin.

Koska raportin luominen voi kestää päiviä manuaalista työtä, yritykset ovat historiallisesti pystyneet siirtymään nopeammin vain skaalaamalla tiimejä. Nyt tämän uuden generatiivisen AI-lähestymistavan avulla rahoituslaitokset voivat tehdä lainapäätöksiä nopeammin suuremmalla luottamuksella.

Toinen viimeaikainen esimerkki tulee Brasilian suurimmasta vakuutusyhtiöstä, joka käytti oman AI-työkalumme tunnistamaan heidän koodin haavoittuvuuksia ja estämään kyberhyökkäykset ennen kuin ne tapahtuvat.

Tämä on kriittistä, koska suuret rahoituslaitokset ovat erityisen haavoittuvia hakkereille – ja tämä vakuutusyhtiö erityisesti koki useita hyökkäyksiä päivittäin. Vaikka heillä oli suuri tiimi, joka pyrki löytämään ja tunnistamaan mahdollisia vuotoja ennen kuin ne tapahtuivat, hakkereiden oli silti helppo päästä heidän puolustuksensa läpi.

GFT:n AI-ratkaisu on pystynyt tunnistamaan poikkeamat 90 prosenttia nopeammin kuin kehittäjätiimit aiemmin. Lisäksi, kun ne on kerran tunnistettu, AI-ratkaisua käytetään automaattisesti korjaamaan haavoittuvuudet koodissa estämään hyökkäykset, mikä tekee prosessin 66 prosenttia nopeamman kuin ennen.

Molemmat nämä kyvyt yhdessä edustivat tehokkuuden parantumista jopa 30 prosenttia kehityskaaren kokonaisuudessaan vain kolmessa tai neljässä kuukaudessa.

Millä tavoin sovit GFT:n AI-strategiaa tapaamaan Yhdysvaltain rahoituslaitosten erittäin spesifiset tarpeet, kun otat huomioon kokemuksesi johtaa sitoumuksia huippuluokan pankeille, kuten JPMC, Morgan Stanley (MS ) ja Citibank?

Työstäni huippuluokan pankeille ja useissa rahoitusalan osa-alueilla olen selkeä siitä, minkä potentiaalin AI edustaa rahoituslaitoksille. Tietämys, jonka tuon GFT:lle, täydentää yrityksen omaa 35 vuoden kokemusta rahoitusalan parissa.

Vuosien varrella olen todistanut itse rajoituksia, jotka ilmenevät useissa projekteissa, joissa olen ollut etuoikeutettu työskennellä, sekä hienovaraisia kipupisteitä, joita yksittäiset yritykset kohtaavat. Pystyessäni näkemään nämä makrotrendit ja miten ne vaikuttavat sekä koko teollisuuteen että yksittäisiin yrityksiin, olen saanut erittäin selkeän käsityksen siitä, miten ja missä soveltaa AI:ta. Laajasti ottaen haasteita, kuten rahanpesua, petoksia, asiakastunnistusta ja monimutkaisia luottoraportteja, on vaivannut laitoksia vuosia.

Esimerkiksi GFT on lisäämässä Google Vertex AI:ta johtavaan pankkiin parantamaan petostentorjuntaa. Vaikka teknologiaa ei yleensä käytetä tähän tarkoitukseen, laitos tarvitsi ratkaisun, joka voitiin helposti integroida monimutkaisiin järjestelmiinsä. Tukeakseen tämän pyynnön, GFT auttaa pankkia kouluttamaan Google Vertexin tunnistamaan potentiaalisen petoksen ja laukaistakseen toimenpiteen sen estämiseksi.

Lisäksi GFT on rakentamassa AI-vetisiä ratkaisuja pankkeja varten yhteistyössä AWS:n kanssa. Singaporessa olemme luoneet mukautettavan anti-rahapesu-prosessin, jota ohjaa AI.

Suuremmasta GFT-strategian näkökulmasta pyrin löytämään oikean tasapainon edistääksemme sekä oman AI-ratkaisumme kehittämistä asiakkaiden kanssa että pitkäaikaisten teknologia-kumppaneidemme, kuten Google ja AWS, kanssa.

GFT pyrkii tulemaan globaaliksi johtajaksi vastuullisessa AI:ssa. Mitä varotoimia tai hallintorakenteita olet asettamassa paikoilleen varmistaaksesi turvallisuuden, avoimuuden ja sääntelyn mukaisuuden, erityisesti voimakkaasti säännellyissä sektoreissa?

Eri rahoituslaitokset noudattavat eri sääntöjä; tällä hetkellä ei ole yhtä kaiken kattavaa varotoimia, kun on kyse AI:sta. Tämä tarkoittaa, että jokaisen asiakkaan turvallisuuden ja sääntelyn varmistamiseksi sopeutamme ratkaisumme kunkin organisaation sääntöihin.

Ratkaisumme ovat helposti sopeutuvia. Ennen käynnistämistä varmistamme, että olemme tuttuja sääntöihin ja määräyksiin, jotka liittyvät kyseiseen laitokseen, ja sovittamme ratkaisun noudattamaan heidän ympäristöään. Tällä tavoin ei ole koskaan turvallisuuden tai sääntelyn ongelmia.

Lisäksi sovittamme ratkaisujamme eri yritysten sääntelyn vaatimuksiin, noudatamme myös alan sääntöjä, kuten GDPR:ää Euroopassa.

Olet kuvattu data-vetoiseksi, toimintavetoiseksi johtajaksi. Käytännössä, miten edistät tätä kulttuuria ympäri suuren organisaation – erityisesti sellaisen, joka käy nopean AI-muutoksen läpi?

Ensimmäinen askel data-vetisen kulttuurin edistämisessä koko organisaatiossa on varmistaa, että jokainen jäsen ymmärtää data-vetoisen työtavan hyödyt.

Jotta voidaan toimia menestyksekkäästi liiketoiminnassa, tiimien on oltava pääsy organisaation tietoihin. Se antaa sisäkatseen siihen, mitä toimii ja mitä ei, ja voi antaa ennusteita todennäköisistä tuloksista eri skenaarioita varten. Varustettuina tämän tiedon avulla on helppo tehdä päätöksiä, jotka ovat oikein yritykselle.

Esimerkiksi, johtamalla esimerkkiä ja osoittamalla, miten data-vetoiset päätöksentekijät voivat tuoda merkittäviä muutoksia, jotka hyödyttävät kaikkia organisaatiossa. Esimerkiksi, jos myyntidata osoittaa, että muunnoskorko on alhainen, tiedämme, että se on alue, joka vaatii huomiota, ja voimme luoda strategian haasteen ratkaisemiseksi. Kun data-vetoisen kulttuurin hyödyt ovat selviä, on helpompaa tiimien organisaatiossa omaksua tämä käytäntö.

Erityisesti nopean AI-muutoksen aikana data on olennainen ymmärtääkseen, miten muutos toimii ja missä saattaa olla parantamisen kohteita.

Miten sovit GFT:n AI-strategiaa muihin sektoreihin, kuten valmistukseen? Onko siellä ainutlaatuisia haasteita tai mahdollisuuksia rahoitussektorin oppimisen kääntämisessä teollisuuden sovelluksiin?

Valmistusteollisuudessa GFT:llä on vahva kumppanuus Googleen. Yhdessä olemme viime vuoden aikana julkaisseet AI-käyttötapauksia, jotka on suunniteltu erityisesti valmistajien tehdaslähiin.

Viime vuonna ilmoitimme Google Cloudin Manufacturing Data Engine (MDE) -sovelluksen käyttöönotosta, joka mahdollisti AI-ominaisuuksia, kuten visuaalista tuotantolinjan tarkastelua, ennakkoavaa konehuoltoa ja tuotannon ennustamista. Nyt tänä vuonna olemme julkaisseet seuraavan joukon sovelluksia, jotka on kehitetty Google Gemini -malleilla, mukaan lukien kyky määritellä virheiden ja virheiden alkuperä, visuaaliset työpöydät, jotka mahdollistavat organisaatiokohtaisen tiedon kyselyä luonnollisella kielellä, ja kyky muuttaa tuhansia koneen koulutusohjeita avatar-ohjatuiksi videodemonstraatioiksi.

Kun siirrytään rahoitussektorin oppimisen kääntämiseen teollisuuden sovelluksiin, se on vähemmän kyse itse teollisuudesta ja enemmän koodin löydöistä. Jokaisessa teollisuudessa koodin kehittämisestä ja ohjelmistojen elinkaaresta saadut löydökset ovat tärkeitä ja siirrettävissä – koodi saattaa luoda ja tehdä eri asioita, mutta tiettyjä esteitä tai haasteita ohjelmistokehityksessä ovat yleisiä. Käytämme oppimistamme jokaisessa projektissa, olipa se sitten rahoituslaitoksille tai valmistajille, tuomaan syvempiä oivalluksia seuraavaan projektiimme.

Strategisten kumppanuuksien ollessa paikallaan Nvidian, AWS:n ja Google Cloudin kanssa, mitä näet GFT:n ekosysteemin lähestymistavan seuraavana evoluutiona? Kehitetäänkö pystykohtaisia AI-tuotteita yhdessä kehitettynä tai itsenäisesti rakennettuna?

Olemme jo aloittaneet sekä yhdessä kehittämisen että itsenäisen AI-ratkaisujen kehittämisen. Valmistusteollisuuden AI-käyttötapaukset, jotka olemme julkaisseet Google Cloudin kanssa, ovat vasta alkua työmme automatisoimisessa tehdaslähi. Suunnittelemme myös pian julkaisemaan rahoitusspesifisiä AI-käyttötapauksia, jotka olemme kehittäneet AWS:n kanssa Yhdysvaltain pankeille.

Lisäksi jatkamme jatkuvasti oman generatiivisen AI-ratkaisumme itsenäistä kehittämistä ohjelmistokehitykseen.

GFT:n viisivuotinen strategia sisältää rohkeita tavoitteita: 1,5 miljardin euron liikevaihto ja tunnustettu AI-johtaja. Kun katselet eteenpäin vuoteen 2029, mitkä ovat merkittäviä merkintöjä tai signaaleja, jotka kertovat, että yritys on todella oikealla tiellä?

Meidän kaksi tärkeintä tavoitetta, jotka ovat olennaisia saavuttaa, liittyvät kulttuuriin ja ratkaisuihin.

Ensinnäkin meidän on muutettava sekä mielenlaatu että tiimien jäsenten kovia taitoja, jotta AI on etusijalla siinä, miten toimimme. Tämä ei rajoitu vain tekniseen henkilöstöömme, vaan jokaisen tiimin jäsenen, olivat he sitten kehittäjiä, myyntiedustajia tai markkinoijia, on täysin koulutettu käyttämään AI-ratkaisujamme.

Toiseksi mitatamme menestystä arvokkaiden palvelujen mukaan, jotka toimitamme asiakkaillemme. Seuraavien viiden vuoden aikana toivomme näkevämme prosenttiosuuden AI:ta sisältävistä projekteista, jotka toimitamme, kasvavan merkittävästi.

Olemme jo nähneet merkittävää edistystä molemmilla rintamilla, suuren osan henkilöstöstämme on jo koulutettu ja käyttää AI:ta sisäisesti, sekä kasvavaa AI-ominaisuutta projekteissa, joihin osallistumme. Nämä perustavanlaatuiset tavoitteet ovat olennaisia vahvan perustan luomiseksi. GFT:ssä tiedämme, että AI jatkaa evoluutiotaan tulevina vuosina, ja ainoa tapa pysyä sen edellä on valmistautua nyt.

Lopulta, nyt kun olet ollut johtajan roolissa muutaman kuukauden ajan – mitä yllätti sinua eniten GFT:n kulttuurista tai kyvyistä? Ja mitä yksi väärinkäsitys, jota ihmiset edelleen pitävät yllä, AI-muutoksen suhteen, jonka haluat korjata?

En voi korostaa tarpeeksi syvää rahoitusalan asiantuntemusta ja teknistä osaamista, jotka koexistoituvat samanaikaisesti GFT:ssä. Se asettaa meidät asemaan, jossa voimme ei ainoastaan suorittaa ideoita, joita organisaatiot tulevat meille, vaan myös ohjata heitä perustuen kokemukseemme työskenneltynä pankkien kanssa ympäri maailmaa. Suunnittelemme pitkän aikavälin visioita, jotka usein ovat paljon suurempia – ja paljon enemmän tuloveroa tuottavia – kuin mitä he olisivat itse keksineet. Kun jatkan oppimista GFT:n menneistä ja nykyisistä töistä eri alueilla, tajuan, ettei ole montaa teollisuuden osaa, johon GFT ei ole koskenut.

Sanon, että yksi väärinkäsitys AI-muutoksesta on, että se on pelkkää hypeä. Se on jotain, mitä organisaatiot usein sanovat itselleen ostaakseen itselleen aikaa muutoksen toteuttamiseen. Mitä nopeammin organisaatiot hyväksyvät, että AI on täällä jäädäkseen ja muuttaa, miten he tekevät kaiken – hyvällä tavalla – sitä nopeammin he voivat alkaa toteuttaa sen potentiaalia sekä pienissä että suurissa määrin. Kiitos hienosta haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, kannattaa vierailla GFT Technologies -sivustolla.