CIBC Mellon administers $3.5 trillion in assets in a market where a single day can cost hundreds of millions. Here’s how the firm is using AI to make sure it’s always the one that gets there first.

18 февраля 2021 года в Канаде был запущен первый биржевой фонд Bitcoin в Северной Америке и привлёк более 500 миллионов долларов в течение первой недели. На следующий день на той же бирже был запущен второй биржевой фонд Bitcoin. Согласно Малу Куллену, генеральному директору CIBC Mellon, второй фонд привлёк 35 миллионов долларов. Хотя это был похожий продукт на том же рынке, запущенный всего через один день, между ними была большая разница в привлечённых средствах.

Такой контраст определяет мир Куллена. CIBC Mellon является одним из крупнейших канадских компаний, предоставляющих услуги по обслуживанию активов, и отвечает за управление активами на сумму 3,5 триллиона долларов. В такой среде задержка на один день может стоить реальных денег — иногда сотен миллионов.

«Какова ценность одного дня в вашем бизнесе?» — спросил Куллен аудиторию на Appian World 2026 в Орландо в прошлом месяце. «В нашем бизнесе это может быть огромной суммой».

Этот вопрос сейчас определяет одно из наиболее значимых внедрений ИИ в канадских финансовых услугах, и уроки из него распространяются далеко за пределы рынка капитала.

Проблема 30-летних процессов

CIBC Mellon работает уже 30 лет. Это совместное предприятие между BNY — которое управляет более 59 триллионами долларов активов по всему миру — и CIBC, одним из крупнейших банков Канады. Такое родство приносит огромный масштаб и институциональную авторитетность. Это также приносит сложность.

«Есть только одна вещь, которая лучше, чем быть владельцем банка», — сказал Куллен с измеренной улыбкой. «И это быть владельцем двух банков. Два банка означают две команды по соблюдению требований, две команды по управлению рисками и два мнения почти обо всём».

Серьёзное отношение к ИИ для CIBC Mellon означало сопротивление желанию действовать быстро. До того, как был развернут хоть один инструмент, компания вернулась к основам. Команда составила карту каждого рабочего процесса, определила, где была ограничена ёмкость, где был самый высокий риск и где была сконцентрирована ручная работа. То, что они обнаружили, удивило их.

«Люди, которые выполняли работу, не были проблемой», — отметил Куллен. «Проблемой было то, как работа протекала между командами, что вызывало ограничения». Другими словами, технология никогда не сможет исправить то, что процесс сломал.

От конвейерных линий к ИИ

Первым крупным внедрением стало учет фондов — процесс, который CIBC Mellon осуществляет в огромном масштабе. Компания производит примерно 350 000 оценок фондов каждый месяц, каждая из которых подлежит жестким срокам и строгим требованиям точности.

В течение многих лет процесс протекал вертикально: один бухгалтер владел файлом от начала до конца. Это был процесс, построенный на индивидуальной экспертизе, что означало, что он также был построен на индивидуальных ограничениях и был почти невозможен для масштабирования. Компания переработала его горизонтально, распределив работу между специализированными командами. Но это создало новую проблему — передача работы между командами стала источником трения и задержки. Руководители не имели видимости того, где находилась работа, не спросив.

Бухгалтер фондов с опытом работы более десяти лет, который знал процесс лучше, чем кто-либо в здании, использовал платформу автоматизации ИИ Appian, чтобы построить то, что Куллен называет «контрольной башней» — систему рабочего процесса, которая обеспечивает каждой команде реальное время видимости того, где находится работа, автоматизируя передачу работы, которая вызывала задержки.

Результатом стала 34-процентная экономия эффективности на одном процессе. При 350 000 оценках в месяц это быстро складывается.

«Он мне сказал, что исключил всё, что ему не нравилось в своей работе», — сказал Куллен. «Когда люди, которые понимают процесс, работают над ним, они не автоматизируют ручные вещи, которые были до этого. Они перерабатывают процесс и делают его лучше».

Проблема биржевых фондов

Второй пример возвращается к истории о биржевом фонде Bitcoin. Когда биржевой фонд запускается или распределяет доходы между держателями паёв, это предполагает сложную сеть контрагентов — менеджера фонда, хранителя, биржи, маркет-мейкера и агента по переводу. Каждый из них должен быть уведомлён. Каждый имеет роль. Выпуск фонда на один день раньше требует, чтобы все они двигались синхронно.

Эксперт по биржевым фондам в CIBC Mellon построил рабочий процесс на Appian, который обеспечивает прозрачность во всех этих контрагентах в одном месте — превращая фрагментированный, электронно-письменный процесс в автоматизированный и аудиторный.

За три недели до Appian World CIBC Mellon продемонстрировал приложение крупнейшим поставщикам биржевых фондов Канады на клиентском пользовательском группе в Торонто. «Комната стала тише», — вспомнил Куллен. «Люди наклонились. Один из наших крупнейших клиентов сказал своим коллегам: это только что сэкономило мне значительную часть времени в моём дне».

Вопрос управления

Ни одно из этих событий не произошло быстро, и Куллен прямо говорит, почему. CIBC Mellon пока не использует ИИ в клиентских приложениях. Каждое внедрение ИИ на данный момент является внутренним — ограниченным определёнными рабочими процессами, аудиторными и рассмотренными людьми до того, как любой вывод повлияет на клиента.

«Мы можем двигаться с ИИ только так быстро, как уровень комфорта наших клиентов», — сказал он. «Мы намеренно не встроили ИИ в клиентские приложения, потому что не чувствуем, что управление там есть».

Цифры с более широкого рынка подтверждают то, что Куллен уже знал. Согласно новому исследованию Гарвардского бизнес-обозрения Analytic Services, спонсируемого Appian и опубликованному на конференции, 92% организаций согласны с тем, что агенты ИИ нуждаются в правилах, основанных на ограничениях, для безопасной работы — но менее половины из них фактически определили их. CIBC Mellon является одной из организаций, которые выбрали построение основы до масштабирования внедрения.

Внутри организации эта осторожность формирует, как компания готовит своих сотрудников. Компания определила 100 сотрудников из примерно 2000 в качестве чемпионов ИИ. Эти чемпионы получают ранний доступ к инструментам, время для построения случаев использования и мандат для проверки приложений в песочницах, прежде чем что-либо перейдёт в производство. Они проводят еженедельные внутренние сессии под названием «Искусственно говоря», приглашая компании, такие как Snowflake и Microsoft, чтобы поделиться тем, что работает, а что нет.

Куллен наблюдал за этой закономерностью раньше. Двадцать лет назад он проводил разговоры с техническими директорами, которые говорили, что облако — это мода и никогда не будет доверено чувствительным данным. Затем появилось гибридное облако, давшее организациям средний путь — эффективность инфраструктуры облака без воспринимаемой потери контроля. Он ожидает аналогичной траектории с ИИ.

«Я думаю, вы увидите гибридный ИИ», — сказал он. «Содержащий, управляемый, но движущийся».

Что остальной рынок может узнать

История CIBC Mellon — это не история о технологическом прорыве. Это история об организационной дисциплине, применённой к мощному инструменту. Измерьте, прежде чем строить, поставьте людей, которые знают процесс, ближе к проблеме, и управляйте, прежде чем масштабировать.

Эти уроки распространяются далеко за пределы обслуживания активов. На рынке, где только 16% организаций сообщают о получении значимой ценности от ИИ, организации, которые получают реальные результаты, — это те, которые относились к управлению как к функции, а не к ограничению.

«Не начинайте с технологии», — сказал Куллен аудитории на Appian World. «Измерьте всё сначала».

В отрасли, где один день может означать разницу между 500 миллионами и 35 миллионами долларов, такая терпение оказывается своим собственным конкурентным преимуществом.