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 инвестиционный фонд (ETF) на основе биткоина в Северной Америке, и он привлёк более 500 миллионов долларов в течение первой недели. На следующий день на той же бирже был запущен второй биржевой инвестиционный фонд на основе биткоина. 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.

Эта разница является характерной для мира Куллена. CIBC Mellon является одним из крупнейших канадских компаний, предоставляющих услуги по администрированию 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 она может быть огромной».

Этот вопрос сейчас определяет одно из наиболее значимых развертываний 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 — которая управляет более 59 триллионами долларов активов по всему миру — и CIBC, одним из крупнейших канадских банков. Такое родительство приносит огромный масштаб и институциональную репутацию. Однако это также приносит сложность.

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

Серьёзное отношение к ИИ для CIBC Mellon означало сопротивление желанию действовать быстро. Перед развертыванием любого инструмента компания вернулась к основам. Команда картографировала каждый рабочий процесс, определила, где была ограничена ёмкость, где был最高 риск, и где была сконцентрирована ручная работа. То, что они обнаружили, удивило их.

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

От конвейерных линий к ИИ

Первое крупное развертывание涉ало учёт фондов — процесс, который CIBC Mellon осуществляет в огромном масштабе. Компания производит примерно 350 000 оценок фондов каждый месяц, каждая из которых подвергается жёстким срокам и строгим требованиям точности.

На протяжении многих лет процесс работал 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几乎 невозможно масштабировать. Компания переработала его горизонтально, распределив работу между специализированными командами. Однако это создало новую проблему — передачи между командами стали источником трения и задержки. Руководители не имели видимости работы без запроса.

Бухгалтер фондов с опытом работы более десяти лет, который знал процесс лучше, чем кто-либо в здании, использовал платформу Appian с низким кодом для создания того, что Куллен называет «башней управления» — системы рабочего процесса, которая обеспечивает каждой команде реальное время видимости работы в процессе, автоматизируя передачи, которые вызывали 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 раньше. Они перерабатывают процесс и делают его лучше».

Проблема ETF

Второй пример возвращается к истории о биржевом инвестиционном фонде на основе биткоина. Когда ETF запускается или распределяет доходы между держателями единиц, 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 ETF в CIBC Mellon создал 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 канадским поставщикам ETF на клиентской группе пользователей в Торонто. «Комната стала тише», — вспомнил Куллен. — «Люди наклонились. Один из наших крупнейших клиентов сказал своим коллегам: это только что сэкономило мне значительное количество времени в день».

Вопрос управления

Ни одно из этих разработок не произошло быстро, и Куллен прямо говорит, почему. CIBC Mellon пока не использует ИИ в клиентских приложениях. Каждое развертывание ИИ на данный момент является внутренним — ограниченным определёнными рабочими процессами, аудиторными и рассмотренными людьми перед тем, как любые результаты повлияют 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 считаем, что управление там есть».

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

Внутри организации эта осторожность формирует, как компания готовит своих сотрудников. Компания назначила 100 сотрудников из примерно 2000 в качестве чемпионов ИИ. Эти чемпионы получают ранний доступ к инструментам, время для создания деловых случаев и мандат на проверку 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, для обмена тем, что работает, а что нет.

Куллен наблюдал за этой закономерностью ранее. Двадцать лет назад он вел 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 дуги с ИИ.

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

Что остальной рынок может узнать

История CIBC Mellon не является историей 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 отчитываются о получении значительной ценности от ИИ, организации, которые получают реальные результаты, являются теми, 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.