Почему успех ИИ зависит от лучших рабочих процессов, а не от большего количества инструментов ИИ

Я заметил постоянную закономерность во финансовых учреждениях, которые протестировали инструменты ИИ общего назначения, но испытывают трудности в определении и измерении воздействия. Руководство принимает решение инвестировать, затем реализует его во всех командах и ждет воздействия. После нескольких месяцев наступает замешательство. Результаты неясны, процессы не улучшаются, принятие отстает, а цифры остаются неизменными. ROI не очевиден, и они указывают на инструмент как на проблему, но реальность заключается в том, что когда вы реализуете общий инструмент для общих производственных выгод, нет осмысленного способа определить ROI.

Когда я разговариваю с банками и кредитными союзами об ИИ, я пытаюсь глубже понять проблему, которую они пытаются решить с его помощью. Ответ часто отражает подход, основанный на инструментах, а не на подходе, основанном на проблеме. Им предоставляется технология, и им говорят быть продуктивными, но никто не тратит время на оценку того, какие рабочие процессы компрометированы, где живут узкие места и какие метрики успеха выглядят для учреждения. Это определение и различие помогают прояснить, является ли ИИ даже правильным инструментом для работы и смягчить разрыв между технологией и рабочими процессами, которые он пытается оптимизировать.

Почему ИИ общего назначения является проблемой

Когда вы добавляете инструмент ИИ общего назначения без его встраивания в конкретный рабочий процесс, вы только добавляете к бремени. Член команды должен выучить что-то новое, сделать выводы о том, где и как его использовать, ориентироваться в нескольких системах, чтобы проинформировать контекст, и затем синтезировать результаты, чтобы проинформировать решения. Это также способствует тому, что многие из нас называют эффектом кресла-качалки: постоянно перемещаясь между платформами и системами, чтобы построить полную картину.

Сравнительно, инструменты ИИ, предназначенные для конкретных рабочих процессов, встречают сотрудников там, где они работают, а не просят их ввести новую привычку или систему. Поскольку эти инструменты предназначены для конкретных целей, они понимают нюансы рабочих процессов, имеют доступ к источникам данных и понимают, что можно и чего нельзя сделать.

Если цели – ROI и принятие, но нет плана управления изменениями или бюджета, разница между “еще одним инструментом для изучения” и “предназначенным дополнением к вашему рабочему процессу” является разницей между тем, чтобы увидеть результаты и не увидеть.

Что это выглядит как на практике

Случаи использования знакомы. Звонок маршрутизируется к представителю службы поддержки клиентов, запрашивающему поддержку для держателя счета, нуждающегося в совершении более крупного платежа, чем обычно, и задающегося вопросом, будут ли ограничения на переход остановить это. Без встроенного инструмента ИИ представитель службы поддержки клиентов вынужден прыгать между несколькими системами: одной для просмотра недавних транзакций, одной для оценки ограничений и потенциально третьей для запроса любых корректировок, а также для проверки политики, чтобы подтвердить, что это разрешено. Все это происходит, пока держатель счета находится на удержании, и иногда занимает до тридцати минут.

Когда ИИ предназначен для рабочего процесса, ту же задачу можно выполнить за примерно десять секунд. Релевантные детали транзакций поверхностно сразу, ограничения сравниваются, корректировки совпадают с политикой учреждения, и все можно просмотреть в одном месте. Раппорт строится между представителем службы поддержки клиентов и держателем счета, и учреждение может посвятить то, что могло бы быть тридцатью минутами, более осмысленной работе. Разница заключается в количественной улучшении в повседневных рабочих процессах, которые напрямую влияют на опыт клиентов и членов.

Основание для измеримых результатов

Предназначенный ИИ упрощает возможность количественно и измерить успех, потому что он построен для тех самых рабочих процессов, которые были определены, измерены и выбраны как возможность для оптимизации с помощью ИИ. Это означает, что базовая линия уже существует, и вы можете затем измерить против этих базовых линий после факта. Это имеет значение, потому что ИИ дорог. Стоимость использования продолжается, и она должна быть оправдана. Возможность четко сообщать о измеримых улучшениях имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы бюджеты были утверждены и учтены.

Конкурентное преимущество учреждения сообщества

Я тесно работаю с многими учреждениями сообщества, и у них есть преимущество, которое часто упускается из виду. Эти банки и кредитные союзы знают своих клиентов и членов лично. Они понимают операционные нюансы, которые делают их уникальными, и могут быстро определить, где рабочие процессы ломаются, и где существуют узкие места и несоответствия. Эта близость имеет значение. Когда предназначенный ИИ реализуется вдумчиво, часто существует немедленный эффект. Команды появляются более последовательно и лучше информированы, и знания учреждения становятся чем-то, что вся организация может получить доступ и построить на.

Когда ИИ решает реальные проблемы клиентов и начинает автоматизировать то, что повторяется, команда из двадцати человек может обеспечить выход и последовательность команды из тридцати пяти человек. Опыт становится лучше для клиентов и членов, и сотрудники получают свое время обратно, чтобы сосредоточиться на том, что люди делают лучше всего, например, на суждениях, доброте и сочувствии, которое держит людей, приходящих обратно и выделяет учреждения сообщества.

Где начать

Если инвестиции в ИИ кажутся подавляющими, начните с проблемы, а не с инструмента ИИ. Потратьте время, чтобы сесть с вашими командами, чтобы узнать, какие у них проблемы и где лежит возможность улучшить их опыт работы. Поймите, где существует трение, что требует больше выхода, чем должно, и какая информация постоянно является проблемой для раскрытия. Ответы помогут проинформировать, где ИИ может создать реальную ценность.

Финансовые учреждения, которые делают наибольший прогресс с ИИ, не те, которые двигались быстрее всего, а те, которые построили с целью.