Интеграция ИИ в процесс разработки в международном банке

Логотип компании
Интеграция ИИ в процесс разработки в международном банке

Изображение создано нейросетью на shutterstock.com

Сегодня цифровая трансформация является ключевым фактором развития банковской сферы. Искусственный интеллект (ИИ), когда-то казавшийся футуристической идеей из научно-популярных книг, стал практическим инструментом для оптимизации чуть ли не всех процессов в компаниях и предоставляет значительное конкурентное преимущество тем, кто его использует. Банк, в котором я работаю (входящий в топ-5 мировых банков), не остался в стороне и решил внедрить ИИ в процесс разработки. В этой статье я поделюсь опытом компании в интеграции ИИ и последствиями принятых решений.

Внедрение ИИ: ожидания и реальность

С появлением хайпа вокруг ИИ и машинного обучения многие организации начали активно использовать эти технологии в своих процессах. Для программистов ИИ стал помощником в выполнении рутинных задач, таких как автоматическая генерация кода и обнаружение ошибок, что существенно ускоряло разработку. В процессе код необходимо тестировать, что может отнимать много времени у разработчиков, однако ИИ способен автоматически генерировать все тесты на основе предоставленного кода. В некоторых случаях разработчикам приходится реализовывать одну и ту же функциональность на разных языках программирования, и здесь ИИ вновь может значительно ускорить процесс.

Поэтому не удивительно, что разработчики были счастливы, когда менеджеры банка, стремясь не упустить инновационные возможности, разрешили использование ИИ в процессе разработки. Цель была ясна: ускорить вывод новых продуктов на рынок и улучшить качество сервисов для клиентов. Первые результаты впечатлили. Время разработки сократилось, команды начали работать более эффективно, и на первый взгляд казалось, что качество продукта улучшилось, однако впоследствии это оказалось не так.

Обратная сторона медали: риски и опасения

Cо временем стали проявляться и негативные стороны использования ИИ. Менеджмент начал беспокоиться о безопасности данных и риске утечки конфиденциальной информации. Одним из ключевых факторов стал страх, что сотрудники могут непреднамеренно передать внутренний код или данные банка внешним ИИ-сервисам. Модели запускались на серверах компаний, предоставляющих ИИ-услуги. В случае программистов это был Microsoft с их кодовым ассистентом GitHub Copilot. Для остальных офисных сотрудников это был OpenAI с их ChatGPT чат-ассистентом.

Интеграция ИИ в процесс разработки в международном банке. Рис. 1

В условиях строгих регулятивных требований и повышенного внимания к защите персональных данных эти риски были признаны неприемлемыми. Банк осознал необходимость строгого соблюдения нормативных актов, таких как GDPR и другие международные стандарты.

Решение о запрете и его последствия

После тщательного анализа руководство приняло решение запретить применение генеративного ИИ, предоставляемого внешними копаниями. Это решение затронуло и команды разработчиков, которые уже привыкли к упрощенному процессу разработки. Рабочий ритм замедлился, а нагрузка на сотрудников увеличилась. В то время я помню, как команды публично жаловались на такое решение, а чувство демотивации стало ощутимым.

Опыт других банков и отраслей

Не только наш банк столкнулся с подобными вызовами. Другие международные банки выбрали разные подходы к решению той же проблемы. Некоторые компании начали использовать открытые ИИ-модели, которые работают в локальных сетях. Это устраняло риск утечки данных. Однако такие модели значительно уступают по качеству тем, что предоставляются как сервис, поэтому их результаты оставляют желать лучшего.

Другие компании заключили соглашения с крупными корпорациями, в частности Microsoft или OpenAI, в рамках которых им предоставлялись выделенные серверы для работы с моделями. Это гарантировало изоляцию моделей, однако по-прежнему означало, что данные должны были передаваться на внешние серверы.

Взгляд в будущее: преодоление барьеров

Несмотря на текущие трудности, технологические тренды указывают на то, что ИИ будет продолжать играть ключевую роль в сфере разработки. С выходом новой модели OpenAI O1 (12 сентября 2024 года) мы видим, что ИИ значительно улучшился в выполнении задач, связанных с программированием. В то же время наблюдается тенденция к использованию локальных ИИ-моделей, как это демонстрирует Apple с их новым программным обеспечением. Все эти факторы могут привести к появлению очень мощных локальных моделей, которые будут функционировать наравне с крупными моделями от Microsoft или OpenAI и при этом обеспечат безопасность, поскольку все данные будут находиться внутри вашего компьютера или локальной сети.

Интеграция ИИ в процесс разработки в международном банке. Рис. 2

Наш банк рассматривает возможности инвестирования времени и денег в исследования и разработки собственных ИИ-решений. Это позволит нам воспользоваться преимуществами ИИ, одновременно соблюдая высокие стандарты безопасности. Однако на данный момент мы продолжаем разрабатывать по старинке, полагаясь исключительно на наши гениальные мозги.

Выводы и рекомендации

Опыт нашего банка подчеркнул необходимость взвешенного подхода к внедрению новых технологий. Вот ключевые уроки, которые мы извлекли:

  • Тщательный анализ рисков: перед внедрением ИИ важно оценить все потенциальные угрозы и разработать стратегии их минимизации. Иногда, когда вводишь новый инновационный инструмент, люди быстро к нему привыкают, и потом забрать его обратно без ущерба для мотивации становится куда сложнее.
  • Инвестиции в обучение сотрудников: повышение осведомленности о рисках и лучших практиках использования ИИ.
  • Баланс между инновациями и безопасностью: стремление к развитию не должно компрометировать безопасностью и соответствию нормативам.

Заключение

Интеграция искусственного интеллекта в процесс разработки нашего банка продемонстрировала, что инновации могут не только ускорить процессы, но и значительно повысить эффективность команд. Тем не менее на пути к цифровой трансформации возникли существенные вызовы, касающиеся как безопасности данных, так и соблюдения строгих нормативных стандартов. Наш опыт ясно показывает, насколько важен сбалансированный подход: внедрение передовых технологий требует внимательного управления рисками и постоянных инвестиций в развитие сотрудников. Несмотря на текущие ограничения, роль ИИ в дальнейшем, вероятно, будет только расти, особенно с появлением локальных моделей, обеспечивающих усиленную защиту данных и соответствие высоким требованиям безопасности.

Читайте также
IT-World разбирался, почему аудит процессов разработки ПО — важный инструмент для повышения эффективности работы команд и улучшения качества продукта.

Опубликовано 24.09.2024

Похожие статьи