В крупных банках искусственный интеллект теперь стоит в одном ряду с платежными системами, дата-центрами и основными механизмами контроля рисков. JPMorgan Chase позиционирует ИИ как неотъемлемую инфраструктуру, без которой банк не может развиваться.
Об этом ясно сказал генеральный директор Джейми Даймон, обосновывая рост расходов на технологии и предостерегая: те, кто отстанет в ИИ, проиграют конкурентам. Речь идет не о сокращении штата, а о способности работать быстро, масштабируемо и экономно в ежедневной рутине.
Банк давно вкладывается в технологии, но ИИ изменил подход к тратам. То, что раньше относилось к экспериментальным проектам, теперь входит в повседневные операционные расходы. Это внутренние инструменты ИИ для анализа исследований, подготовки документов, проверок и других стандартных задач.
От экспериментов к инфраструктуре
Изменение терминологии отражает переосмысление рисков. ИИ стал частью систем, необходимых для того, чтобы не отставать от конкурентов, автоматизирующих внутренние процессы.
Вместо того чтобы полагаться на общедоступные ИИ-системы, JPMorgan сосредоточился на создании и управлении собственными платформами. Такой выбор связан с давними опасениями банков по поводу утечек данных, конфиденциальности клиентов и надзора регуляторов.
В банковской среде ошибки обходятся дорого. Любая система, работающая с чувствительными данными или влияющая на решения, должна быть поддающейся аудиту и объяснению. Общедоступные ИИ-инструменты, обученные на общих датасетах и часто обновляемые, усложняют это. Внутренние решения дают больше контроля, пусть и требуют времени на запуск.
Этот путь также минимизирует риски "теневого ИИ", когда сотрудники используют несанкционированные инструменты для ускорения работы. Такие инструменты повышают производительность, но создают пробелы в контроле, которые регуляторы быстро замечают.
Осторожный подход к изменениям в штате
JPMorgan осторожно говорит об влиянии ИИ на рабочие места. Банк избегает заявлений о массовых сокращениях. Вместо этого ИИ представляют как средство для сокращения рутинного труда и повышения стабильности результатов.
Задачи, раньше проходившие через несколько этапов проверок, теперь выполняются быстрее, но сотрудники отвечают за итоговое решение. Такой акцент на ИИ как на помощнике, а не замену, важен в отрасли, чуткой к политическим и регуляторным реакциям.
Масштаб компании делает подход реалистичным. JPMorgan нанимает сотни тысяч людей по всему миру. Даже небольшие улучшения эффективности, примененные везде, со временем дают ощутимую экономию.
Строительство и поддержка внутренних ИИ-систем требует серьезных вложений на старте. Даймон признает, что tech-расходы влияют на краткосрочные показатели, особенно при нестабильных рынках.
Его контраргумент: урезание трат сейчас сэкономит в ближайшее время, но ослабит позиции банка в будущем. В итоге расходы на ИИ похожи на страховку от отставания.
JPMorgan, ИИ и риск отстать от соперников
Позиция JPMorgan отражает давление в банковском секторе. Конкуренты вкладываются в ИИ для ускорения выявления мошенничества, упрощения compliance и улучшения отчетности. По мере распространения таких инструментов растут ожидания.
Регуляторы могут ожидать от банков передовых систем мониторинга. Клиенты хотят быстрых ответов и меньше ошибок. В таких условиях отставание в ИИ выглядит не как осторожность, а как плохое управление.
JPMorgan не утверждает, что ИИ решит все структурные проблемы или устранит риски. Многие ИИ-проекты не выходят за узкие применения, а их интеграция в сложные системы трудна.
Сложнее всего управление. Нужно четко определять, кто и при каких условиях использует ИИ, какой контроль применять. Ошибки требуют прописанных путей эскалации. Ответственность за неверный вывод систем должна быть распределена.
В больших компаниях внедрение ИИ тормозят не модели или вычисления, а процессы, политики и доверие.
Для других крупных фирм подход JPMorgan служит ориентиром. ИИ становится частью механизмов, обеспечивающих работу организации.
Это не гарантирует успеха. Окупаемость может занять годы, некоторые вложения провалятся. Но банк считает большим риском делать слишком мало, а не слишком много.