Знакомьтесь, Alexa: ваш новый финансовый консультант

Alexa — персональный помощник от Amazon — только что получила новую профессию. К 15 тысячам разных навыков, которыми она обладает, теперь добавился еще один — отвечать на экономические вопросы для клиентов швейцарской глобальной финансовой компании UBS Group AG.

Как пишет Wall Street Journal, новое партнерство между UBS Wealth Management и Amazon позволяет клиентам UBS, пользующихся услугами по управлению частным капиталом, задавать Alexa определенные финансовые и экономические вопросы. И Alexa ответит им на основе информации UBS, избавляя их от необходимости звонить по телефону или заходить на сайт. И это, скорее всего, первый шаг Alexa в предоставлении бизнес-услуг.

Вероятно, помощник от Amazon скоро будет назначать встречи, анализировать рынки и даже покупать и продавать акции. В то время как индустрия финансовых услуг уже начала переход от активного управления к пассивному, искусственный интеллект продвинет рынок еще дальше — к управлению умными машинами, как в случае Blackrock, которая внедряет компьютерные алгоритмы и модели в более традиционные активно управляемые фонды.

Но индустрия финансовых услуг — это только начало. В течение нескольких следующих лет искусственный интеллект может значительно изменить способы сбора информации, принятия решений и установления связей с клиентами и партнерами. Надеемся, что это будет к лучшему, и мы все от этого выиграем (учитывая, что люди склонны к различным когнитивным предубеждениям). Будет особенно интересно увидеть, как искусственный интеллект повлияет на решения корпоративных лидеров — мужчин и женщин, которые принимают множество решений, влияющих на нашу повседневную жизнь.

Уже сейчас руководители начинают использовать искусственный интеллект для автоматизации повседневных задач, таких как организация рабочего графика и телефонные звонки. Но ИИ также может помочь в принятии более сложных решений в таких областях, как человеческие ресурсы, формирование бюджета, маркетинг, распределение капитала и даже корпоративная стратегия — все, что долгое время было оплотом специализированных консалтинговых фирм вроде McKinsey, Bain и BCG, а также крупных маркетинговых агентств.

Переход на принятие решений при помощи ИИ будет горькой пилюлей для корпоративной консалтинговой индустрии. Согласно недавним исследованиям, только американский рынок корпоративных консультаций составляет почти $60 млрд. Почти все эти консультации дорого стоят и проводятся людьми.

Кто-то может возразить, что корпоративные клиенты предпочитают иметь дело с консультантами по стратегии, чтобы получать индивидуальные советы от небольших команд, которые выполняют дорогостоящую и трудоемкую работу. И это обычно вполне осмысленные советы. Однако огромная часть того, что оплачивается как консалтинговые услуги, — это анализ и презентация данных. Консультанты собирают, очищают, обрабатывают и интерпретируют данные от разрозненных частей организаций. Они хорошо с этим справляются, но ИИ может еще лучше. Например, вычислительная мощность четырех консультантов с электронными таблицами Excel незначительна по сравнению с одним компьютером, использующим ИИ.

В сегодняшнем мире больших данных приложения для ИИ и машинного обучения уже анализируют огромные объемы данных и делают выводы гораздо быстрее и дешевле, чем финансовые консультанты. Кроме того, алгоритмы машинного обучения могут выводить компьютерные модели, которые разъясняют суть сложных явлений, обнаруживать закономерности и извлекать правила из данных — процесс, который с трудом дается даже самым большим и умным консалтинговым группам. Возможно, довольно скоро руководители, вместо того, чтобы обращаться к элитным консультантам, начнут спрашивать: «Alexa, какова рентабельность моей продуктовой линии?» или «На каких клиентов я должен быть нацелен и как?»

Другая область, в которой руководители в скором времени будут полагаться на ИИ, — это управление человеческими ресурсами. Несмотря на большие усилия, эти вопросы остаются политизированными, и при принятии решений в отношении женщин и меньшинств руководители по-прежнему предвзяты. Например, женщины в бизнесе описываются не такими положительными терминами, как мужчины, и получают менее полезную обратную связь. У представителей меньшинств меньше шансов быть принятыми на работу и больше — столкнуться с предвзятым отношением со стороны своих руководителей. Эти ошибки и дисбаланс в системе только вредят организациям — мешают раскрывать потенциал сотрудников и должным образом вознаграждать за результаты. Искусственный интеллект может сделать беспристрастными эти сложные решения. Например, ИИ может определить, если одна группа сотрудников иначе оценивается и управляется или получает уровень компенсации, отличный от других. Только представьте себе: «Alexa, в моей организации есть гендерные различия в оплате труда?»

Кроме того, ИИ уже помогает в области взаимодействия с клиентами и в маркетинге. Из хорошо задокументированой патентной деятельности ИИ на пяти крупнейших платформах — Apple, Alphabet, Amazon, Facebook и Microsoft, — ясно видно, что они используют его для продвижения и продажи товаров и услуг. Но они не одиноки. Недавно HBR рассказывал, как Harley-Davidson использует ИИ для определения того, что работает и что не работает в различных маркетинговых каналах. Компания использовала этот новый навык, чтобы принимать решения о распределении ресурсов для различных маркетинговых решений. И через какое-то время компании начнут спрашивать: «Alexa, на что мне потратить мой маркетинговый бюджет?», чтобы избежать известной дилеммы: «Я знаю, что половина моего рекламного бюджета расходуется впустую, только не знаю — какая половина».

ИИ может быть полезен в формировании бюджета и ежегодном процессе распределения инвестиций. Несмотря на то, что рынки меняются каждый год, продукты устаревают, технологии развиваются, большинство предприятий из года в год распределяют свой капитал абсолютно одинаково. Некоторые направления получают золотые горы, а другие остаются ни с чем. Новым проектам приходится довольствоваться остатками после того, как «насытится» дойная корова (основной источник дохода). Искусственный интеллект может помочь прорваться через эту черную дыру, отслеживая доходность инвестиций по бизнес-единицам или измеряя, сколько средств выделяется для роста по сравнению с сокращающимися товарными линиями. Бизнес-лидеры вскоре будут спрашивать: «Alexa, на сколько процентов распределение бюджета в этом году отличается от прошлого?» — и даже задавать более сложные вопросы.

Несмотря на то, что многие стратегические лидеры опираются на свою интуицию и многолетний опыт в отрасли, большая часть этой интуиции — просто более глубокое понимание данных, которые исторически было трудно собирать и дорого обрабатывать. Теперь искусственный интеллект быстро закрывает этот пробел и вскоре сможет помочь людям справиться с предубеждениями и ограниченными возможностями в обработке данных. Эти события изменят многие профессии, например, консультантов, юристов и бухгалтеров, чьи обязанности будут смещаться от анализа к суждению. Можно сказать, что завтрашние элитные консультанты уже расположились на вашем запястье (Siri), кухонном столе (Alexa) или в вашей гостиной (Google Home).

Основной вывод: корпоративные лидеры, сознательно или нет, находятся на пороге серьезных перемен среди источников информации и консультаций. Скорее всего, это лишь вопрос времени, когда все лидеры и управленческие команды начнут спрашивать Alexa: «Каков самый большой риск на нашем ключевом рынке?», «Как нам распределить капитал, чтобы конкурировать с Amazon?» или «Как мне реорганизовать мою управленческую команду?»

Оригинал