Як ШІ руйнує стару модель зайнятості в банківській сфері

Робота в банківській сфері в Кенії та, ширше, на більшості африканських ринків завжди мала певний соціальний престиж завдяки стабільним зарплатам, пенсійним планам і впевненості в секторі, який здається надто важливим, щоб скорочуватися. 

Але поширення штучного інтелекту (ШІ) загрожує переписати цю обіцянку. Якщо подивитися на такий банк, як Standard Chartered Kenya (StanChart), цифри розкажуть більшу історію, ніж його керівники.

У 2013 році в StanChart працювало понад 2 200 співробітників. Тоді банк управляв розгалуженою мережею філій, великими операційними командами, кількома рівнями середнього менеджменту та тисячами співробітників, які вручну виконували більшість процесів — від реєстрації клієнтів і обробки документів до перевірок відповідності правилам і звірок.

До кінця 2025 року його штат уперше в історії скоротився до менш ніж 1 000 співробітників.

Ці зміни в StanChart свідчать про переоцінку праці всередині банківського сектору Африки. Робота, яка колись виправдовувала існування тисяч посад початкового та середнього рівня, тепер виконується системами, які є дешевшими і задіюють значно менше людей.

У травні материнська компанія кредитора дала зрозуміти, що скорочення, які тривають упродовж десятиліття, не є тимчасовими, а є частиною нового стратегічного курсу. Під час інвесторського заходу в Гонконзі 19 травня британський банк заявив, що планує скоротити понад 15% співробітників у допоміжних функціях до 2030 року. 

Це люди, які працюють у таких сферах, як управління персоналом, відповідність правилам, закупівлі, операції та адміністрування. Банк відкрито заявив, що ШІ допоможе замінити багато з цих завдань, оскільки його прискорення «забезпечить швидше виконання та чіткі фінансові результати».

Банк рухається до того, що він називає «простою, пов'язаною та швидкою» операційною моделлю, у якій кожне завдання закріплюється за автоматизацією, робочими процесами з підтримкою ШІ або людьми. 

До 2027 року банк очікує, що 90% ключових технологічних контролів будуть постійно моніторитися ШІ, тоді як 80% контролів будуть повністю кодифіковані у виконувані правила. Операційні процеси також автоматизуються: обробка документів ШІ націлена на точність 95% (порівняно з 85%), а від віртуальних помічників очікується вирішення до 60% внутрішніх запитів без втручання людини.

Банк впровадив понад 300 сценаріїв використання ШІ, зокрема 43 високовпливових застосунки генеративного ШІ, а також навчив близько 85 000 співробітників роботи з Microsoft Copilot. Повідомляються перші результати підвищення ефективності, зокрема скорочення хибнопозитивних результатів у нагляді за цифровими активами на 40%, зменшення кількості персоналу для моніторингу на 88% завдяки централізованим системам (що заощаджує приблизно $10 мільйонів на рік) і скорочення ручних зусиль, пов'язаних із впровадженням регуляторних змін, на 30%. 

ШІ приходить по людей

Перша хвиля цифрового банкінгу закрила деякі філії, але ШІ тепер приходить за тими кількома, що залишилися, і навіть за головними офісами. 

По суті, перша ера була зверненою до клієнтів. Банки витратили останні 15 років на те, щоб переконати клієнтів припинити відвідувати філії та користуватися онлайн- або мобільним банкінгом, банкоматами та агентським банкінгом. Це усунуло потребу у фізичній взаємодії, перемістивши більшість транзакцій за межі банківських зал.

Перший етап переходу торкнувся лише фронтлайн-персоналу, наприклад касирів. Зі скороченням мережі філій знизилося і поводження з готівкою.

Але наступний етап автоматизації, на який вказує StanChart, є більш значущим, оскільки він націлений на інституційний хребет самих банків.

Банківські функції, як-от управління персоналом, відповідність правилам, кол-центри та реєстрація клієнтів, задіюють тисячі людей на африканських ринках саме тому, що банківська справа залишається однією з найбільш адміністративно складних галузей континенту. Сектор змушений долати роздроблені системи ідентифікації, транскордонні нормативні акти, документаційні вимоги з великим обсягом паперів, зобов'язання з протидії відмиванню коштів і різноманітні платіжні інфраструктури на кількох ринках.

Історично велика кількість співробітників вирішувала більшість цих неефективностей, але ШІ тепер загрожує зробити це дешевше. У цьому й полягає значення оголошення StanChart. Банк стверджує, що багатьом допоміжним функціям більше не потрібно бути трудомісткими.

Наприклад, велика мовна модель (LLM) може безперервно перевіряти документи без витрат на понаднормову роботу та виявляти підозрілі транзакції швидше, ніж аналітики-люди. Автоматизовані системи відповідності правилам можуть миттєво обробляти величезні обсяги регуляторної інформації, тоді як чат-боти з обслуговування клієнтів можуть одночасно обробляти тисячі запитів.

Те, що колись вимагало цілих поверхів молодших співробітників, тепер вимагає програмної інфраструктури під наглядом меншої кількості фахівців.

Робочі місця середнього класу

Небезпека швидшого впровадження ШІ в банках для африканських економік — це не просто безробіття. Це руйнування професійної роботи середнього рівня.

Банківська справа історично була одним із найважливіших двигунів міського середнього класу Африки. Вона створювала структуровані програми набору випускників, програми управлінської підготовки, кар'єри з пенсійним забезпеченням і відносно стабільну офісну роботу.

Видатні африканські політичні та ділові еліти на початку своєї кар'єри проходили через банки. Саме ті види робіт, які створювали ці шляхи, ШІ і загрожує усунути.

Ці роботи достатньо повторювані, щоб їх автоматизувати, але достатньо кваліфіковані, щоб історично підтримувати міське життя середнього доходу. Це створює більший соціальний ризик.

Якщо банки продовжуватимуть отримувати значні прибутки, наймаючи значно менше людей, сектор може перестати функціонувати як великий роботодавець. Банківська справа може стати схожою на сам технологічний сектор — стати висококпродуктивною та висококприбутковою, наймаючи при цьому невелику кількість спеціалізованих працівників.

І трансформація вже може бути в процесі. У банківському секторі Кенії найм зосереджений навколо кібербезпеки, інженерії даних, ШІ та спеціалізованого управління відносинами, а не традиційних операцій. Деякі банки, як-от KCB Group та Equity Group, продовжують розширювати загальну кількість співробітників, але склад найму змінюється.