Исследование: большинство финансовых компаний доверили бы часть бизнес-процессов машинному обучению

Более половины опрошенных финансовых компаний готовы перестроить существующие бизнес-процессы для внедрения машинного обучения. Таковы данные совместного исследования Аналитического центра НАФИ и Mains Group о востребованности технологий машинного обучения в крупном российском бизнесе (есть в распоряжении Банки.ру). «Больше 50% опрошенных финансовых компаний — банки, страховщики — признались, что видят необходимость перестройки существующих бизнес-процессов для внедрения машинного обучения и готовы заняться этим в ближайшие два-три года. Компании финансового сегмента рассчитывают за счет этих инициатив повлиять на повышение качества обслуживания, снижение текущих расходов и сокращение сроков принятия решений после его внедрения. Решения на основе технологии машинного обучения им представляются оптимальными для этих целей», — прокомментировал генеральный директор Mains Group Сергей Худяков. По его словам, сегодня треть компаний крупного бизнеса используют машинное обучение, тогда как еще один-два года назад всего лишь 7% предприятий применяли эту технологию. Согласно опросу, большинство крупных предприятий (80%) используют автоматизацию в бизнес-процессах, а на каждом пятом предприятии (20%) все бизнес-процессы автоматизированы. В будущем количество автоматизированных бизнес-процессов на предприятиях продолжит расти — такой прогноз дали 93% опрошенных представителей компаний. Причины дальнейшего роста уровня автоматизации процессов — повышение конкурентоспособности (80%), экономия производственных затрат (69%), повышение качества решений по автоматизации (53%) и их удешевление (35%), имиджевая необходимость использования автоматизации (31%) и дефицит человеческих ресурсов (12%), говорят аналитики. «Основной драйвер внедрения машинного обучения на предприятиях — сокращение текущих расходов (44%). Дополнительные предпосылки — повышение производительности труда (36%), оптимизация взаимодействия подразделений (35%), сокращение сроков принятия решений (29%), сокращение сроков анализа данных (29%). Наиболее распространенные барьеры к внедрению машинного обучения — необходимость перестройки существующих бизнес-процессов (31%), неготовность персонала (29%), недостаточный уровень цифровизации в организации (27%)», — отмечается в исследовании.