Найцікавіша історія про штучний інтелект у банкінгу майже ніколи не починається з моделі. Вона починається з чесного внутрішнього висновку: «Дані є, але ми використовуємо їх надто повільно, недостатньо безпечно і без стабільної якості».

Саме до такої точки перелому дійшов один із провідних європейських банків, що обслуговує мільйони приватних клієнтів і малого бізнесу в кількох країнах. Як і більшість установ із довгою історією, банк мав унікальний власний масив даних, який новим гравцям важко відтворити. Проте цінність цих даних губилася в повільних циклах, розрізненій прозорості та годинах аналітичної рутини, що повторюється щотижня.

Замість чергового «пілотного проєкту зі штучним інтелектом» банк запросив стратегію, що спирається на дані, підготовлені для штучного інтелекту, із повною відповідністю вимогам Загального регламенту захисту даних та Директиви про платіжні послуги, а також із прямим шляхом до вимірюваного бізнес-результату. Relevant Software разом із CX Design долучилися, щоб спроєктувати та реалізувати цю стратегію.

Андрій Бурак, засновник Relevant Software, сформулював вимогу банку коротко й без зайвого шуму:

«У банкінгу швидкість має цінність лише тоді, коли довіра залишається непорушною. Штучний інтелект має покращувати щоденні рішення і водночас давати підрозділам контролю повну видимість та нагляд». 

Нижче ми розповімо, як досвід цього проєкту окреслює майбутнє банкінгу та чому готовність даних до AI виходить на рівень правління.

Коли дані перестають працювати як актив

Банки часто говорять про дані як про стратегічну перевагу. Але на практиці вони стають нею лише тоді, коли працюють як продукт: є послідовними, надійними, керованими й доступними для тих, хто ухвалює рішення.

AI-ready data має три ключові якості, які відрізняють її від просто «наявних даних»:

• Послідовність: спільні визначення показників, які прибирають внутрішні суперечки «яка цифра правильна».
• Надійність: конвеєри обробки та перевірки якості, що підтримують довіру до даних навіть за зростання обсягів і кількості джерел.
• Належне управління: контроль, готовий до перевірок, який підтримує вимоги захисту даних і платіжного регулювання без гальмування бізнесу.

Цьому банку не бракувало інформації. Йому бракувало способу перетворювати власні сигнали на своєчасні дії в роздрібних продуктах, таких як депозити, кредитні картки, споживчі кредити та страхові пакети. Конкуренти з фінансових технологічних компаній підняли планку очікувань завдяки персоналізованим сервісам, побудованим на даних, і банк прагнув подібної швидкості, але з сильнішою опорою на довіру, ніж у більшості конкурентів.

І тут багато керівників помиляються. AI-ready data — це не інженерний апгрейд. Це рішення про конкурентоспроможність.

З чого Relevant Software почала зміни

Команда не стартувала зі створення нових функцій із надією, що користувачі поступово «звикнуть». Вона почала з консалтингу та стратегії, а далі побудувала план реалізації, який враховує реальні банківські обмеження: основні банківські системи, інтеграцію з наявними програмами, процеси контролю та управління ризиками.

Банку потрібні були не лише моделі, а партнер, який зв’яже бізнес-цілі з архітектурою, реальністю інтеграцій та щоденною роботою підрозділів контролю. Relevant Software структурувала програму як послідовність чотирьох кроків:

1. Спочатку визначили, де прогноз змінює рішення.
   Банк хотів прогностичні сигнали, які впливають на ефективність роздрібних продуктів, а не звітність «після того, як усе вже сталося».
2. Далі підготували дані для роботи в масштабі.
   Це означало конвеєри та обробку, здатні витримувати великі щоденні обсяги зі стабільною якістю, бо модель завжди «підхоплює» слабкі місця шару даних.
3. Після цього під’єднали штучний інтелект без розхитування основних систем.
   Банк прагнув результату без ризикового переписування, тому команда спроєктувала безпечні шляхи підключення в межах наявного середовища, щоб нові можливості стали прикладним інструментом, а не джерелом збоїв.
4. Паралельно вбудували вимоги контролю як робочий шар.
   Норми захисту даних і платіжного регулювання мають проявлятися в поведінці системи: контроль доступу, нагляд, шифрування та сліди перевірок протягом усього життєвого циклу.

Один із керівників на стороні клієнта так описав стиль роботи, який допомагав тримати темп навіть під тиском: «У них вистачало таланту підтримувати позитивний рух уперед завдяки чіткій комунікації та гумору, коли це було доречно».

Цей момент важливий, адже багато AI-ініціатив зупиняються не через технології, а через непорозуміння між зацікавленими сторонами. Коли правила доступу до даних і принципи управління узгоджують на ранньому етапі, робота рухається як контрольована реалізація, а не як серія нескінченних погоджень.

Що змінилося після запуску

Банк вимірював успіх через операційні результати, а не через «технічні віхи» у звітах. Після запуску основи даних, підготовлених для штучного інтелекту, та прогностичних можливостей банк зафіксував:

• на 40% швидше ухвалення рішень;
• понад 650 самостійно створених звітів щомісяця;
• 0,8 секунди — середній час відповіді на запит;
• на 35% менше навантаження на аналітиків.

Ці цифри свідчать про зміну самого способу роботи. Керівники перейшли від запізнілої звітності до сигналів майже в реальному часі. Бізнес-користувачі отримали можливість самостійно діставати аналітичні висновки через дашборди, а не чекати своєї черги в команди спеціалістів. Аналітики стали витрачати менше часу на повторювану звітність і більше — на задачі з вищою цінністю: аналіз сценаріїв, продуктові рекомендації та вдосконалення моделей.

Саме тут і проявляється справжня цінність даних, підготовлених для AI. Вони не замінюють експертизу. Вони прибирають повільні, механічні кроки, які заважають експертним знанням швидко доходити до управлінських рішень.

Важливий і менш помітний сигнал: швидкість з’явилася без «регуляторної драми». Таке рідко трапляється випадково. Це результат підходу, коли управління даними та контроль є частиною реалізації, а не фінальним етапом погодження.

Як підготовлені дані вплинуть на банківську сферу до 2028 року

У найближчі роки банки, які інвестують в AI-ready data, не просто автоматизують звіти. Вони перебудують саму операційну модель роздрібного банкінгу.

Ось як це виглядатиме на практиці:

• Роздрібні продукти стануть прогностичними за замовчуванням. Банки менше покладатимуться на звітність «після факту» і більше — на сигнали наперед, які раніше впливають на ціноутворення, прогноз попиту та управління портфелем.
• Персоналізація перейде з маркетингу в продуктову логіку. Фінтехи зазвичай оптимізують персоналізацію під зростання. Банкам потрібно оптимізувати її ще й під довіру. Дані, підготовлені для AI, роблять це можливим, адже управління вбудоване в робочі процеси: рішення можна пояснити, доступ — проконтролювати, нагляд — продемонструвати.
• Самостійна робота з даними вийде за межі аналітичних команд. Якщо дані послідовні та контрольовані, бізнес-команди можуть безпечно досліджувати їх самі, що підвищує відповідальність за результат.
• Контроль і відповідність нормам стануть механізмом масштабування. Банки, які вбудовують аудит-трейли та контроль життєвого циклу, швидше масштабують використання штучного інтелекту, адже кожне розширення не запускає нову дискусію про довіру.
• Ролі в операціях піднімуться «вище по цінності». Аналітики витрачатимуть менше часу на складання звітів і більше на підтримку рішень, оцінку моделей та продуктову стратегію.

Якщо звести до одного речення, підготовлені дані перетворюють історію та масштаб банку на конкурентну перевагу, яка працює щодня, а не лежить у сховищі.

П’ять кроків, які банки можуть зробити вже зараз

1. Обрати невелику групу роздрібних рішень, де прогнози реально впливають на результат, і будувати готовність даних саме навколо цих рішень.
2. Закріпити відповідальність за визначення даних і управління ними, адже штучний інтелект лише підсилює наслідки непослідовності.
3. Вбудувати комплаєнс у поведінку систем із самого початку, щоб подальше масштабування не створювало додаткових складнощів.
4. Надати бізнес-командам доступ до інсайтів через self-service, зберігаючи при цьому довіру й контроль.
5. Закладати безперервне вдосконалення, адже і моделі, і ринки змінюються швидше, ніж річні цикли планування.

Швидші рішення та самостійна аналітика рідко з’являються лише завдяки «сильнішій моделі». Результат забезпечують дисциплінована підготовка даних, управління на рівні системи та безпечне підключення, яке враховує реальність основних банківських платформ. Саме це реалізувала Relevant Software для цього європейського банку і саме цим шляхом підуть інші великі гравці.