Podstawowe zakresy niezbędnych kontroli będą obejmować:
- walidację: ocenę poprawności założeń koncepcji i przydatności algorytmów do określonych zastosowań
- weryfikację: testowanie podczas opracowywania, wdrażania i ciągłego użytkowania w celu potwierdzenia, że algorytmy działają poprawnie
- kontrolę zapobiegawczą: wbudowane mechanizmy kontrolne i mechanizmy bezpieczeństwa (np. kill-switch) w projektowanym algorytmie do weryfikacji danych wsadowych, przetwarzania i wyników
- odporność operacyjną i testy warunków skrajnych: ogólne oceny platform S.I/U.M. na odporność na awarie, ataki hakerskie lub inne zakłócenia
- kontrolę/nadpisywanie przez ludzi: mechanizm przejmowania kontroli nad algorytmem przez ludzi
Przekształcanie modelu operacyjnego
Szybki wzrost i przyjęcie aplikacji S.I/U.M. wymaga długoterminowego spojrzenia na cele biznesowe, aby nadać priorytet inwestycjom w ekosystem wspierający S.I/U.M. W ramach strategii przyjęcia S.I/U.M. banki powinny opracować prognozy na dwa do trzech lat odnośnie produktów, usług i procesów, które będą korzystać z aplikacji S.I/U.M. a także sposobów inwestowania w S.I/U.M. (dane, platforma do wdrożenia modelowania S.I./U.M., talent). Taka zintegrowana infrastruktura umożliwi skalowalne wdrażanie i sprawdzanie poprawności działania aplikacji, ponieważ funkcje danych i modelowania będą lepiej obsługiwane.
Jeśli chodzi o zarządzanie danymi, to banki nadal inwestują w poprawę ogólnej jakości danych. Niektóre z nich wyznaczają autoryzowane repozytoria danych i charakterystyk obsługiwane przez scentralizowany zespół data science. Dzięki temu deweloperzy mogą wyświetlać dostępne dane pochodzące z całej organizacji, a tym samym uzyskiwać wgląd w cenne spostrzeżenia biznesowe dotyczące stosowanych aplikacji na bazie S.I/U.M. Banki powinny wykorzystać i rozszerzyć inwestycje w strategię i architekturę danych nowej generacji (np. repozytoria danych - data lakes, rozwiązania chmurowe - cloud) poprzez udoskonalenie kompleksowych standardów zarządzania danymi w zakresie użytkowania aplikacji S.I/U.M.
Efektywność i zwroty z inwestycji
Pomyślna adaptacja S.I/U.M. wymaga stosowania modelu operacyjnego, który kieruje inwestycje w kierunku aplikacji S.I/U.M. o najwyższym ROI/NPV, szansie na sukces, przy jednoczesnym uwzględnieniu czynników ryzyka i kontroli. W tym celu model operacyjny musi zrównoważyć potrzebę eksperymentów, eksplorację i rozwój proof of concepts (POC), z potrzebą spójnych standardów w procesie generowania nowych idei, klarownymi ocenami ROI/NPV, działania na produkcji (np. określenia procenta populacji do weryfikacji POC) i systemem kontroli wewnętrznej. Biorąc pod uwagę, że techniki S.I/U.M. będą stosowane na wiele sposobów, tworzenie zbiorczych raportów pomoże zarządom skutecznie komunikować się z interesariuszami w sprawie strategii przyjęcia S.I/U.M. Generalnie, zastosowanie właściwego modelu operacyjnego zwiększa szanse na pomyślną implementację technologii S.I/U.M.
Inwestycja w talenty
Sukcesy w adaptacji S.I/U.M. będą w dużej mierze zależeć od postawy pracowników, w tym menedżerów produktu, analityków i inżynierów danych, programistów, menedżerów ryzyka i audytorów wewnętrznych. Niedobór wykwalifikowanych specjalistów znających tematykę S.I/U.M. jest kluczowym wyzwaniem dla różnych branż, w tym usług finansowych. Dysproporcja pomiędzy popytem a podażą, może stać się jeszcze bardziej dotkliwa wraz z umasowieniem tych technologii. Wpłynie to nie tylko na wykorzystanie aplikacji S.I/U.M., ale także na skuteczność ich nadzorowania, kontroli i audytu. Rozwiązaniem stosowanym dzisiaj przez niektóre banki jest współpraca z zewnętrznymi podmiotami odpowiedzialnymi za procesy i architekturę zarządzania danymi nowej generacji.
Ponieważ talenty, kompetencje ludzkie mogą wpływać na wzrost przewagi konkurencyjnej, banki będą musiały opracować podejście do kwestii zarządzania talentami tak, by możliwe było wspieranie S.I/U.M. przez cały cykl funkcjonowania. Istotne staje się więc stworzenie atrakcyjnych programów rekrutacji talentów. Dzięki nim będzie możliwy dalszy rozwój i podnoszenie kwalifikacji, co jest szczególnie ważne w przypadku zarządzania nowymi ryzykami. W miarę udoskonalania podstawowych modeli ryzyka i systemów kontroli, należy zaktualizować programy szkoleniowe w przedsiębiorstwie.
Konieczne pytania i odpowiedzi
W przypadku rozważania implementacji nowoczesnych narzędzi S.I/U.M. dla celów biznesowych warto odpowiedzieć na podstawowe pytania, dotyczące celów biznesowych, które mają być zrealizowane. Oto kilka przykładowych pytań, które warte są uwagi:
- jak ewoluuje krajobraz S.I/U.M. dla sektora bankowości i gdzie chcemy pozycjonować się w tym krajobrazie?
- w jaki sposób S.I/U.M. wzbogaci naszą strategię biznesową i wpłynie na uzyskiwanie przewagi konkurencyjnej?
- gdzie już używane są technologie S.I/U.M. i do jakiego stopnia te aplikacje są skalowalne?
- w jaki sposób możemy przyśpieszyć rozważne adaptacje S.I/U.M. w celu stymulowania transformacji biznesowej i innowacji?
- czy mamy strategię przyjęcia S.I/U.M. na poziomie całej organizacji, określone są priorytety, możliwości i inwestycje?
- w jaki sposób uwzględniamy otoczenie regulacyjne związane z S.I/U.M.?
- w jaki sposób trzeba ulepszyć istniejące systemy kontroli ryzyka, aby zaradzić wszystkim zagrożeniom?