Водопад или трайбы: как банку развивать инновации

03 декабря 2020

Сергей Русанов
Член правления, руководитель ИТ-блока банка «Открытие»
Forbes Council Member

Цифровизация — значимый тренд на банковском рынке. Она затрагивает не только продукты и каналы взаимодействия с клиентами, но и внутренние процессы. Необходимо активно привлекать к работе цифровые таланты и развивать инновации внутри банка. Расскажу, как мы в «Открытии» делаем это при помощи новых операционных процессов, инхаус-разработки и готовых IT-решений с рынка.

Высокоскоростная модель разработки продуктов и сервисов

Развитие инноваций начинается с команды и того, как она разрабатывает новые продукты и сервисы. Классический подход — применение водопадной (каскадной) модели. Проект разбивается на стадии, которые реализуются последовательно. Пока не реализованы все стадии, продукт не выпускается на рынок. При таком подходе между возникновением идеи сервиса или продукта и его доступностью для наших клиентов проходит длительное время.

Сейчас одной из главных задач IT становится сокращение времени вывода новых продуктов и сервисов посредством нового ПО на рынок — time to market (T2M). Водопадная модель не может решить эту задачу, и для части проектов несколько лет назад мы ввели высокоскоростную («вторая скорость») модель разработки и внедрения новых продуктов. Модель включает в себя как организационные изменения — применение динамических кросс-функциональных команд разной полноты и охвата (трайбов), так и технологические — широкое внедрение DevOps-практик для ускорения процесса разработки / поставки результата изменения на боевые инфраструктурные контуры.

Сейчас многие компании, в том числе банки, строят организационную систему трайбов — наиболее полнофункциональных динамических команд («третья скорость»). В нашем понимании трайб — это группа кросс-функциональных команд, работающих над одной продуктовой или сервисной («клиентский путь») вертикалью. Каждая команда, состоящая как из представителей ИТ, так и бизнес-подразделений, создает свой продукт или сервис. На уровне трайба обеспечивается синергетический эффект от одновременной реализации смежных продуктов. Определяются приоритеты в развитии продуктов. Сокращается время вывода новых продуктов и сервисов на рынок. Поскольку ничего не бывает бесплатным, модель трайбов может быть дороже водопадной в первоначальном внедрении, но за счет снижения T2M становится гораздо эффективнее на динамичном и высококонкурентном рынке, таком как современный рынок банковских и финансовых услуг.

Трайб «Инвестиции и сбережения» доказал эффективность этой модели. Во время пандемии он оперативно переориентировался на удовлетворение нового спроса со стороны клиентов и показал отличные бизнес-результаты, несмотря на общее падение деловой активности в стране.

Важнейшей составляющей успеха динамической модели является способность IT-ландшафта и IT-архитектуры банка обеспечить высокую скорость разработки и вывода в промышленную эксплуатацию новых продуктов и сервисов. Мы предприняли серьезные шаги для этого — часть трайбов уже используют микросервисную архитектуру в своих вертикалях. Такая архитектура позволяет командам трайба выводить в эксплуатацию свою функциональность независимо от других команд. Следующим шагом мы видим внедрение гибридного облака для процессов разработки в трайбах, которое позволит полнее использовать DevOps практики и сделать реальностью практически моментальные внедрения продуктов и сервисов с обеспечением высочайшего уровня качества и практически непрерывным вводом результатов изменений в эксплуатацию.

Внутренняя разработка

В нашей будущей стратегии мы делаем акцент и на развитии внутренней разработки. Сейчас соотношение внешней и внутренней разработки в банке «Открытие» — 70 на 30. В ближайшие три года мы хотим развернуть эту пропорцию в обратную сторону. По фронтальным IT-системам увеличим долю внутренней разработки до 70% до конца 2021 года, а по остальным системам — до 60% до конца 2023 года.

Зачем развивать внутреннюю разработку? Во-первых, динамическая модель требует сплоченных команд, а это труднодостижимо, если команда состоит из сотрудников нескольких вендоров. Во-вторых, в процессе внутренней разработки по сравнению с внешней значительно ниже бюрократическая составляющая. Это позволяет более эффективно использовать время, которое сейчас является одним из ценнейших ресурсов. В-третьих, внутренняя разработка означает рост внутренней компетенции, что приводит к еще большему увеличению скорости разработки. Для достижения доли внутренней разработки в 70% перед нами стоит амбициозная задача — привлечь в ближайшие два года около тысячи IT-специалистов. Мы ищем не только инженеров по разработке ПО, системных и бизнес-аналитиков, тестировщиков, системных администраторов и архитекторов, но и специалистов по графическому, продуктовому, UI/UX и веб-дизайну, менеджеров проектов и менеджеров продуктов. Ну и в-четвертых, это просто существенно дешевле (на 30–40%), хотя и сопряжено с дополнительными рисками. Необходимо выстраивать полный цикл командного группового производства ПО с полным перечнем новых процессов и инструментария на гораздо более серьезном уровне, чем ранее.

Однако и у внешней разработки есть сильные стороны. Поэтому важно использовать опыт вендоров, который они накапливали годами, выстраивая процессы и проверяя разные методы разработки. Кроме того, у них могут быть очень сильные команды, и с их помощью можно получить результат существенно быстрее, чем вести собственную разработку.

Инновационное развитие

Помимо вендоров еще одним поставщиком решений для банка могут стать внешние стартапы. Для подобных задач в «Открытии» со второго квартала 2020 года работает «Фабрика пилотов» — кросс-функциональная команда для пилотирования и масштабирования инновационных проектов и решений.

«Фабрика» анализирует потребности бизнес-блоков банка и ищет инновационные проекты и стартапы, которые закрывают ту или иную потребность. Ключевым условием начала пилота является бизнес-гипотеза об измеримом эффекте внедрения инноваций. Таким образом, мы применяем принцип fail fast и проводим раннее тестирование идей и потребностей на жизнеспособность. Если эффект неизмерим или незначителен, мы не начинаем пилот.

В настоящее время наша «Фабрика» пилотирует широкий спектр решений с применением искусственного интеллекта — от удаленной идентификации и оценки эмоционального состояния клиентов до автоматического управления рекламными кампаниями и персонализации продуктов.

Есть и ситуационные задачи. В частности, сейчас банк «Открытие» активно развивает проект «Флекси» по обеспечению эффективной работы сотрудников в комбинированном режиме «офис-дом». Для этого необходимо перейти к политике неперсонифицированных рабочих мест в офисах, при которой сотрудник может с легкостью работать с любого свободного места в офисе. Для этого надо всего лишь иметь «виртуальное» рабочее место на базе серверных ресурсов банка и забронировать себе конкретное рабочее место. Решения виртуального рабочего места присутствуют на рынке программного обеспечения, и «Фабрика» проводит отбор, оценку и пилотирование решений для бронирования таких мест.

За два квартала «Фабрика» приняла в работу более 40 запросов от бизнес-подразделений, проанализировала более 100 стартапов и зрелых компаний, провела 5 питч-сессий решений для бизнес-пользователей и запустила 8 пилотных проектов. По результатам двух кварталов работы «Фабрики пилотов» можно сказать, что она доказала свою эффективность и полезность для инновационного развития банка.

Широкое применение ИИ

Мы применяем ИИ как в традиционных для банков направлениях, так и в нестандартных. К традиционным можно отнести кредитные скоринговые модели, оценку рисков и ботов для поддержки клиентов.

Нестандартные — интеллектуальное управление продажами на базе управления расписанием сотрудников продаж. Кто-то лучше работает утром, кто-то, наоборот, вечером. Система под управлением AI оценивает показатели продаж и планирует расписание сотрудника таким образом, чтобы повысить его эффективность. Кроме того, искусственный интеллект помогает подбирать персонал и бороться с психологическим выгоранием сотрудников. «Фабрика пилотов» в настоящее время тестирует несколько таких решений.

Другим примером подобного рода стал успешный пилот по мониторингу рекламных площадок, с которыми мы работаем. В ручном режиме невозможно регулярно проверять всех партнеров на соответствие нашим требованиям по проведению рекламных кампаний, поэтому мы и призвали на помощь искусственный интеллект. Оказалось, что такой мониторинг сильно повышает эффективность рекламных кампаний и снижает затраты на привлечение новых клиентов.

При этом мы стараемся делать технологии искусственного интеллекта доступными не только разработчикам. Так, мы активно применяем low-code и пилотируем no-code платформы роботизации бизнес-процессов. В «Открытии» роботов теперь смогут собирать под свои нужды сами сотрудники бизнес-подразделений. Такой робот возьмет на себя рутинные задачи: откроет расчетный счет для клиента МСБ, проверит заявку на аккредитив и обработает платежи в иностранной валюте. В операционном блоке банка работники уже создали около 60 подобных роботов, а в следующем году мы планируем создать еще несколько сотен роботов силами заказчиков — сотрудников бизнес-подразделений.