Исследование McKinsey показывает растущий разрыв в финансовом секторе: половина клиентов уже консультируется с алгоритмами, в то время как профессиональные советники отстают во внедрении технологий.
3 мин
Новое исследование McKinsey & Company, проведенное в Гонконге, выявило неожиданный разрыв в сфере финансовых консультаций. Проблема заключается не в противостоянии людей и алгоритмов, а в технологическом отставании самих профессионалов. Половина клиентов уже использует искусственный интеллект для подготовки к принятию финансовых решений, тогда как 50 процентов консультантов обращаются к ИИ реже одного раза в неделю или не используют его вовсе.
Это означает, что клиенты приходят на встречи более подготовленными, чем когда-либо. Они ожидают от специалистов совершенно иного уровня экспертизы, который невозможно обеспечить без применения современных аналитических инструментов.
Десятилетиями финансовые институты конкурировали исключительно за счет профессионализма и продуктивности своих сотрудников. Консультант был главным источником знаний о рынке, продуктах и рисках.
Изображение из источника
Сегодня ситуация изменилась. Искусственный интеллект стал доступен массовому пользователю, превратившись в своеобразное «второе мнение». Клиенты используют языковые модели (LLM) для сравнения продуктов и оценки рисков еще до того, как переступят порог офиса финансовой компании.
Несмотря на активное использование технологий клиентами, о полной автоматизации профессии речи не идет. Около 80 процентов покупателей продуктов страхования жизни, здоровья и управления капиталом по-прежнему полагаются на живых людей.
Причины такого выбора сугубо прагматичны. Согласно данным опроса, 43 процента клиентов ищут специалиста, который глубоко поймет их личную жизненную ситуацию. Еще 41 процент хочет избежать дорогостоящих ошибок с помощью профессионала, а 34 процента нуждаются в конкретной ответственности за принятые решения, которую алгоритм нести не может.
При этом ИИ активно применяется клиентами на этапах исследования: 34 процента используют его для сравнения продуктов, а 30 процентов — непосредственно перед принятием решения о покупке.
Изображение из источника
Искусственный интеллект не устраняет потребность в человеческом совете, он радикально меняет стандарты качества этого совета. Клиенты приходят с вопросами и сравнениями, уже сформированными алгоритмами. Им больше не нужен пересказ брошюры — им нужно человеческое суждение и готовность брать ответственность за последствия.
Настоящий водораздел на рынке пройдет не между ИИ и людьми, а между консультантами, которые используют технологии для повышения качества своей работы, и теми, кто этого не делает. Главным барьером для внедрения технологий внутри компаний часто является не сопротивление сотрудников, а отсутствие удобных инструментов, органично встроенных в их ежедневный рабочий процесс (workflow).
Чтобы преодолеть этот разрыв, финансовым организациям необходимо сосредоточиться на четырех направлениях. Во-первых, относиться к внедрению технологий как к отдельному продукту, инвестируя в обучение и перестройку рабочих процессов. Во-вторых, навести порядок в данных — фрагментированные записи сводят на нет всю пользу алгоритмов.
В-третьих, компаниям следует оцифровать экспертизу своих лучших сотрудников, объединив топовых консультантов с разработчиками. И, наконец, критически важно инвестировать в навыки, которые ИИ скопировать не может: эмпатию, умение слушать, выстраивать доверие и проводить клиентов через сложные эмоциональные ситуации, связанные с деньгами. Время покажет, какие компании смогут быстрее других найти этот баланс между технологичностью и человечностью.
Изображение из источника
Изображение из источника
Изображение из источника
ИИ не заменяет финансовых консультантов, а повышает планку качества их работы, требуя сочетания технологичности и человеческой эмпатии.
Главный барьер для внедрения ИИ в консалтинге — не сопротивление сотрудников, а отсутствие удобных инструментов, встроенных в их повседневные рабочие процессы.
