Kuidas kunstlik intelligentsus hävitab panganduse vanu tööhõive mudelid

Kena pankade töökohad ja, laiendatuna, enamikku teisi Aafrika turgusid on saanud teatavat sotsiaalset prestiži stabiilsete palgatähtajatega, pensionikavade ja usalduse tõttu sektoris, mis tundub liiga tähtis, et kokku kaheneda.

Aga kunstliku intelligentsi (KI) levik ohustab seda lubadust ümber kirjutada. Vaadeldes näiteks Standard Chartered Kenya (StanChart) panka, räägivad numbrid suurt lugu juba enne, kui panga juhid seda ise ütleksid.

Aastal 2013 oli StanChartil üle 2200 töötaja. Sel ajal tegutses pank laias haru võrgus, suurtes operatsioonide meeskondades, mitmes keskjuhi ametikohas ja tuhandete töötajatega, kes käisid läbi peaaegu kõiki protsesse käsitsi – alates klientide registreerimisest ja dokumentide töötlemisest kuni vastavusülevaadete ja saldoühendusteni.

Aastaks 2025 oli tema tööjõud esmakordselt ajaloos langenud alla 1000 töötaja.

Need muutused StanChartis näitavad tööjõu ümberhindamist Aafrika pankade sektoris. Tööd, mille eest varem õigustati tuhandeid alg- ja keskklassi ametikohti, tehakse nüüd süsteemidega, mis on odavamad ja nõuavad palju vähem inimesi.

Mais andis laenandaja emapank teada, et kümme aastat kestnud lõike ei ole ajutised, vaid osa uuest strateegilisest fookusest. 19. mail Hongkongis toimunud investorite üritusel teatas briti pank, et plaanib 2030. aastaks lõpetada rohkem kui 15% oma toe funktsioonides töötavate töötajate teenistuse.

See hõlmab inimesi, kes töötavad näiteks inimressursside, vastavusnõuete, ostude, operatsioonide ja administraatorite valdkonnas. Pank ütles avatult, et KI aitab asendada paljusid neist ülesannetest, sest selle kiirendamine „tagab kiirema elluviimise ja selged rahalised tulemused“.

Pank liigub poole „lihtsat, ühendatud ja kiiret“ tegevusmudelit, kus iga ülesanne on määratud automaatika, KI-ga toetatud töövoogude või inimestele.

Aastaks 2027 ootab pank, et 90% olulisi tehnoloogia kontrollimehhanisme jälgitakse pidevalt KI abil, samas kui 80% kontrollimehhanisme kodeeritakse täielikult täideviimisele sobivatesse reeglitesse. Samuti automatiseritakse operatsiooniprotsessid: KI-dokumentide töötlemine peaks saavutama 95% täpsuse (seni 85%) ja virtuaalsed assistendid peaksid lahendama kuni 60% sisemisi päringuid ilma inimliku sekkumiseta.

Pank on rakendanud üle 300 KI kasutusjuhtumi, sealhulgas 43 kõrgmõju generatiivset KI-rakendust ning õpetanud umbes 85 000 töötajat Microsoft Copiloti kasutama. Esimesed tõhususe parandused on juba teada: digitaalsete varade järelevalves vähenes valepositiivsete tulemuste arv 40%, järelevalve tööjõukulu vähenes 88% tsentraliseeritud süsteemide abil (aastas ligikaudu 10 miljonit USA dollarit säästetud) ja regulaatorsete muudatuste elluviimisega seotud käsitsi tehtav töö vähenes 30%.

KI tuleb inimeste juurde

Esimese laine digitaalse panklustegevusega kaotati mõned harud, kuid nüüd tuleb KI juba nende väheste jäänud harude ja isegi peakontorite juurde.

Olemuslikult oli esimene aeg klientidele suunatud. Viimased 15 aastat on pankadel kulunud klientide veenmisele, et nad lõpetaksid harude külastamise ja kasutaksid pigem interneti- või mobiilipanklust, ATM-eid ja agentuurpankustust. See eemaldas vajaduse füüsiliste kohtumistega ning viis enamiku tehingute pangahallidest välja.

Üleminekuprotsessi esimene faas puudutas ainult esirindetöötajaid, näiteks kassatöötajaid. Harude ruumala vähenedes vähenes ka sularaha käsitsemine.

Aga järgmine automaatikafaas, mille StanChart on rõhutanud, on olulisem, sest see sihib pankade enda institutsionaalset seljataga.

Pankade funktsioonid nagu inimressursside juhtimine, vastavusnõuded, klienditeeninduskeskused ja klientide registreerimine töötab tuhandeid inimesi üle kogu Aafrika just seetõttu, et panklustegevus jääb üheks kontinendi kõige halduslikult keerukamaks tööstusharuks. Sektoriga peab silmitsi seisma fragmenteeritud identiteedihaldussüsteemide, piiriüleste regulatsioonide, paberipõhiste dokumentatsiooninõuetega, rahapesu vastaste kohustustega ning erinevate maksusüsteemidega mitmes turus.

Ajalooliselt lahendas suur tööjõud enamiku neist ebamõistlikkustest, kuid nüüd ohustab KI neid odavamalt lahendada. Just selles seisneb StanCharti teatamise tähtsus. Pank väidab, et paljud toe funktsioonid ei pea enam olema tööjõukulukad.

Näiteks saab suurkeele mudel (LLM) dokumente pidevalt läbi vaadata ilma ületundide kuludeta ja tuvastada kahtlasi tehinguid kiiremini kui inimanalüütikud. Automatiseeritud vastavusnõuete süsteemid saavad käsitleda kohe suuri koguseid regulatsiooniteavet, samas kui klienditeeninduse chatbotid saavad korraga töödelda tuhandeid päringuid.

Seda, mida varem nõudis paljude noorte töötajate korrastatud korrus, nõuab nüüd tarkvarainsfrastruktuuri, mida juhib väiksem arv spetsialiste.

Keskkihi töökohad

Kiirema KI kasutuselevõtu oht Aafrika majandustele ei ole lihtsalt töötus, vaid keskklassi professionaalsete töökohtade kahenemine.

Pangandus on olnud ajalooliselt üks Aafrika tähtsamaid linnakeskklassi mootoreid. See loob struktureeritud üliõpilaste rekruteerimise kanaleid, juhtimiskoolitusprogramme, pensioniga tagatud karjääri ja suhteliselt stabiilsed valgekraagased töökohad.

Märkimisväärsed Aafrika poliitilised ja ärijuhid on oma karjääri alguses läbi pankade läinud. KI ohustab just neid töökohti, mis loovad sellised teejuhised.

Need töökohad on piisavalt korduvad, et neid automatiseerida, kuid piisavalt kvalifitseeritud, et neid ajalooliselt toetada keskklassi linnaelu. See teeb sotsiaalse ohu veel suuremaks.

Kui pankadel jäävad tugevad kasumid, kuid nad töötab oluliselt vähem inimesi, võib sektor lõpetada oma rolli suure tööandjana. Pangandus võib muutuda sarnaseks tehnoloogiatektoriaga – väga tootlikuks ja väga kasumlikuks, kuid väga vähe spetsialistidega töötavaks.

Ja transformatsioon võib juba käimas olla. Kena pangandussektoris on värbamine keskendunud küberturvalisusele, andmete inseneritegevusele, KI-le ja spetsialiseeritud suhtlemisele, mitte traditsioonilistele operatsioonidele. Mõned pankade, näiteks KCB Group ja Equity Group, laiendavad enda tööjõudu kokku, kuid värbamise koostisosad muutuvad.