大規模銀行における断片化された従来の管理を変革する

確立された大規模銀行では、無数のシステムやプロセスを通過する必要があり、進歩が遅い場合があります。

変化を恐れるのは不快なことかもしれないが、シティグループに対する FCA の 6,110 万ポンドの罰金などから、従来の管理に依存すると重大な結果が生じる可能性があることを私たちは学びました。

のパートナー、アレックス・ハモンド氏に話を聞きました。 エアウォーク返信、大手銀行における従来の管理と、それを見直す必要がある理由について。

あなたの経験から、大手銀行が依然として従来の管理を使用しているのはなぜですか?

まず、それらは文化的に組み込まれています。多くの場合、これらのコントロールの実行を担当する大規模なチームが存在します。したがって、これらのチームが、より現代的なアプローチに移行するために、行っていることを革新して変更することが必ずしも必須ではありません。

場合によっては、これは仕事から身を引くことを意味するかもしれませんが、ほとんどの場合、それは彼らがやっていることをかなり大きく変えることを意味します。この種の変化は多くの人にとって困難を伴う可能性があります。

従来の監査構造、承認ゲート、手動チェックは、これらの大手銀行の多くが運営する文化に深く組み込まれています。文化を変えるには段階的な変化が必要であり、それはトップダウンで行われるべきです。

もう 1 つ考慮すべき点は、より最新のコントロールを使用したより最新のアプローチを採用するには、多くの場合、物事の実行方法に大幅な変更が必要になるということです。プロセスの特定のコンポーネントをテクノロジーに置き換えることだけを話しているのではありません。

この変更にはコストもかかります。予算が回ってきたときに、それが常にリストの一番上にあるわけではありません。通常、支出はイノベーション分野で収益を生み出す分野、またはそれ以上の分野に費やされます。上層部にとって、なぜ何かを変えるためにお金を使うのかということは、少々難しいことかもしれません。また、多くの組織は、そのビジネスケースを明確に説明するのが得意ではありません。最終的には、管理を担当するチームがそれについて多くのことを行う大きな動機を持たないというサイクルに陥ります。

もしその承認を得た場合、その変化は多くの組織が望んでいるよりも大幅なものになる可能性があり、その変化は必ずしもそこにあるわけではありません。

コントロールを担当するチームをどうやってオンサイドに配置しますか?

それはビジネスケースによって異なります。チーム内の役割の性質を変更し、監査の実行や承認、チェックなどの作業ではなく、より「付加価値」のある活動に集中させることが役立つ可能性があります。これらの人々の多くは、おそらく銀行の管理職に就くことに必死になって大学生活を過ごしたわけではない。

それは、ユーザーがより興味深い要素のいくつかに向けられるようにし、変更によってもたらされる利点を実現することです。そこにある答えが彼らにとって大きな利益にならない場合は、これを少し異なる方法で管理する必要があります。それは珍しいことだと思いますが。しかし、実際にそのようなことが起こるケースもあり、関係なく作業を続ける必要があります。場合によっては、プロセスを管理するサードパーティを使用して、バックフィルなどの変更を加えている間にチームに関して何かを行うことを意味します。

組織の観点から見ると、付加価値活動と顧客対応活動に費やす時間の割合が重要です。間接的には、住宅ローン開発チームがさまざまなコンセプトをテストできるようにするためのインフラストラクチャと自動化を構築している可能性があります。彼らは顧客のために直接コーディングを行っているわけではありませんが、それを迅速に実行できるようにサポート機能を提供しています。

おっしゃる通り、コストは重要な要素です。銀行はどうすれば多大なコストをかけずに従来の管理を改善できるでしょうか?

もし私たちがその場でコストについて話しているのであれば、それは一部の大手 FSI が時々犯す間違いですが、長期的または中期的なビジネスケースを見るのではなく、このプロジェクトを行うために今年どのくらいの費用がかかるかということです。 。

比較的大きな変更にお金を費やす場合、その返済には 1 年以上かかります。というサイクルになることが多いです。しかし、中期、つまり 2 ～ 3 ～ 5 年の期間でどのくらいのコストが節約され、どの程度の効率が向上するかを考え始めると、まったく異なる状況が見え始めます。

最終的に、人々がより興味深いことに取り組めるようになったり、銀行がより速いペースで動けるようになったりすれば、より迅速に商品を世に出して、より多くの収益を生み出すことができるようになります。非効率性の排除を始めることもできます。そのため、同じ人数でもより大規模に、より迅速に提供を開始できます。コストを追加せずにできることはほとんどありませんが、重要なのはコストがもたらす利点です。

そのコストは必ずしも金銭的なものではありません。また、ダウンタイム、ビジネスの中断、顧客への不便が生じる可能性もあります。その側面をどのように最小限に抑えることができますか?

そして罰金も！場合によっては、組織がこれらのことを誤解することがあります。その結果、規制の観点から制限が生じ、特定の製品を販売できなくなります。その結果、収入が減少したり、罰金などの直接的なコストが発生したりしています。

つまり、これらのことの多くは、悪いことが起こらないようにするためにお金をかけるというものであり、これは、雨漏りが起こる前に、自分の家に雨漏り保険に加入するよう誰かを説得するのと似ています。おそらく競合他社、またはより広範な市場や組織自体で物事がうまくいかない場合、後々の損害を防ぐためにそのお金を使いたいという欲求が高まる傾向があるため、これは多くの場合役立ちます。

従来の管理が改善されない場合、罰金のほかにどのようなリスクが潜在的に生じる可能性があると思いますか?

テクノロジーはスケールを意味すると思います。これは前例のないレベルのペースを意味します。つまり、攻撃ベクトルや障害点が急増し、従来の方法で管理することが飛躍的に困難になることを意味します。

たとえば、オペレーショナル レジリエンスの観点を取り上げると、それは、規制上の文言を使用して、重要なビジネス サービスを回避できるようにすることを意味します。何が彼らを支えているのか考えてみましょう。それらを維持し、回復力と可用性を維持し、回復するには何が必要でしょうか?現実には、これは以前はもっと単純でした。

システムのほとんどは、自社の建物内のデータ センターにあった可能性があります。現在、これらのサービスのほとんどをサポートするエコシステムははるかに複雑になっています。当然、クラウド プロバイダー、SaaS プロバイダー、外部委託先のサードパーティが存在します。また、膨大な数のさまざまなサービスがあり、それらを購入し、それが社内にあるとしても、無数の社内チームが対応しなければなりません。

従来の制御や方法 (手動チェック、監査、ガバナンス ゲートなど) を使用してこれらすべてを管理しようとすると、せいぜい、作業が大幅に遅くなるだけです。 「まあ、すべてこのプロセスを経る必要があり、手作業でチェックされることになるので、そのプロセスを通過するまでの変更には 12 ～ 16 週間かかるだろう。」というアプローチをとっている銀行を私たちはよく見かけます。

あなたは銀行を管理し、コントロールしていますが、新しいものを外に出す能力という点では基本的に銀行を閉鎖することになり、それが銀行の収益力と競争力に影響を与えます。つまり、多くのものを見逃してしまう可能性が高いのです。リスクは、これらの最新のテクノロジー、プラットフォーム、エコシステムに移行する人が増えるほど、レガシーの観点からどれだけ導入しているかに関係なく、制御できなくなるリスクが大きくなるということです。それに対応するあなたの能力はかなり制限されるでしょう。

これについてはすでに少し触れましたが、想像できます
AI は従来の制御を改善する役割を果たします。

はい、絶対に。金融サービスにおける AI の最も魅力的なユースケースを見ると、これは、コード化可能なタスクに取り組む分野だと思います。非常に複雑なタスクや状況に応じたタスクがあり、現時点では AI では解決できない可能性があります。しかし、本質的にコード化可能であるということは、それらのタスクに自動化、ハイパーオートメーション、あるいは場合によっては AI を確実に導入できることを意味し、従来より人間的で手動指向だったタスクの必要性を排除できることを意味します。

AI や自動化を導入して、人間がこれらのタスクを実行する必要性をなくすことができれば、突然、これらの業務から膨大な量の非効率が取り除かれることになります。あなたはただ立ち止まっているだけではありません。また、組織のパフォーマンスの向上にもつながります。同時に、人間は本質的に間違いを犯します。彼らは物事を見逃しています。彼らは病気になり、休暇をとり、スキルが時代遅れになります。これらのことの一部は AI にも当てはまります。AI は常に栄養を与え続けて賢くする必要があるからです。しかし、それらには他のいくつかの課題はなく、その性質上、はるかに簡単にスケールし、ペースに対処することができます。

現実には、金融サービスでは、何万人もの人々が膨大な業務をハンドルを握っているため、従来の管理が基本的に非常に非効率であるという点にチャンスがあるのです。 AI がそれを変革し、破壊する機会は非常に大きくなります。

「構築すればやってくる」と言うほど単純ではありませんが、正しい方法で実行すれば、既存の業務に本質的に混乱をもたらす必要はありません。

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