Коли мова йде про використання даних і дії, більшість установ може вказати на панелі керування та звіти. Набагато менше з них може довести, що ці дані справді впливають на прийняття рішень.
Відмінність полягає у культурі. Сильна культура роботи з даними проявляється, коли керівники обговорюють результати в термінах даних, коли працівники на передовій відчувають відповідальність за якість даних і коли рішення можуть бути відстежені на основі надійної інформації, а не інстинкту.
Це було спільною думкою на панелі, на якій обговорювалися ці питання з Джеремі Лотцом, старшим віце-президентом з корпоративних даних та дизайну досвіду в організації послуг кредитних спілок Velera; Джоном Сагияном, головним офіцером з даних кредитної спілки BCU, що базується в Чикаго; та Річі Коттоном, старшим адвокатом даних у групі, що займається адвокацією даних і освітою DataCamp. Всі троє закликали банки та кредитні спілки перейти від стратегії даних до реально впливової роботи над розвитком позитивної культури даних.
«Здорова культура пов’язана з використанням даних, які базуються на надійній інформації», — зазначив Лотц. «Ми використовуємо цю інформацію та рішення, щоб відстежити, що у нас є дані, які це підтверджують. І це не те, коли ми просто займаємося ‘театр звітності’. Вам потрібно зрозуміти, як використовувати дані для ведення хорошого бізнесу».
На думку панелістів, «здоровість» даних означає, що стратегія даних повинна бути нерозривно пов’язана зі стратегією бізнесу, а люди, які керують компанією (не лише команда даних), повинні довіряти, розуміти та використовувати ці дані. Червоні прапорці також очевидні: використання даних для обґрунтування вже прийнятого рішення, ігнорування суперечливих доказів або покарання тих, хто приносить неприємні істини. Нічого з цього не сприяє допитливості або відповідальності, які потрібні для стійкої культури даних.
Як BCU реалізувала свою культуру
Сагиян описав відновлення в BCU як рішення керівництва, яке супроводжувалося великим слуханням – і ще більшою кількістю спільної роботи. Він навів відвертий огляд того, з чого починала кредитна спілка і як вона змінила курс. У 2018 році BCU опинилася в хаосі даних, але без стратегії їх використання. Тому він очолив зусилля, щоб створити навмисну стратегію, яка розпочалася з надійної культури даних. Все почалося з бесід.
«Ми обійшли організацію та запитали: «Що відбувається у вашому бізнесі? Які у вас цілі?» — зазначив Сагиян. «Тоді наші бізнес-лідери зрозуміли, що ми не просто наймемо команду даних, яка зробить всю роботу. Бізнес має взяти на себе більшу частину роботи. Вони розуміють дані. Вони ті, хто повинні взяти на себе відповідальність. І раптом ви побачили, як бізнес-лідери взяли на себе відповідальність за те, щоб їх дані були вірними. Ось тоді я зрозумів, що ми на правильному шляху.»
Лотц погодився, що зміна мислення повинна бути підкріплена інвестиціями та переосмисленням ролі функції даних. Команди даних, на його думку, повинні діяти як провідники, з’єднуючи знання на всіх рівнях і допомагаючи бізнес-лідерам об’єднувати ідеї між підрозділами, так щоб організація могла масштабувати успіхи за межами однієї команди чи каналу. Ця орієнтація, на його думку, дозволяє компаніям почати отримувати віддачу на інвестиції в дані.
Панелістам вдалося провести перевірку здоров’я, яку може провести будь-який керівник. Почніть з питань до бізнес-лідерів про те, як вони знають, що досягають успіху, і які дані вони довіряють. У високоефективних культурах лідери можуть відповісти чітко, роз’яснити свій підхід до вирішення проблем і проілюструвати, як ідеї переходять у дії. У слабкіших культурах дані є другорядними або, що гірше, пропагандою для захисту вже прийнятих рішень. Лотц додав, що найсильніші гравці розглядають дані як актив, прив’язаний до чіткої бізнес-мети, що є тенденцією, яку Velera постійно спостерігає серед більше ніж 4,000 кредитних спілок, з якими вона працює.
Фундамент перед швидкістю
Сагиян застеріг, що швидкі успіхи лише посилюють цінність, коли є спільна база: задокументовані процеси, упорядковані знання і управління, що робить дані зрозумілими та безпечними для використання. Оскільки генеративний штучний інтелект (ШІ) знижує бар’єри входу, він зазначив, що ризик швидших помилок зростає, якщо дані не є добре описаними та контрольованими.
Амбасадорська модель Лотца розроблена для того, щоб задовольнити цей момент. У структурі компанія залучає натхненних операторів, надає їм навчання (включно з основами написання запитів) та спільну термінологію, і дозволяє їм переносити звички роботи з даними в повсякденну роботу.
Конtribution Коттона: зберігайте термінологію простою, а перші навички – практичними, такими як читання лінійних і стовпчикових діаграм і написання запитів, які дають корисні результати.
Панелісти висловили практичний підхід до підвищення грамотності в компанії. Коттон стверджував, що демократизація починається зі спільної термінології, щоб бізнес і технічні команди могли вести продуктивні переговори. Дослідження навичок, додав він, — це просто навчання на робочому місці; враховуючи, як швидко змінюються інструменти, воно ніколи насправді не закінчується.
Запитуючи, куди рухаються дані і ШІ, Лотц спочатку зосередився на шахрайстві. Оскільки щороку в секторі втрачаються мільярди, він бачить «досліджуючі уми», які вигадують нові способи виявлення та запобігання схемам, оскільки шахрайство розвивається так само швидко, як і захист. Також він зазначив персоналізацію, вказуючи на те, що споживачі вимагають індивідуальних підходів, ставлячи це у вигляді очікувань.
Він підкреслив можливість використовувати моделі для прогнозування потреб і зміни того, що відображає учасник в реальному часі (як у відділенні, так і в цифровому просторі) на основі поведінки та історії.
На завершення, він бачить, що ШІ допомагає відновити зростання в продуктах, таких як електронні гаманці та розстрочки, адаптуючи досвід до залучених категорій.
BCU працює за трьома напрямками. По-перше, обслуговування учасників: змінений чат-бот обробляє приблизно 40% запитів за допомогою моделі великих мов, яка базується на задокументованій базі знань кредитної спілки, поліпшуючи задоволеність.
По-друге, персоналізація: підхід із “моделлю моделей” для наступних кроків приніс у перших випробуваннях у два-три рази вищу залученість у порівнянні з пропозиціями на основі правил.
По-третє, ризик: модель ймовірності затримки допомагає колекціям розподілити обмежені ресурси, відрізняючи постійних боржників від членів, яким потрібна термінова допомога, що дозволяє BCU керувати зростаючою заборгованістю з незмінною командою.
Адаптація як послідовність
Окрім шахрайства, панелісти визначили адаптацію як послідовність: визначити наслідки, вирішити, що можна автоматизувати з охоронними заходами, і зберігати людську участь там, де ставки або невизначеність високі.
Ця рамка також відповідає на коливання у впровадженні ШІ, на думку панелістів. Вона зосереджується на невеликих, безпечних перемогах, невпинній перевірці фактів і відкритих обговореннях про те, що залишиться за людськими обличчями. Сагиян і Лотц додали, що «засновані на реальних даних» системи, заповнені високоцінною внутрішньою інформацією, і під контролем здатних людей набагато простіше довіряти та масштабувати.
На заключному “швидкому питанні” наприкінці панелі учасників запитали про три речі, які аудиторія може негайно зробити, щоб покращити свою культуру роботи з даними. Їхні відповіді:
- Лотц: По-перше, призначте крос-функціональних «амбасадорів» з природною допитливістю, з’єднайте їх і надайте їм підтримку для поширення хороших практик. По-друге, оберіть один скромний випадок використання і впровадьте його від початку до кінця, щоб команди могли побачити цінність «в реальному житті» і отримати творче зростання. По-третє, створіть регулярний цикл підготовки та підвищення кваліфікації, щоб більше рішень приймалося з правильним підходом, і щоб інвестиції в технології окупалися.
- Сагиян: По-перше, задокументуйте ділові знання та процеси, щоб ШІ та люди мали надійний, доступний контекст. По-друге, нормалізуйте обговорення даних на ділових зустрічах; підкресліть, що дані не є доменом ІТ, а паливом для кожної функції. По-третє, зробіть підзвітність явною; бізнес-лідери повинні знати, які дані у них є, які вони довіряють і чому це важливо для їх цілей.
- Коттон: По-перше, використовуйте зустрічі для мотивації: відстежуйте прогрес до цілей за допомогою цифр, щоб підштовхнути культуру до доказів. По-друге, почніть впроваджувати ШІ там, де це підносить полегшення: автоматизуйте завдання, які ваші команди ненавидять, навіть якщо це узагальнено. По-третє, поставте запитання «що я ненавиджу на роботі?» у якості основи для ваших перших автоматизованих проектів.
Спільна думка всіх трьох лідерів: культура перетворює інструменти на результати. Це досягається шляхом узгодження з бізнес-цілями, навчання людей говорити про дані та використовувати їх і надання видимих перемог, які зміцнюють довіру.
Як зазначив Лотц, завдання команди даних полягає в каталітичній ролі: «Ми тут не просто як експерти з даних. Ми тут, щоб бути провідниками. Ми намагаємося трансформувати компанію, де ми можемо допомогти в цьому.»