Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w bankowości

Spis treści

• Sztuczna inteligencja vs uczenie maszynowe: jaka jest różnica?
• Innowacje w ciągłym procesie tworzenia
• AI i ML w bankowości: technologie napędzane przez zmiany
• Sztuczna inteligencja w bankowości: bezprecedensowy wzrost
• Korzyści wynikające z zastosowania AI i ML w bankowości

Sztuczna inteligencja szturmem zdobywa wszystkie branże. Słusznie, ponieważ oferuje szeroki wachlarz zupełnie nowych możliwości. Jednak wiele instytucji wciąż nie chce przyjąć do wiadomości, że takie technologie nie są krótkotrwałymi trendami. W rzeczywistości są one dostępne już od jakiegoś czasu - teraz po prostu zasługują na większą uwagę niż kiedykolwiek wcześniej. 

Sztuczna inteligencja vs uczenie maszynowe: jaka jest różnica?

Niezależnie od tego, czy ludzie używają terminu "sztuczna inteligencja" czy "uczenie maszynowe", zwykle odnoszą się do tej samej grupy innowacyjnych technologii, tak chętnie wychwalanych przez pionierów IT. Pojęcia te, choć podobne, mają jednak nieco inne znaczenie.

Sztuczna inteligencja to termin zawierający w sobie zarówno uczenie maszynowe, jak i automatyzację pozwalającą na reagowanie na zaplanowane wcześniej scenariusze. Jest to termin opisujący komputer zdolny do naśladowania ludzkich zachowań i rozumowania w sposób, który pozwala programowi podejmować spójne i poprawne decyzje.

Z kolei uczenie maszynoweoznacza wykorzystanie algorytmów do zbierania danych w celu nauczenia programu komputerowego przewidywania wyników konkretnych działań. Proces ten nie wymaga żadnego wsparcia ze strony człowieka. Kod wykorzystywany w uczeniu maszynowym może później ujawniać wzorce w danych, tworzyć prognozy i w efekcie zasilać aplikacje, programy i towarzyszące im operacje. Innymi słowy, komputer może stać się sztuczną inteligencją dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego.

Innowacje w ciągłym procesie tworzenia

Pomimo niewielkich Różnice między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym Powszechnie uważa się, że obie te technologie oferują szeroki wachlarz innowacji zdolnych zrewolucjonizować każdą branżę, podobnie jak niegdyś Internet. Jednak wbrew powszechnej opinii, technologie te nie są nowym dodatkiem do cyfrowego świata. W rzeczywistości istnienie takiego rozwiązania zostało przewidziane wiele lat temu przez Alana Turinga, który stworzył podstawy do jego powstania wraz z wynalezieniem pierwszego komputera. Sztuczna inteligencja została jednak powołana do życia dekady później, gdy w 1956 roku termin ten został stworzony przez Johna McCarthy'ego w wyniku konferencji w Dartmouth. W tym samym czasie Allen Newell, Cliff Shaw i Herbert Simon zaprezentowali pierwszy program zdolny do naśladowania ludzkiej logiki, a wkrótce potem Frank Rosenblatt wprowadził sztuczną sieć neuronową. Od tego czasu rozwój sztucznej inteligencji i jej elementów tylko przyspieszał, skutkując jej bezprecedensową ekspansją.

AI i ML w bankowości: technologie napędzane przez zmiany

Chociaż sztuczna inteligencja ma długą historię, wiele osób zadaje sobie teraz pytanie: Jeśli sztuczna inteligencja jest obecna na rynku od dziesięcioleci, dlaczego jest tak szeroko dyskutowana i wdrażana w branży bankowej? Odpowiedź na to pytanie dotyczy kilku kluczowych zmian we współczesnym świecie, które umożliwiły technologiom rozkwit na niespotykaną dotąd skalę. Należą do nich:

• Przeszkody technologiczne są obecnie minimalne. Dzięki wszechobecnym komputerom, programom i algorytmom zarówno AI jak i ML mogą dotrzeć do odbiorców w ciągu kilku sekund.
• Kwestie kompatybilności urządzeń są przeszłością, dzięki wszechobecnym regulacjom, standardom i normom.
• Uczenie maszynowe w bankowości i innych branżach staje się prostsze niż kiedykolwiek. Obecnie wszystkie instytucje gromadzą miliony gigabajtów danych każdego dnia, zapewniając doskonały poligon do opracowywania tysięcy algorytmów ML do dowolnych celów. Dodatkowo, przetwarzanie danych jest również szybsze, dzięki czemu programy ML mogą być tworzone, edytowane i dostosowywane w niezwykłym tempie.
• Niższe koszty przechowywania zarówno danych, jak i programów AI i ML. Dyski, serwery, a przede wszystkim magazyny Cloud zyskują na popularności, a ich ceny stają się przystepne. W parze z infrastrukturą idą coraz bardziej niezawodne usługi, przyciągając firmy i instytucje ze wszystkich branż, z bankowością włącznie.
• Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w bankowości nie są już wiedzą tajemną. Podczas gdy szeregowi pracownicy potrafią z łatwością korzystać z komputera, a liczba ekspertów IT wspierających najbardziej zaawansowane procesy rośnie, zarządzanie AI i ML w bankowości przestało być już wyzwaniem. Wręcz przeciwnie, stało się korzystną rutyną, której nie można już pominąć w strategiach i planach na przyszłość.

Innymi słowy, nowoczesna technologia stworzyła doskonały grunt do tego, aby sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe były wdrażane we wszystkich sferach życia, w tym w bankowości.

Sztuczna inteligencja w bankowości: bezprecedensowy wzrost

Potencjał ukryty w sztucznej inteligencji nie pozostał niezauważony. Właściwie nie ma tygodnia, by nie pojawił się kolejny raport o tym, że firmy wydają coraz więcej środków na wdrożenia ML, jak i AI w systemach informatycznych. Do tej pory sztuczna inteligencja stała się centrum działań dla branży motoryzacyjnej, opieki zdrowotnej, handlu detalicznego i produkcji - a sektor finansowy wkrótce dołączy do tego grona.

Dziś zarówno sztuczna inteligencja, jak i uczenie maszynowe powoli wprowadzane są do sektora bankowego w takich rozwiązaniach jak:

• Automatyczne wiadomości - powiadomienia, informacje lub wyskakujące okienka uruchamiane przez klienta wykonującego określoną czynność.
• Wielozadaniowa analiza danych - szeroko wykorzystywana do prognozowania, przewidywania decyzji klientów i dzielenia ich na grupy docelowe; jednak możliwości analizy danych mogą być praktycznie nieograniczone.
• Uwierzytelnianie, w tym tzw. sprawdzanie żywotności i weryfikacja tożsamości.
• Automatyzacja procesów wykonywanych przez klienta bez pomocy człowieka.
• Wsparcie w zarządzaniu budżetem - zestaw funkcjonalności opartych na transakcjach, takich jak przewidywanie budżetu, alerty i rekomendacje w zakresie zarządzania usługą abonamentową.
• Spersonalizowane oferty dotyczące produktów banku, produktów partnerów.
• Chatboty - dzięki AI klienci mogą uzyskać niedostępne wcześniej powiadomienia i porady:
  • przypominać o zakończeniu darmowych okresów próbnych i rozpoczęciu cyklicznych opłat
  • analizować wydatki klientów w celu znalezienia dodatkowych pieniędzy, które mogą być automatycznie odkładane jako oszczędności.

To jednak tylko kilka przykładów zastosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w bankowości. Takie technologie są obecnie wdrażane w wielu innych narzędziach i systemach; dzieje się tak dlatego, że są one bardziej korzystne niż sądzono, gdy po raz pierwszy zaproponowano termin "sztuczna inteligencja".

Korzyści wynikające z zastosowania AI i ML w bankowości

Powstanie sztuczna inteligencja w bankowości był wynikiem nie tylko poprawy dostępu do technologii, ale także rosnącego zapotrzebowania na dodatkowe korzyści, jakie może ona przynieść firmom - w tym instytucjom finansowym. Należą do nich:

• Obniżone koszty zatrudnienia dzięki automatycznie prowadzonym procesom.
• Szczegółowa analiza i usprawnienie procesu podejmowania decyzji w firmie, prowadzące do zwiększenia zysków.
• Efektywna komunikacja oparta na zautomatyzowanych komunikatach i starannie dobranych grupach docelowych.
• Dostępność usług bankowych poprawiona dzięki platformom bankowym pracującym 24/7.
• Zaspokojenie potrzeb coraz bardziej wymagających klientów, którzy oczekują od banków wdrażania wygodnych, bezpiecznych i wydajnych technologii ułatwiających coraz bardziej zaawansowane procesy.

Technologia ta jest jednak wciąż rozwijana, dlatego nie mamy wątpliwości, że sztuczna inteligencja będzie odgrywała coraz większą rolę w bankowości przyszłości - tej, którą już dziś możemy zobaczyć.

Ailleron

Zespół marketingowy Ailleron składa się z marketerów cyfrowych i twórców treści, którzy dostarczają spostrzeżeń i wiedzy specjalistycznej #AilleronExperts z całej organizacji. W przypadku pytań dotyczących mediów prosimy o kontakt za pośrednictwem naszego formularza kontaktowego.