English
Deutsch
Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w coraz większej liczbie branż. Mówi się nawet, że z czasem zastąpi wiele zawodów. Na obecnym etapie to jednak przede wszystkim narzędzie, które potrafi skutecznie wesprzeć człowieka podczas wykonywania powtarzalnych zadań oraz analizowania dużych ilości danych. Świetnie sprawdza się także w sektorze finansowym, gdzie służy zarówno jako wsparcie front office, jak i back office. Przekonaj się, jak działa sztuczna inteligencja w finansach i usprawnij działanie swojej organizacji!
Spis treści
- Jak działa sztuczna inteligencja?
- Sztuczna inteligencja w finansach – na czym polega?
- AI w bankowości i finansach – regulacje prawne
- Sztuczna inteligencja w finansach – ograniczenia
- Nowy wymiar komunikacji – AI Banking od Ailleron
- FAQ
Jak działa sztuczna inteligencja?
Zanim przejdziemy dalej i dowiemy się więcej o Sztuczna inteligencja w bankowościPrzyjrzyjmy się, jak działa sztuczna inteligencja.
Sztuczna inteligencja (AI) to program, którego zadaniem jest odwzorowanie działania ludzkiej inteligencji, czyli zdolności do uczenia się, analizy informacji, wysnuwania wniosków i podejmowania na ich podstawie decyzji. Jeśli ma wykonywać dokładnie te same zadania co człowiek, to po co jest ona nam w ogóle potrzebna? Otóż w przeciwieństwie do ludzi AI może przetwarzać ogromne ilości danych bardzo szybko albo w czasie rzeczywistym, a w dodatku nie wykazuje oznak zmęczenia. Pozwala to na pracę bez przerw oraz otrzymywanie bardziej wnikliwych odpowiedzi, ograniczonych wyłącznie bazą dostarczonych programowi danych.
Sztuczna inteligencja opiera się przede wszystkim na uczeniu maszynowym (ML), czyli „uczeniu” sztucznych sieci neuronowych. Sieci te, a inaczej algorytmy, imitują strukturę neuronów (komórek nerwowych) w mózgu człowieka. Jednak podobnie jak ludzki system potrzebują odpowiedniej dawki informacji, aby mogły zacząć sprawnie działać. Jak zatem przebiega uczenie maszynowe? Wyróżniamy trzy jego rodzaje:
- uczenie nadzorowane – jest w pełni kontrolowane przez człowieka, który podaje sieciom pewne dane wyjściowe wraz z odpowiadającymi im nazwami. Sieci korelują wtedy obie informacje, a następnie są w stanie prawidłowo identyfikować obiekty i je odróżniać;
- uczenie nienadzorowane – ma miejsce bez udziału człowieka. Algorytmy samodzielnie zapoznają się z dostarczonymi danymi, grupują je i szukają cech wyróżniających każdą grupę;
- uczenie poprzez wzmacnianie – sieciom neuronowym dostarczane są konkretne zasady i reguły, które mają stosować. Kolejnym krokiem jest próba rozwiązywania przez nie konkretnych zadań. Jeśli algorytmy podadzą prawidłową odpowiedź, otrzymują wirtualną nagrodę, a jeśli ich odpowiedź będzie błędna – karę. W ten sposób mogą „zrozumieć” zasady działania różnych systemów za pomocą metody prób i błędów.
Jak zatem widzimy, sztuczna inteligencja zachowuje się w pewien sposób jak człowiek w pierwszych latach swojego życia – otrzymuje zbiór informacji i na jego podstawie stara się odwzorować sposób działania świata. W zależności od potrzeb można wytrenować AI do wykonywania różnorodnych zadań – wystarczy przygotować jej odpowiednie dane wejściowe. Należy jednak pamiętać, że proces uczenia się nie przebiega natychmiastowo i zawsze trzeba poświęcić na to sporo czasu. Czas ten będzie się różnił w zależności od zadania, do jakiego chcemy przystosować AI oraz od ilości danych, na jakich chcemy, żeby pracowała. Jednak dzięki takiej inwestycji możliwa będzie późniejsza optymalizacja działań i zmniejszenie udziału ludzi w wykonywaniu szeregu zadań.
Sztuczna inteligencja w finansach – na czym polega?
Jeśli wiemy już, w jaki sposób funkcjonuje sztuczna inteligencja i jak można dostosować ją do swoich potrzeb, zobaczmy, jak może wyglądać bank AI.
Przede wszystkim wyróżniamy dwa obszary działania AI w bankowości i finansach – front office i back office. Front office to wszystkie zadania, w których pracownik organizacji ma bezpośredni kontakt z klientami. Natomiast back office obejmuje czynności niezbędne do prawidłowego funkcjonowania organizacji, lecz bez bezpośredniej styczności z klientami. Sztuczna inteligencja bez problemu daje sobie radę w obu tych obszarach.
AI dla banków – front office
Każdego dnia banki mierzą się z coraz większą liczbą interakcji klientów w kanałach cyfrowych – zarówno klientów dotychczasowych, jak i potencjalnych, zainteresowanych ofertą organizacji. Nic więc dziwnego, że zespoły standardowej obsługi klienta już dawno przestały dawać sobie radę – nawet kilkaset pracowników w jednym kraju nie jest w stanie poradzić sobie z tysiącami zapytań. Właśnie dlatego wprowadzono szereg nowych rozwiązań opartych na AI.
Chatboty
Można je spotkać na stronie niemal każdego banku – to właśnie z nimi klienci rozpoczynają „załatwianie” swojej sprawy. W sporej części przypadków programy te rozwiązują problemy samodzielnie, a dopiero gdy sobie z nimi nie radzą, przekazują zadanie do pracownika obsługi klienta.
Chatboty to oczywiście sztuczna inteligencja. Dzięki coraz większej liczbie interakcji z klientami dysponują już na tyle złożoną wiedzą, że mogą udzielać trafnych odpowiedzi na najczęstsze pytania użytkowników. Sztuczna inteligencja dobrze radzi sobie także z przyjmowaniem reklamacji oraz ich rozpatrywaniem.To jednak nie wszystko. Coraz częściej bowiem AI proponuje klientom konkretne rozwiązania – dopasowuje do nich oferty banku na podstawie analizy podejmowanych przez nich dotychczasowych działań. To również oszczędza sporo czasu pracownikom obsługi klienta. Dodatkowo biznes może uzyskać lepsze rezultaty, gdyż człowiek nigdy nie będzie w stanie przeanalizować tylu danych co AI.
Robo-doradztwo
W przypadku dopasowywania rozwiązań do klienta warto zwrócić uwagę przede wszystkim na robo-doradztwo. To sztuczna inteligencja, która wciela się w rolę doradcy inwestycyjnego. Swoje działania opiera na odpowiedziach podanych przez użytkownika w specjalnie w tym celu przygotowanej ankiecie. Obejmuje ona pytania dotyczące m.in. celów finansowych klienta oraz miesięcznej kwoty możliwej do zainwestowania. Na podstawie takich informacji robo-doradca oblicza ryzyko inwestycyjne oraz przedstawia proponowany portfel inwestycyjny. Zastosowanie AI w doradztwie inwestycyjnym pozwala nie tylko na zwiększenie wydajności banku, gdyż klient nie musi czekać na wolnego pracownika, lecz również jest gwarancją wyboru najrozsądniejszej opcji, ponieważ sztuczna inteligencja nie bierze pod uwagę emocji.
Biometria
Wyjątkowym rodzajem działań front office podejmowanych przez sztuczną inteligencję w banku jest analiza danych biometrycznych. Ten rodzaj danych pozwala na identyfikację konkretnej osoby oraz udaremnienie dostępu niepowołanych osób do jej danych osobowych. AI potrzebuje w tym celu aktualnego zdjęcia użytkownika (zazwyczaj selfie) oraz zdjęcia dowodu osobistego. Na ich podstawie uwierzytelnia klienta, który na kolejnym etapie może nawet założyć konto bankowe lub wziąć kredyt bez wychodzenia z domu.
Sztuczna inteligencja w banku – back office
Równie szerokie zastosowanie sztuczna inteligencja znajduje podczas analizy procesów mających miejsce wewnątrz banku. Przyjrzymy się najważniejszym z nich.
Tworzenie modeli wewnętrznych IRB
Trudno wyobrazić sobie pracę jakiegokolwiek banku bez tworzenia zaawansowanych modeli wewnętrznych IRB (Internal Ratings-Based Approach) stosowanych do oceny ryzyka kredytowego. To narzędzie, dzięki któremu organizacja może uchronić się przed stratami spowodowanymi niewywiązaniem się klienta z zobowiązań. W tym zadaniu świetnie sprawdza się sztuczna inteligencja, która wiąże konkretny poziom ryzyka z określonymi wymogami kapitałowymi oraz dokonuje predykcji zdarzeń, np. ryzyka upadłości klienta.
Zrobotyzowana Automatyzacja Procesów
Sztuczna inteligencja w bankowości może również pomóc w wykonywaniu powtarzalnych procesów realizowanych w banku. AI jest w stanie np. analizować i klasyfikować napływającą dokumentację, a także weryfikować poprawność wypełnionych dokumentów oraz korespondencji. Jako że są to zadania dość monotonne i mogą prowadzić do obniżenia koncentracji u pracowników, zastosowanie sztucznej inteligencji jest w tym wypadku wyjątkowo przydatne, gdyż pozwala na zminimalizowanie wystąpienia błędów.
Systemy antyfraudowe
AI dobrze sprawdza się jako element systemów antyfraudowych, czyli narzędzi do wykrywania transakcji przestępczych, m.in. prania pieniędzy i finansowania terroryzmu. W tym przypadku może zmniejszyć lub zupełnie wyeliminować występowanie zjawisk false-positive oraz false-negative, które ma miejsce podczas wykorzystywania systemów antyfraudowych nieopierających się na AI. False-positive polega na niesłusznym zakwalifikowaniu danej transakcji jako podejrzanej i zablokowaniu konta lub wstrzymaniu dokonywania transakcji. Natomiast false-negative to uznanie podejrzanej transakcji za neutralną, przez co przestępcy nie zostaną powstrzymani. Oba zjawiska negatywnie wpływają na reputację banku, a w najgorszych przypadkach mogą nawet doprowadzić do znacznych strat finansowych. Sztuczna inteligencja znacznie usprawnia działanie systemów antyfraudowych poprzez dokładniejsze klasyfikowanie charakteru transakcji, uwzględniające indywidualny charakter instytucji czy przedsiębiorstwa.
AI w bankowości i finansach – regulacje prawne
Choć sztuczna inteligencja świetnie wspomaga działalność sektora finansowego, należy mieć na uwadze, że użycie tego narzędzia wiąże się z pewnym ryzykiem. Przede wszystkim AI nie jest nieomylne – tak jak człowiek, którego stara się naśladować, może popełniać błędy. Dlatego też działania podejmowane przez sztuczną inteligencję powinny być nadzorowane. Co więcej, wykorzystanie Sztuczna inteligencja w bankowości wiąże się z ryzykiem naruszenia bezpieczeństwa danych klientów.
Aby zapewnić bezpieczeństwo tworzenia oraz wykorzystywania sztucznej inteligencji, Uni Europejska już od 2021 roku przygotowuje ramy prawne dla AI. Pod koniec 2022 roku opublikowany został projekt AI Act – rozporządzenia Parlamentu Europejskiego,które ma na celu:
- wsparcie rozwoju sztucznej inteligencji wraz z zapewnieniem wysokiego poziomu bezpieczeństwa dla firm i osób fizycznych;
- ustanowienie przepisów, które ograniczyłyby ryzyko wynikające z wykorzystania sztucznej inteligencji;
- harmonizacja zasad wprowadzania do obrotu, udostępniania i wykorzystywania sztucznej inteligencji w Unii Europejskiej.
W projekcie tym wyróżniono również trzy główne podtypy AI:
- o minimalnym ryzyku – niepotrzebujące regulacji, najczęściej na użytek prywatny lub wewnętrzny;
- o niewielkim ryzyku – gdzie dostawcy będą musieli spełnić pewne wymagania dotyczące przejrzystości informacji, np. powiadamiać, że rozmowa jest przeprowadzana z chatbotem;
- wysokiego ryzyka – ingerujące w sferę prywatności, np. AI przeprowadzające identyfikację za pomocą biometrii.
Bez wątpienia wprowadzenie odpowiednich przepisów pozwoli na bezpieczniejsze korzystanie z dobrodziejstw sztucznej inteligencji i unikanie nieprzyjemnych sytuacji, np. wycieków danych. Na wejście w życie właściwych aktów prawnych będzie jednak trzeba jeszcze trochę poczekać.
Sztuczna inteligencja w finansach – ograniczenia
Sztuczna inteligencja dla bankowości to pod wieloma względami świetne rozwiązanie – dzięki niej wydajność organizacji znacznie wzrasta, a pracownicy nie muszą wykonywać wielu nużących zadań. Należy jednak mieć na uwadze, że AI nie jest wolna od wad. Jak już wspomniano, sztuczna inteligencja popełnia błędy – najczęściej w sytuacji, gdy ma do czynienia z nową dla siebie sytuacją i nie wypracowała jeszcze skutecznego sposobu rozwiązania danego problemu. Nie da się przecież przewidzieć wszystkich sytuacji, jakie mogą spotkać klientów i przygotować na nie systemu. Jednak im więcej zadań i „praktyki” dla AI, tym bardziej powiększa się jej baza wiedzy.
Korzystając ze sztucznej inteligencji, trzeba także pamiętać, że jest ona niezwykle podatna na wszelkie sugestie – to druga strona medalu dostosowywania AI do pożądanych działań. Oznacza to, że sieci neuronowe mogą potraktować fałszywe informacje jako prawdę. Systemy te nie mają bowiem, w przeciwieństwie do człowieka, zdolności do autorefleksji i chęci do fact-checkingu – one po prostu przetwarzają podsunięte im dane i mogą je dalej rozpowszechniać w niemal niezmienionej formie. Nie oznacza to jednak, że nie warto korzystać z pomocy sztucznej inteligencji – powinno się jedynie robić to uważnie.
Nowy wymiar komunikacji – AI Banking od Ailleron
Skuteczna bankowość AI to nie tylko robo-doradztwo, tworzenie modeli IRB czy chatboty. To również możliwość wprowadzenia komunikacji z klientami na wyższy poziom. Dzięki modułowi AI Banking od Ailleron ,możesz monitorować aktywność klientów w różnych systemach, przewidywać wzorce ich zachowań i na tej podstawie tworzyć konkretne grupy docelowe, do których dopasujesz swoje działania,np. kampanie marketingowe. Bez problemu utrzymasz również stały kontakt z klientami poprzez dostępny całą dobę chatbot, świetnie znający zasady działania Twojej firmy i Twoją ofertę.
Doskonale wiemy, jak ważne jest odpowiednie dopasowanie oprogramowania do charakteru organizacji, dlatego proponujemy szereg rozwiązań możliwych do zastosowania w Twoim banku. Wśród nich główną rolę odgrywają elementy służące do analizy i automatyzacji procesów mających miejsce w banku. Dzięki zaawansowanej analizie dowiesz się, jakie decyzje będą najlepsze zarówno dla Twojej firmy, jak i jej klientów, a z pomocą automatyzacji przyspieszysz wykonywanie powtarzalnych, prostych czynności, co przyczyni się do sprawniejszej obsługi klienta. Możesz również znacznie zwiększyć możliwości upsellingu i cross-sellingu.
W Ailleron skupiamy się na unikalnych rozwiązaniach, takich jak AI Banking, Automatyczne przetwarzanie dokumentów i wiele więcej, które pozwalają maksymalnie wykorzystać dane i zwiększyć możliwości banku. Zaufało nam wiele znanych marek bankowych z całej Europy. Zwiększyły one swoją produktywność i połączyły się ze swoimi klientami w nowy, niemożliwy wcześniej sposób, dzięki doskonałemu zrozumieniu ich potrzeb i zachowań. Pozwól nam pomóc również Twojemu bankowi i rozwiń swoje cyfrowe skrzydła!
FAQ:
- Jak działa sztuczna inteligencja w usługach finansowych?
AI może być wykorzystana w banku w dwóch obszarach – front office i back office. Front office najczęściej przybiera postać chatbotów bądź robo-doradców, pozwalających na odciążenie od obowiązków ludzkich pracowników. W przypadku back office jest to zazwyczaj automatyzacja procesów i udział w systemach antyfraudowych.
- Czy korzystanie ze sztucznej inteligencji jest bezpieczne?
Sztuczna inteligencja zawsze wiąże się z pewnym ryzykiem. Aby zapobiegać takim sytuacjom, Unia Europejska opracowuje specjalny akt prawny, regulujący korzystanie z AI. Warto również używać wyłącznie systemów od sprawdzonych dostawców.
- W jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc w kontakcie z klientami banku?
Z pomocą AI możliwa jest dokładna analiza działań klienta, na podstawie której tworzy się spersonalizowane oferty, treści i komunikaty. Pozwala to zarówno na zwiększenie sprzedaży, jak również zadowolenia klientów z usług. Co więcej, użytkownicy mogą mieć stały kontakt z bankiem dzięki inteligentnemu chatbotowi, rozwiązującemu ich problemy.
