Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe 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 drobnych różnic, zarówno uczenie maszynowe, jak i sztuczna inteligencja są powszechnie uważane za innowacje zdolne zrewolucjonizować każdą branżę, tak jak kiedyś zrobił to Internet. Jednak wbrew powszechnej opinii, takie technologie nie są nowością w cyfrowym świecie. W rzeczywistości istnienie takich rozwiązań zostało przewidziane już wiele lat temu przez Alana Turinga, który stworzył podstawy do ich powstania wraz z wynalezieniem pierwszego komputera.

Jednak sztuczna inteligencja została powołana do życia kilkadziesiąt lat później, kiedy to w 1956 roku termin ten został stworzony przez Johna McCarthy'ego na konferencji w Dartmouth. W tym samym czasie pierwszy program zdolny do naśladowania ludzkiej logiki został zaprezentowany przez Allena Newella, Cliffa Shawa i Herberta Simona, a wkrótce potem Frank Rosenblatt wprowadził sztuczną sieć neuronową. Od tego czasu rozwój sztucznej inteligencji i jej elementów tylko przyspieszał, powodując jej bezprecedensową ekspansję.

AI i ML w bankowości: technologie napędzane przez zmiany

Mimo że AI ma długą historię, wiele osób zadaje sobie teraz pytanie: skoro sztuczna inteligencja była obecna na rynku od dziesięcioleci, dlaczego właśnie teraz jest tak szeroko omawiana 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.
• Wykorzystanie Machine Learning w bankowości i innych branżach stało się prostsze, niż kiedykolwiek. Obecnie wszystkie instytucje gromadzą codziennie miliony gigabajtów danych, co stanowi doskonałą okazję do opracowania tysięcy algorytmów ML do dowolnych celów. Dodatkowo, przetwarzanie danych jest również szybsze; dlatego 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 jedynie tylko kilka przykładów wykorzystania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w bankowości. Technologie są obecnie wdrażane w wielu istniejących narzędziach i systemach informatycznych; dzieje się tak dlatego, że przynoszą one więcej korzyści niż zakładano, gdy po raz pierwszy zaproponowano termin "sztuczna inteligencja".

Korzyści wynikające z zastosowania AI i ML w bankowości

Wzrost znaczenia sztucznej inteligencji 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.