Bankowość i Finanse | Technologie | Sztuczna inteligencja w prawdziwym banku

BANK 2020/09

Może stanowić istotne wsparcie w realizacji bieżących procesów i działań operacyjnych w instytucjach finansowych. Duży potencjał sztucznej inteligencji (AI) można wykorzystywać zarówno w projektach realizowanych wewnątrz banku, jak i w relacjach pomiędzy instytucją a jej klientami.

Fot. Corona Borealis/stock.adobe.com

Może stanowić istotne wsparcie w realizacji bieżących procesów i działań operacyjnych w instytucjach finansowych. Duży potencjał sztucznej inteligencji (AI) można wykorzystywać zarówno w projektach realizowanych wewnątrz banku, jak i w relacjach pomiędzy instytucją a jej klientami.

Sztuczna inteligencja definiowana jest jako zbiór technologii, pozwalających na zwiększenie ludzkich możliwości przy wykorzystaniu jednej lub więcej z czterech następujących funkcji: wykrywanie obrazów, tekstu, dźwięków i mowy, rozumienie, działanie oraz uczenie się. Pojęcie to jest często stosowane zamiennie z takimi określeniami, jak uczenie maszynowe, głębokie uczenie czy aktywne uczenie. Jednak w ogólnodostępnych źródłach ich definicje są różne. Trochę upraszczając – o ile sztuczna inteligencja w znaczeniu dosłownym odnosi się do maszyny imitującej zachowanie człowieka, głównie w sferze poznawczej, to algorytmy leżące u jej podstaw określane są mianem uczenia maszynowego. Pozwalają one osiągnąć efekt „inteligencji” poprzez samodoskonalenie się maszyny na podstawie przetwarzanych zestawów danych. Im doskonalsze i złożone algorytmy uczenia maszynowego, tym bardziej „ludzka” staje się sztuczna inteligencja.

Duża wydajność

Paradoksalnie sztuczna inteligencja będąca swoistym ukoronowaniem efektu pracy całego szeregu algorytmów ML w swoich praktycznych zastosowaniach wydaje się dzisiaj znacznie mocniej ograniczona w porównaniu do obszaru zastosowań samodzielnych algorytmów ML. AI obecne są przeważnie w zastosowaniach konwersacyjnych (chatboty, voiceboty). Tymczasem dedykowane, wyspecjalizowane moduły ML mogą być stosowane samodzielnie, lub jako element bardziej złożonych narzędzi wspierających pracę człowieka opartych na technologiach np. RPA (Robotic Process Automation) czy IDR (Intelligent Document Recognition), wzbogacając je o nutę „inteligencji” i w ten sposób zwiększając ich skuteczność – wyjaśnia Radosław Repczyński, Senior Business Process Manager w Credit Agricole Banku Polska.

– Sztuczna inteligencja dużą wydajność zawdzięcza swojej skuteczności w realizacji powtarzalnych czynności o niskim poziomie skomplikowania. Pracownik zazwyczaj szybko ulega znużeniu przy realizacji mało kreatywnych i nieskomplikowanych czynności. Świetnie tutaj sprawdzą się roboty i komputery, których zastosowanie pozwoli ludziom zająć się bardziej satysfakcjonującymi i rozwijającymi zadaniami – dodaje Krzysztof Przybysz, CEO LOANDO Group.

Ireneusz Kurzak, odpowiedzialny za AI w ING Banku Śląskim, jest zdania, że w dobie rozwoju technologicznego oraz digitalizacji procesów, gdzie moc obliczeniowa i wielkość wolumenów danych są nieograniczone, nieograniczony jest też zakres wykorzystania sztucznej inteligencji. – Możemy wyodrębnić kilka obszarów, takich jak np. predykcja zachowania grup czy pojedynczych klientów, klasyfikacja transakcji, chatboty, interpretacja treści zdjęć czy dokumentów. W sferze operacyjnej mamy wszelkiego rodzaju roboty, chatboty czy voiceboty, które wyręczają pracowników w coraz bardziej skomplikowanych czynnościach – wylicza.

Sztuczną inteligencję można stosować w obszarze bezpieczeństwa systemów, dodatkowej weryfikacji podczas autoryzacji realizacji transakcji czy logowania do systemu bankowości elektronicznej. Analizując zachowanie klientów, możemy określać jego pozytywny lub negatywny wpływ na czynności bankowe, takie jak spłata kredytu czy zerwanie lokaty. Idąc dalej – mamy obszar lojalności czy satysfakcji, dzięki zaawansowanej analityce możemy dokonywać detekcji syndromów, a w ślad za tym realizować retencję klientów, czy podnosić poziom ich satysfakcji. Na poziomie makro będzie to optymalizacja zarządzania wolumenami czy kosztami. Od dawna już banki wykorzystują AI do redukcji/eliminacji ryzyka operacyjnego oraz kredytowego. Obecnie trendem jest, aby łączyć dane historyczne z danymi sprzed chwili, czyli podejmować decyzje w czasie rzeczywistym.

Korzyści zapewniane przez sztuczną inteligencję

  • Wsparcie pracowników w zadaniach i procesach.
  • Automatyzacja procesów biznesowych.
  • Analiza dużej przyrostowej ilości danych.
  • Optymalizacja kosztów.
  • Dopasowanie spersonalizowanych ofert dla klientów.
  • Szybsza i sprawniejsza komunikacja pomiędzy klientem a bankiem.

    Źródło: Bank Pekao

Dzięki sztucznej inteligencji osiągamy poziom jakości procesów, który byłby niemożliwy przy pracy manualnej. Dodatkowo firma jest w stanie świadczyć usługi w trybie 24h/7. Bez sztucznej inteligencji nie byłoby możliwe udzielanie pożyczek w nocy czy w weekend, bez wychodzenia z domu i w kilka sekund – informuje Ireneusz Kurzak.

<...>

Artykuł jest płatny. Aby uzyskać dostęp można:

  • zalogować się na swoje konto, jeśli wcześniej dokonano zakupu (w tym prenumeraty),
  • wykupić dostęp do pojedynczego artykułu: SMS, cena 5 zł netto (6,15 zł brutto) - kup artykuł
  • wykupić dostęp do całego wydania pisma, w którym jest ten artykuł: SMS, cena 19 zł netto (23,37 zł brutto) - kup całe wydanie,
  • zaprenumerować pismo, aby uzyskać dostęp do wydań bieżących i wszystkich archiwalnych: wejdź na aleBank.pl/sklep.

Uwaga:

  • zalogowanym użytkownikom, podczas wpisywania kodu, zakup zostanie przypisany i zapamiętany do wykorzystania w przyszłości,
  • wpisanie kodu bez zalogowania spowoduje przyznanie uprawnień dostępu do artykułu/wydania na 24 godziny (lub krócej w przypadku wyczyszczenia plików Cookies).

Komunikat dla uczestników Programu Wiedza online:

  • bezpłatny dostęp do artykułu wymaga zalogowania się na konto typu BANKOWIEC, STUDENT lub NAUCZYCIEL AKADEMICKI

Udostępnij artykuł: