Horyzonty Bankowości 2019: Sztuczna inteligencja przejmuje banki

BANK 2019/03

Dostępność dużych mocy obliczeniowych i baz danych pozwala na wprowadzanie rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję i robotyzację praktyczne w każdej dziedzinie życia. Nic więc nie stoi na przeszkodzie, by w banku obsłużył nas cyfrowy asystent.

Dostępność dużych mocy obliczeniowych i baz danych pozwala na wprowadzanie rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję i robotyzację praktyczne w każdej dziedzinie życia. Nic więc nie stoi na przeszkodzie, by w banku obsłużył nas cyfrowy asystent.

Według szacunków firmy doradczej McKinsey w ciągu najbliższych kilku lat maszyny będą realizowały w bankach nawet 25% zadań, odciążając ludzi, którzy będą mogli poświęcić czas znacznie wartościowszej pracy – twierdzi Paweł Nawrocki, menedżer projektów w warszawskim biurze McKinsey&Company. Wykorzystanie osiągnięć sztucznej inteligencji i robotyzacji procesów to dziś dla banków na całym świecie priorytet. Najczęściej instytucje finansowe sięgają po wszelkiego rodzaju wirtualnych agentów, których rolą jest wspieranie klientów w kontaktach online i transakcjach mobile. Robotyzacja procesów pozwala także na znacznie lepszą personalizację ofert i cen, obsługę klienta i wewnętrznych procesów w banku. Algorytmy sztucznej inteligencji znacznie skuteczniej wykrywają oszustwa, przynosząc wymierne korzyści finansowe.

Technologie i ludzki mózg

Jak twierdzi Artur Kuliński, Cloud Architect w Oracle Polska, dzisiaj dostępne jest już wszystko, co niezbędne do wykorzystania AI w dowolnej dziedzinie – obszar usług finansowych nie stanowi tu wyjątku. Od strony teoretycznej to algorytmy, udokumentowane przykłady zastosowań i znane ograniczenia, natomiast od strony technologicznej mamy wysokowydajne serwery do testowania i uczenia algorytmów, gotowe zestawy bibliotek i narzędzia oraz big data. Jednak, zdaniem Artura Kulińskiego, mamy cztery typy barier związanych z wykorzystaniem AI. Pierwsza to niewystarczające inwestycje w platformy i procesy zarządzania danymi. Drugą stanowi brak kompetencji i konieczność wykształcenia nowej generacji ekspertów. Kolejną barierą jest innowacyjność – trzeba po prostu mieć pomysł na zastosowanie AI. I ostatnią jest to, że dostępna technologia wyprzedza regulacje prawne i otwiera nowe zagadnienia etyczne.

W opinii ekspertów firmy IBM sztuczna inteligencja stara się naśladować sposób funkcjonowania ludzkiego mózgu. Jednak chociażby częściowe odtworzenie złożoności ludzkiego rozumienia wymaga zastosowania wielu technik poznawczych z zaawansowanymi modelami statystycznymi i złożonymi algorytmami, z których każdy jest opracowywany indywidualnie dla konkretnej aplikacji. Jednak aby rozwiązanie AI przyniosło korzyści biznesowe, niezbędna jest analiza i przebudowa zgromadzonych w firmie zbiorów danych, ponieważ paliwem dla sztucznej inteligencji są właśnie dane. IBM zbudował narzędzie OpenScale AI pozwalające redukować nieobiektywność systemów AI i lepiej zrozumieć dane, na podstawie których system podejmuje decyzje. Duże sukcesy AI odnotowuje w obszarze rozpoznawania obrazu, wykrywania wzorców i klasyfikacji informacji w dużych zbiorach danych czy też w kontekstowym rozumieniu treści w języku naturalnym. Również systemy analiz danych pod kątem fraudów korzystają z dobrodziejstw AI, usprawniając działania naprawcze i dochodzeniowe, skracając czas wymagany dla złożonych śledztw. Sztuczna inteligencja wspiera także zarządzanie ryzykiem operacyjnym i sprawdza zgodność z regulacjami, czego przykładem jest OpenPages with Watson 8.0, a także pomaga efektywnie wykrywać zdarzenia prania pieniędzy w systemach AML.

Również Oracle wykorzystuje AI we własnych produktach, w szczególności w systemach autonomicznych baz danych Autonomous Transaction Processing i Autonomous Data Warehouse. Firma stworzyła całą gamę rozwiązań Oracle AI Applications, które rozwijają funkcjonalności klasycznych aplikacji biznesowych.

Przede wszystkim chatboty

Specjaliści z PKO Banku Polskiego zwracają uwagę, że 90% wszystkich danych w skali globalnej zostało wytworzonych w ciągu ostatnich dwóch lat. W banku tym przetwarzane są olbrzymie wolumeny danych, do analizy których wykorzystuje się algorytmy uczenia maszynowego, m.in. sieci neuronowe, XGboost czy też SVM. PKO BP we współpracy ze startupem Emplocity uruchomił narzędzie wykorzystujące sztuczną inteligencję w kontaktach z osobami ...

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: