"Žmonėms reikia ne banko, o finansinių paslaugų – taip prieš
30 metų sakė Billas Gatesas. Pastaraisiais metais bankų veikla smarkiai
pasikeitė, svarbų vaidmenį atliko skaitmenizacija ir finansinių technologijų
(fintech) startuolių plėtra. Naują pokyčių cunamio bangą atneša dirbtinis
intelektas (DI), kurio poveikis finansinių paslaugų sektoriui bus bene
didžiausias.
Būtent dėl DI net ketvirtadaliu (22–30%) galėtų padidėti
bankų veiklos efektyvumas. Pajamoms taip pat prognozuojamas teigiamas poveikis,
rodo tyrimai. Tiesa, bankams siekiant sėkmės, bus svarbu ne tik naudoti
naujausias technologijas, bet ir iš esmės peržiūrėti savo talentų bei inovacijų
strategijas. Tuo pačiu didelis dėmesys turės būti skiriamas atsakingam DI
diegimui, atsižvelgiant į Europos Sąjungos DI akto reikalavimus.
„Accenture“ atliktas galimo DI poveikio įvairiose
industrijose tyrimas leidžia daryti išvadą, kad bankų sektoriuje net 73% darbo
laiko galima transformuoti naudojant naujausias technologijas – pasitelkiant
automatizavimą ar didžiuosius kalbos modelius (LLM), tokius, kaip „ChatGPT“.
Net 39% visų užduočių gali būti automatizuotos, dar 34% darbo technologijos
gali palengvinti kartu dalyvaujant žmonėms.
Šiame tyrime remtasi JAV Darbo statistikos biuro duomenimis,
tačiau panašios tendencijos pastebimos ir kitose šalyse. Dauguma apklaustų
bankų vadovų patvirtino, kad jų organizacijose artimiausius dvejus metus DI
numatoma kaip prioritetinė kryptis.
Šiuo metu DI sprendimais kasdien naudojasi 59% bankų
darbuotojų, rodo „Avanade“ užsakymu dešimtyje Europos ir JAV šalių atlikto
tyrimo rezultatai. Bankai dirbtinį intelektą pasitelkia tam, kad atliktų
automatizuotas, pasikartojančias bei rankines užduotis, tokias, kaip pinigų
plovimo ir kovos su teroristų finansavimu (AML) stebėjimas arba sukčiavimo
kredito kortelėmis mažinimas.
DI panaudojimo galimybių spektras labai platus. Jau dabar
bankai DI naudoja kredito rizikos valdymui tam, kad patikrintų klientų duomenis
ir finansinę istoriją. Vienas iš bankų yra įdiegęs e. pašto valdymo sistemą,
kurioje naudojamas DI ir mašininis mokymasis, todėl per pirmuosius metus e.
pašto srautas sumažėjo 40%.
Puikias galimybes DI suteikia ir efektyvinant komunikaciją.
Darbuotojas, užuot ieškojęs jam reikiamos informacijos dokumentuose,
ankstesniuose susirašinėjimuose ar klausęs kolegų, gali užduoti konkretų
klausimą DI įrankiui.
Pavyzdžiui, investicinis bankas „ASV“ sukūrė DI įrankį tam,
kad finansų patarėjams būtų suteikta prieiga prie intelektinio kapitalo,
apimančio 100.000 klientų pranešimų ir dokumentų. Be to, bankai naudoja
didžiuosius kalbos modelius (LLM), kad klientų aptarnavimo srityje padėtų banko
specialistams. Modeliai automatiškai surenka ir suteikia darbuotojui naudingus
pastebėjimus, kad šis galėtų geriau susikoncentruoti į pokalbį su klientu.
Jau sukurta daug DI programų bei įrankių, kuriuos galima
integruoti, pavyzdžiui, pernai „Microsoft“ pristatė savo LLM „Copilot“, kuris
įtrauktas į „Microsoft 365“ programų rinkinį. „Adobe Firefly“ yra generatyvinis
mašininio mokymosi modelis, kurį galima naudoti kuriant vaizdus. „Saleforce“
siūlo dirbtinio intelekto valdomą CRM padėjėją Einšteiną, skirtą valdyti
santykius su klientais, o valdymo programų kūrėjas „Workday“ integruoja DI į
savo įrankius. Taip pat yra įvairių generatyvinio DI kodavimo įrankių, kurie
gali padėti bankų programuotojams ir specialistams kodą parašyti iki 55%
greičiau.
Generatyvinis DI finansų srityje padeda sumažinti išlaidas
ir atlaisvina intelektinį kapitalą naujovėms. Taigi, bankų darbuotojai daugiau
laiko gali skirti žmogaus įsitraukimo, vertinimo, kūrybiškumo reikalaujančioms
užduotims, taip pat skirti laiko personalizuotam klientų aptarnavimui.
Kad DI sprendimų diegimas vyktų sėkmingai, bankai savo
prioritetų sąraše išskyrė debesų technologijų infrastruktūros plėtrą (36%),
duomenų strategiją (46%), atitinkamų talentų pritraukimą (34%), taip pat
gebėjimą įveikti darbuotojų pasipriešinimą pokyčiams (25%).
Tiesa, ES priimtas DI aktas apibrėžia apribojimus,
draudžiamus naudojimo būdus bei rizikos valdymo sąlygas. Reguliavimas nustato
reikalavimus didelės rizikos DI sistemoms ir jų valdytojams, taip pat skaidrumo
ir informacijos atskleidimo prievoles mažos rizikos DI sprendimams.
DI įgyvendinimo ir priežiūros aktas numato skaidrias sąlygas
didiesiems kalbos modeliams ir jiems apmokyti naudojamiems duomenims. Be to,
įmonės turės investuoti ne tik į DI sprendimų poreikio vertinimą, jų kūrimą,
diegimą ir priežiūrą, bet ir į kasdienio sistemų vertinimo priemonių diegimą.
Bankams svarbu nustatyti sritis, kuriose galima diegti DI
sprendimus laikantis reglamentavimo. Didelis dėmesys turėtų būti skiriamas
esamų duomenų kokybei, nes DI kūrimas neįsivaizduojamas be aukštos kokybės
neapdorotų duomenų ir jų saugumo užtikrinimo.
DI sprendimai turi būti nuolat tikrinami ir prižiūrimi
žmonių, todėl įmonės turėtų įgyvendinti darbuotojų mokymo programas, kurios
apimtų ne tik IT specialistus, bet ir daug platesnį darbuotojų ratą. DI plėtra
finansų srityje atveria naujus horizontus, tuo pačiu svarbu nepamiršti namų
darbų, kad bankai Europoje neprarastų savo konkurencingumo.
Komentaro autorius – Imants Kluss, „Accenture“ finansinių
paslaugų ir produktų sektoriaus vadovas Baltijos šalyse”
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą