AI i automatyzacja w sektorze finansowym [WYWIAD]

Infor.pl: Obecnie trudno wyobrazić sobie rozwój bez sztucznej inteligencji. Co zmieniają nowe technologie w sektorze finansowym? Co się zadziało, że zaczyna się mówić o rewolucji w tym obszarze?

Aleksander Kania, UiPath: Rewolucja AI w sektorze finansowym jest głośnym tematem, ze względu na olbrzymi potencjał i szerokie spektrum zastosowań tej technologii w tej branży. Wielki przyrost produktywności, jaki daje połączenie tej technologii z automatyzacją, zmienia krajobraz tej branży. Jako przykład można przywołać PKO Bank Polski, naszego klienta. Tam, zaledwie 44 „cyfrowych pracowników”, opartych na automatyzacji i AI, pomogło zrealizować ponad 300 milionów zadań. Poza tym, niezwykle często procesy w instytucji mogą być głęboko zautomatyzowane. Automatyzacja i AI oferują więc znaczne usprawnienia na wielu płaszczyznach działania instytucji finansowych, które prowadzą do znacznego zwiększenia efektywności i ułatwiają skupienie na innowacyjności. Wydaje mi się, że właśnie to zjawisko sprawia, że zaczyna się mówić o epokowej zmianie. Jednak nie sądzę, że pełen potencjał został już osiągnięty – wiele organizacji nadal nie implementuje AI i automatyzacji, nie tylko tracąc możliwe korzyści, ale także nie uczestnicząc w badaniu nowych zastosowań tych technologii. 

Jakie są najważniejsze wyzwania związane z integracją AI w istniejących systemach finansowych? A jakie są największe korzyści?

Nie da się rozdzielić tych dwóch kwestii. Istnieje wiele wyzwań stojących przed sektorem finansowym, które w perspektywie kilku lub kilkunastu lat mogą być wspominane jako bodziec do rozwoju. Obecnie być może największym z nich jest przestarzała infrastruktura IT, którą banki przez lata wykorzystywały w swoich operacjach. Bardzo często jest ona nieprzystosowana do tego by efektywnie wdrożyć AI lub nawet całkowicie to uniemożliwia. W najgorszych przypadkach stara infrastruktura blokuje również pełne wprowadzenie np. najnowszych rozwiązań bezpieczeństwa cybernetycznego. To jaskrawy przykład tego, że szukanie rozwiązania samo w sobie daje korzyści w dłuższej perspektywie. W opisanym przypadku mogłoby nim być przeniesienie operacji do chmury. 

Można też spojrzeć na wyzwania zewnętrzne, takie jak zgodność z ewoluującymi przepisami dotyczącymi AI. Co ciekawe, ta technologia sama w sobie często okazuje się niezastąpiona przy dostosowywaniu działalności do zmian prawa. Przykładowo, gdy wprowadzono tzw. wakacje kredytowe banki Pekao oraz PKO, korzystające z naszej platformy, sprawnie przyśpieszyły związane z nimi procesy. Ponadto mogły wprowadzić nowe sposoby komunikacji z klientem, które gwarantowały najwyższą jakość obsługi w tym trudnym okresie. Zarówno PKO, jak i Pekao wdrożyły przy tym liczne usprawnienia, co dobitnie pokazuje jak automatyzacja napędzana AI zamienia pozorne wyzwania w możliwości – nawet w obliczu pozornie niesprzyjającego krajobrazu regulacji.  

Tam, gdzie w grę wchodzą pieniądze klientów istnieje obawa o ich bezpieczeństwo. Jakie są potencjalne zagrożenia związane z automatyzacją procesów finansowych i jak można im zapobiegać?

Oczywiście technologie AI i automatyzacji użyte w zły lub nieodpowiedzialny sposób mogą spowodować szkody. Ta zasada dotyczy każdego narzędzia. Jednocześnie to człowiek jest zawsze ostatecznym decydentem: może przewidzieć niepożądane sytuacje i uniknąć ich. Popularną i niestety czasem słuszną obawą jest ryzyko wycieku danych lub wykorzystania ich przez operatora niezgodnie z zadeklarowanym przeznaczeniem. Wiąże się to z niechęcią do dzielenia się informacjami, wciąż istniejącą wśród konsumentów. Tymczasem są one niezbędne dla skutecznego wykorzystania sztucznej inteligencji. Dlatego instytucje finansowe muszą przede wszystkim pozyskiwać oraz przetwarzać dane przejrzyście i odpowiedzialnie, zachowując procedury bezpieczeństwa. Ponadto należy pozostawić swoim klientom kontrolę nad tym w jaki sposób dostarczane przez nich informacje są wykorzystywane. 

Czytelnicy na pewno są ciekawi, jakie są najbardziej innowacyjne zastosowania AI w sektorze finansowym w Polsce i na świecie?

W Polsce mamy znakomity przykład Nest Banku, który wyprzedzając obecne trendy już w 2017 r. zaczął badać możliwości w tym obszarze. Zaczęło się od stworzenia robota nazwanego Henio. Miał on pomóc z pracochłonnym zadaniem zamykania nieaktywnych kont. Henio pracował czterokrotnie szybciej niż człowiek, co pozwoliło reszcie pracowników zająć się ważniejszymi czynnościami. Nest Bank dostrzegł w tym szansę i rozpoczął stopniową automatyzację monotonnych zadań. Dodatkowo, firma jako pierwsza w Europie wykorzystała naszą platformę w chmurze, co umożliwiło wprowadzanie nowych automacji w błyskawicznym tempie. 

W globalnej skali, GenAI pomogło Deluxe – firmie przetwarzającej płatności B2B, w wysokości ponad 2 bilionów dolarów rocznie. W ich przypadku ta technologia wyodrębnia, interpretuje i przetwarza dane z ponad 900 bardzo złożonych dokumentów prawnych. Dzięki temu potrzebne informacje docierają do zespołu firmy z nadzwyczajną szybkością i przy zachowaniu większej spójności. Deluxe rozważa teraz więcej zastosowań tej technologii, w tym automatyzację procesów rozliczeniowych, fakturowania czy wprowadzania zamówień.

Czy można mówić o trendach w automatyzacji finansowej? Jeśli tak, to co warto obserwować?

Główne obszary, w których instytucje finansowe wykorzystują obecnie automatyzację napędzaną AI jest obsługa klienta i zwiększanie produktywności. W pierwszym przypadku, korzystając ze sztucznej inteligencji, banki mogą analizować dane o swoich klientach i przewidywać ich potrzeby. Pozwala im to na przedstawianie trafnych sugestii w decydujących momentach. Poza tym, instytucje finansowe mogą stworzyć znacznie lepsze chatboty czy przyśpieszyć wydawanie decyzji. Jeśli chodzi o zwiększenie wydajności, to istnieje multum powtarzalnych i monotonnych, ale kluczowych procesów, które można poddać automatyzacji. Weźmy przykład Ministerstwa Finansów. Jednym z zadań, które zleciło ono robotowi, było przetworzenie ponad 16 tysięcy dokumentów z 4 lat. Udało się to w 6 miesięcy. Robot przepracował 1354 godziny, czyli 54 dni – a to licząc tylko tryb nocny i weekendowy. Inny wirtualny pracownik analizuje w Ministerstwie Finansów informacje o tytułach wykonawczych, przetwarzając 2 miliony wpisów w bazie danych w godzinę. Takich przykładów jest mnóstwo, a zarówno publiczne, jak i prywatne instytucje cały czas wyszukują nowe zastosowania automatyzacji. 

Dodałbym także, że zarysowuje się wyraźny trend traktowania AI jako swego rodzaju asystenta. Opowiedziałem już trochę o uwalnianiu pracowników od monotonnej pracy, jednak to nie wszystko: obecnie udoskonalamy tzw. agentic AI. Można przetłumaczyć to jako „sprawcza” sztuczna inteligencja. Jest to rodzaj AI, która jest w stanie dążyć do określonego celu, samodzielnie analizując sytuację, tworząc strategię i podejmując działania – wszystko z minimalnym udziałem człowieka, który nie musząc realizować każdego kroku własnoręcznie, może zadbać o jakość całego procesu lub efektu końcowego.  

Jakie umiejętności już są albo będą kluczowe dla pracowników sektora finansowego w erze automatyzacji i AI?

Myślę, że coraz ważniejsza stanie się kreatywność i pewna elastyczność. To znaczy, gdy następuje wspomniane zautomatyzowanie powtarzalnych czynności, pracownicy zyskują dodatkowy czas na tworzenie nowych rozwiązań lub wymyślanie innowacyjnych zastosowań posiadanych narzędzi, w tym sztucznej inteligencji. To z kolei wiąże się z częściowym przekwalifikowaniem się lub podniesieniem swoich kompetencji. Warto wspomnieć o tzw. citizen development, gdzie osoby niemające wykształcenia programisty mogą tworzyć automacje do konkretnych zadań przy użyciu naturalnego języka. Nietrudno zauważyć, że dla instytucji finansowych na wagę złota będzie pracownik, który będzie gotów wyjść poza obszar swojej bazowej wiedzy, a następnie będzie potrafił wymyślić nowe sposoby spożytkowania posiadanych zasobów. 

Jednak coraz częściej to same banki ugruntowują pozycję swoich pracowników. Korzystając z rozwiązań opartych na AI mogą stale zapewniać szkolenia, które są spersonalizowane pod kątem ich potrzeb i umiejętności. Sztuczna inteligencja może przeprowadzać pracowników przez procedury i odpowiadać na podstawowe pytania, dopasowywać mentorów i podopiecznych, a także identyfikować czyjeś słabe punkty, aby można było nad nimi pracować. Świetnym przykładem jest Bank Pekao, który uruchomił tzw. Akademię Robotyzacji. W ramach tej inicjatywy ich pracownicy mogli nauczyć się samodzielnie tworzyć roboty usprawniające ich pracę. Takie podnoszenie kompetencji cyfrowych zatrudnionych osób już dziś daje instytucjom przewagę wobec konkurencji.

DGP subskrypcja na miesiąc 

Jakie są przyszłe kierunki rozwoju technologii AI i automatyzacji w sektorze finansowym?

Te technologie z pewnością będą podlegać demokratyzacji. Wspomniany citizen development jest tego dobrym przykładem. Sektor finansowy wciąż mierzy się z wieloma wyzwaniami podczas wdrażania AI. Należą do nich brak odpowiedniej kadry, zaufania do nowej technologii czy dobrego planu realizacji inwestycji. Citizen development stanowi niesamowitą okazję do przezwyciężenia problemu luki w umiejętnościach, ponieważ pozwala organizacjom szkolić pracowników do obsługi AI poza działem IT. To nie wszystko: do demokratyzacji będzie przyczyniać się także otwarta komunikacja, która jest wymagana do wykorzystania pełnego potencjału sztucznej inteligencji. Pracownicy niższego szczebla mogą trafnie zwrócić uwagę na problemy wymagające zaadresowania. Poza tym, zespoły pracujące nad wykorzystaniem AI nie mogą robić tego w izolacji. Konieczna jest współpraca w ramach całej organizacji, która pozwoli na uzyskanie korzyści w większej skali. Wzmocni to również zaufanie wewnątrz instytucji finansowych. Rozwój AI i automatyzacji będzie więc coraz częściej wiązał się z ich demokratyzacją. Dodatkowo organizacje mogą coraz częściej skłaniać się ku rozwojowi tych technologii w ramach swoich operacji, konsultując się z instytucjami tworzącymi prawo, zarówno na poziomie krajowym, jak i europejskim. Jest to o tyle prawdopodobne, że - jak mówiłem wcześniej - przepisy stale ewoluują. Nawet niezamierzone budowanie strategii AI w konflikcie z nimi może końcowo całkowicie ją przekreślić. 

Jak AI może wpłynąć na pozytywne doświadczenie klienta z bankiem? Szybkość załatwianych spraw? Mniej błędów? Większe poczucie bezpieczeństwa?

Spójrzmy najpierw na ogólny obraz usług cyfrowych. Konsumenci oczekują hiper-spersonalizowanych sugestii, jak te, które otrzymują na przykład w swoich usługach streamingowych, a także szybkości, jaką gwarantuje dziś chociażby e-commerce. Banki coraz częściej zdają sobie sprawę, że potrzebują nowego podejścia – takiego, które zaspokoi nowe potrzeby rynku, ułatwiając głębszą personalizację. Podczas gdy rozwiązania automatyzacji oferują tu znaczne korzyści, integracja sztucznej inteligencji podnosi ich skuteczność, wyposażając instytucje finansowe w zaawansowane narzędzia do poprawy obsługi klienta. Wspomniałem już o nich częściowo: użycie AI do analizy danych konsumenta pozwala na wysuwanie odpowiednich propozycji w odpowiednim czasie. Do tego chatboty oparte na sztucznej inteligencji mogą zapewnić spersonalizowane wsparcie, zbliżone do tego udzielanego przez człowieka, przy odpowiadaniu na częste pytania. Automatyzacja napędzana tą technologią jest też świetna w przesiewaniu m.in. formularzy i wniosków, pod kątem kluczowych informacji o kliencie. To oszczędza pracownikom banku wielu godzin spędzonych na ręcznym skanowaniu dokumentów, które mogą mieć setki stron. Brakujące lub błędne dane mogą być identyfikowane automatycznie, minimalizując opóźnienia na późniejszym etapie procesu. Podsumowując, rozwiązania oparte na AI mogą sprawić, że klient załatwi swoje sprawy szybciej, a jego obsługę będzie cechowała większa dokładność, dzięki wyeliminowaniu częstych błędów.

Dziękuję za rozmowę.

Więcej ważnych informacji znajdziesz na stronie głównej Infor.pl