579
Крістіан Хедедаль: штучний інтелект для банку і клієнта
— Фінтех і Картки
Фінансова криза дозволила банкам зрозуміти, в чому вони помилялися – ставили прибуток вище клієнтів. Штучний інтелект дозволяє виправити помилку.
Надавати фінансові послуги, які задовольняють потреби різноманітної і вимогливої клієнтури, непросто і недешево. Але штучний інтелект пропонує банкам і постачальникам фінансових послуг інструменти для надання клієнтського сервісу найвищого рівня: як за швидкістю, так і за масштабом.
Дослідження Saxo Bank в сфері ШІ все ще перебувають на ранній стадії, але у нас вже є докази того, як ШІ дозволить надавати клієнтам індивідуально налаштовані і високоякісні послуги. Людина, навіть з підтримкою великомасштабних потужностей, – не рівня ШІ.
Інструменти на основі ШІ можуть передбачати і задовольняти мінливі потреби і вподобання клієнтів. Здатність ШІ вчитися на ходу означає, що вони швидші і точніші. Працюють цілодобово, 7 днів на тиждень, цілий рік, без перерв на навчання або простоїв.
Найпоширеніший приклад – це чат-боти, що використовуються для автоматизації обробки простих запитів клієнтів. З розвитком засобів обробки природних мов ці програми швидко еволюціонують в “голосових помічників”.
Наш банк провів пілотну ініціативу, в якій використовували програми на основі ШІ для розсилки матеріалів клієнтам і виявлення інформації про потенційних покупців. Ініціатива дала обнадійливі результати. Кількість переходів по посиланнях при наданні індивідуально підготовлених матеріалів і рекомендацій значно зросла.
Співробітники відділів продажів почали приділяти більше часу наступним завданням, а не адміністративним процесам.
Проблема якості
Тим, хто хоче розширити застосування програм на основі ШІ на інші сфери, варто з обережністю ставитися до здібностей: передбачати і адаптуватися. Оскільки додатки ШІ розвиваються і змінюються в міру споживання даних, компаніям необхідно відстежувати це споживання і його наслідки.
Дані, які отримують в обробку інструменти на основі ШІ, МАЮТЬ бути актуальними і чистими. Це може викликати труднощі як при внутрішньому зборі даних з безлічі застарілих систем, так і при отриманні їх від нових сторонніх постачальників.
Інновації надають в наше розпорядження безліч величезних нових джерел. Тому проблема якості даних всеосяжна і складна. Почасти через велику кількість цих джерел. Також через їх неструктурований характер.
Інновації надають в наше розпорядження безліч величезних нових джерел. Тому проблема якості даних всеосяжна і складна. Почасти через велику кількість цих джерел. Також через їх неструктурований характер.
Проблема ШІ – не тільки в якості даних, але й у встановленні відповідних обмежень. Наприклад, торгові алгоритми працюють некоректно, якщо задані недостатньо жорсткі параметри.
Шлях у невідоме?
Постійне навчання і адаптація, які роблять ШІ-програми настільки цінними, ускладнюють пояснення їхніх рішень або рекомендацій. Це може обмежити їх використання.
Регулятори все частіше з настороженістю ставляться до застосування ШІ. Відзначають, що його використання суперечить висунутій до банків вимозі контролювати і розуміти інструменти і процеси. Особливо в сфері протидії фінансовим злочинам і кібербезпеки.
Для постачальника послуг у туризмі або в секторі розваг допустимо не мати повного розуміння, як він використовує алгоритм рекомендацій і висуває актуальні пропозиції на основі історії переглядів сторінок в інтернеті. Менш прийнятна ситуація, коли банк не в змозі пояснити, чому його система спостереження, оснащена штучним інтелектом, реагує на одні аномалії потоку даних, а не на інші. Навіть якщо перші з’являються часто.
Регулятори співпрацюють з фірмами в сфері визначення масштабу прийняття рішень на базі ШІ. Щоб усі сторони краще розуміли і приймали потенційні ризики і вигоди. Це важливий крок до повного використання переваг ШІ в фінансовому секторі в досить чітких, але гнучких законодавчих рамках.
Регулятори співпрацюють з фірмами в сфері визначення масштабу прийняття рішень на базі ШІ. Щоб усі сторони краще розуміли і приймали потенційні ризики і вигоди. Це важливий крок до повного використання переваг ШІ в фінансовому секторі в досить чітких, але гнучких законодавчих рамках.
Згодом ШІ зможе надати банкам, клієнтам і регулюючим органам переваги більш чіткого ведення журналу подій. Включаючи дані про повідомлення, що передаються контрагентами один одному. Із зазначенням точного часу їх передачі. А також більш послідовні рівні обслуговування, які менше залежать від розуміння і тлумачення сенсу людиною.
Регулюючі органи вивчають можливості скорочення витрат на комплаєнс за допомогою правил, доступних для машинного розпізнавання. Це зможе привести до скорочення юридичних витрат банків.
Адаптація бізнес-моделей
Величезна перешкода для використання ШІ – ставлення до нього не регуляторів, а вищих керівників. Компаніям варто прийняти технології ШІ на всіх рівнях.
ШІ необхідно зробити невід’ємною складовою частиною бізнес-моделі. Не ховайте його в глибинах технологічного ланцюжка.
Щоб цього досягти, доречно поставити такі питання:
- Які бізнес-кейси визначили для впровадження ШІ?
- Які з них повинні зробити пріоритетними?
- Наскільки стратегія управління даними компанії підтримує використання ШІ?
- Які ресурси, пов’язані з іноземними інвестиціями, варто залучати від партнерів, а які розробляти самим?
- Як компанія збирається виграти конкурентну боротьбу за достойні кадри, необхідні для реалізації широкого спектру ініціатив ШІ?
Важливо, щоб відповіді на ці питання були розроблені з урахуванням пріоритету клієнта. Протягом найближчих двох-трьох років рішення на базі ШІ все частіше будуть забезпечувати швидше, масштабоване і точне налаштування.
Врешті, банківські послуги еволюціонують, щоб задовольняти потреби окремих клієнтів.
Клієнтам більше не доведеться думати, який з пропонованих продуктів підходить для розв’язання конкретних задач.
Більшу частину десятиліття банки працювали над тим, щоб повернути довіру клієнтів. ШІ може зіграти значну роль у відновленні цих відносин.
Крістіан Хедедаль, керівник відділу інтелектуальної обробки даних, Saxo Bank
За матеріалами: Finance.ua
Поділитися новиною
