I. Kluss. DI pakeis finansų sektorių: net 73% darbo galima transformuoti
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
