AI w finansach, czy może być przejrzysta, kontrolowalna, sprawiedliwa i obiektywna?

AI w finansach, czy może być przejrzysta, kontrolowalna, sprawiedliwa i obiektywna?
Udostępnij Ikona facebook Ikona LinkedIn Ikona twitter
Sztuczna inteligencja znajduje coraz powszechniejsze zastosowanie, nie tylko w sferze biznesu, a nakłady, przeznaczane na rozwój technologii zaliczanych do AI biją rekordy. Mówiono o tym podczas pierwszej sesji w ramach konferencji "AI w Finansach".

 – Przyjdzie czas, kiedy powstanie system przewyższający inteligencją wszystkie mózgi na Ziemi. To będzie dla ludzkości czas zaskoczenia – podkreślił dr Konrad Maj, kierownik Centrum Innowacji Społecznych i Technologicznych HumanTech.

Prelegent podkreślał równocześnie, iż tak dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji nie powinien być powodem do niepokoju. Scenariusze, w których zbuntowane roboty przejmują władzę nad światem, są ewidentnie domeną literatury i kina science-fiction, podczas gdy w świecie realnym sztuczna inteligencja rozwija się głównie w obszarze oprogramowania.

Efektem wdrażania innowacyjnych technologii są między innymi wirtualni asystenci, boty, ale też systemy analizy obrazów, rozpoznawania twarzy czy mowy. Dzięki ich wdrażaniu w kolejnych obszarach naszego życia jak i gospodarki możliwe jest przewidywanie oraz identyfikowanie określonych wzorów w oparciu o dane historyczne.

Sztuczna inteligencja w polu, lesie i ogrodzie

AI to nie tylko wspomagacz biznesu, także i nauka interesuje się bardzo tą sferą – zauważył dr Maj, dodając, iż dzięki analizom dokonywanym przez inteligentne algorytmy możliwe jest na przykład przewidywanie powodzi w różnych regionach świata.

Uczenie maszynowe pozwala na istotne zwiększenie efektywności również w takich branżach jak rolnictwo czy sadownictwo, gzie dzięki wykorzystaniu AI możliwe jest zwiększenie skuteczności oprysku upraw, przy równoczesnym ograniczeniu niekorzystnego oddziaływania na środowisko czy też wyznaczenie momentu, w którym należy zbierać owoce.

Także i ekolodzy posługują się rozwiązaniami, bazującymi na uczeniu maszynowym – w licznych lasach możemy napotkać kamery, monitorujące szlaki migracyjne zwierząt, a zebrane w ten sposób dane po odpowiednim przetworzeniu dają możliwość kreowania skuteczniejszych metod ochrony zagrożonych gatunków.

AI musi być przejrzysta, kontrolowalna, sprawiedliwa i obiektywna

Ujemną konsekwencją wprowadzania sztucznej inteligencji w różnych sferach gospodarki może być oczywiście redukcja miejsc pracy, jednak Konrad Maj przestrzegał przed pesymizmem także i w tym zakresie.

Przypomniał on, iż zawody, w których prym niebawem przejmą maszyny, nie cieszą się duża popularnością, a przejęcie prostych i powtarzalnych zadań przez roboty umożliwia skierowanie ludzi do bardziej ambitnych prac, jak choćby nadzorowanie inteligentnych systemów.

– Świat inwestuje w AI, i zdaje sobie sprawę, jaka jest waga danych – zauważył prelegent, dodając, iż wraz z rozwojem sztucznej inteligenci gwałtownie zwiększa się zasób danych.

Przewiduje się, że w 2025 osiągnie on wartość 185 zetabajtów. Technologie to nie jedyne wyzwanie, jakie towarzyszy kolejnej fazie technologicznej rewolucji, nie mniej ważne jest etyczne wykorzystywanie nowych możliwości.

– AI musi być przejrzysta, kontrolowalna, sprawiedliwa i obiektywna – dodał dr Konrad Maj.

Wirtualni asystenci coraz popularniejsi

O wykorzystaniu sztucznej inteligencji w sektorze finansowym mówił Waldemar Podgórski, reprezentujący firmę Gartner. Na wstępie zaznaczył on, iż pod pojęciem AI najczęściej rozumiemy uczenie maszynowe, i faktycznie jest to obecnie najczęściej i najpowszechniej wykorzystywana technologia, także w bankowości.

Na drugie miejsce wysuwają się wszelkiego rodzaju wirtualni asystenci, zarówno w rozumieniu aplikacji osobistych, służących optymalizacji pracy codziennej, a stanowiących wyposażenie współczesnych smartfonów, jak też i rozwiązań wspierających obsługę klientów sektora finansowego.

Na kolejnej pozycji przedstawiciel Gartnera uplasował programy do przetwarzania naturalnego języka, będące czymś radykalnie innym niż dotychczas używane aplikacje do zwykłego przetwarzania mowy.

Do tych trzech liderów w obszarze AI dodać należy oczywiście takie kierunki jak czatboty, robotyzację, inteligentne aplikacje, sieci neuronowe czy wreszcie  technologie przetwarzania obrazów ze świata rzeczywistego i wyciągania z nich wniosków.

– Za inteligentne aplikacje uważamy konkretne aplikacje obsługujące obszary biznesowe, mające wbudowane komponenty AI dla zwiększenia efektywności – przypomniał Waldemar Podgórski.

Jeśli chodzi o poziom adopcji poszczególnych kategorie AI w sektorze bankowym, to na pierwsze miejsce wysuwa się uczenie maszynowe i czatboty.

Z kolei ostatnie 12 miesięcy przyniosło olbrzymią dynamikę w sferze inteligentnych aplikacji, systemów rozpoznawanie mowy, a także algorytmów, odpowiedzialnych za analizę świata zewnętrznego.

Niejednolite regulacje wyzwaniem dla AI

Co jest główną przyczyną, dla której banki wdrażają AI? Zdaniem przedstawiciela Gartnera, do czynników tych należy obszar doświadczenia klienta, będący główną przesłanką implementacji nowych technologii, jak również efektywność wewnętrzna i zarządzanie ryzykiem.

Waldemar Podgórski podkreślał, że w tej ostatniej dziedzinie zapotrzebowanie na wdrożenia z obszaru sztucznej inteligencji zwiększa się najszybciej. Generalnie jednak technologie AI adresują głównie obszar związany z obsługą klienta, na drugim miejscu badacze wskazują szeroko pojęte kanały komunikacji, a dopiero ostatnią pozycję zajmują kwestie z dziedziny bezpieczeństwa, ryzyka i compliance.

Jeśli mówimy o tym ostatnim obszarze warto podkreślić, że w poszczególnych regionach obowiązują nierzadko całkiem odmienne regulacje, a i ludzie mają inną tolerancję np. jeśli chodzi o ochronę danych – wskazywał przedstawiciel firmy Gartner.

Zachowanie prywatności to nie jedyne obiekcje, wykazywane względem nowoczesnych technologii informatycznych. Wciąż aktualna jest obawa, jakoby sztuczna inteligencja mogła być przyczyną masowego bezrobocia.

Aleksandra Jarosińska, Business Solutions Consultant w Comarch Finance, przypomniała, iż lęki te towarzyszą AI niemal od jej początków. W roku 1968 pojawiły się sugestie, iż u progu kolejnego tysiąclecia maszyny dorównają lub przewyższą inteligencją ludzi, a niektórzy uważali, że stanie się to nawet przed rokiem 1980.

Aż 70% osób w bankach ma świadomość, że część czynności wykonywanych przez nich będzie zautomatyzowana

Jak doskonale wiadomo, prognozy te się nie sprawdziły, także i dlatego, że wraz z rozwojem IT zwiększa się też iloraz inteligencji ludzi, średnio 3 pkt proc. na dekadę. Upowszechnienie komputerów spowodowało też zmianę podejścia do technologii, która nie ma zastępować człowieka, a tylko mu służyć.

Powierzysz swoje pieniądze robotowi?

Efekt owych przemian widać też w bankach, które jeszcze do niedawna skupiały się na systemach frontend, żeby dobrze się z nich korzystało, były przyjazne i logiczne.

– Teraz bankom zależy na wprowadzaniu analogicznych zmian w odniesieniu do backoffice – podkreśliła Aleksandra Jarosińska.

Rzecz w tym, że postępująca automatyzacja idzie w parze z przemianami na całym rynku finansowym, czego przejawem jest obserwowana w ostatnich latach konsolidacja banków komercyjnych, powiązana z likwidacją oddziałów i redukcją zatrudnienia.

Czy klienci banków są gotowi na to, by powierzyć swoje finanse instytucjom zarządzanym przez roboty?

– Co najważniejsze, aż 70% osób w bankach ma świadomość, że część czynności wykonywanych przez nich będzie zautomatyzowana. Pytanie jest o zakres owej automatyzacji – zauważyła prelegentka, dodając, iż w obecnym świecie coraz mniej ludzi chce pracować na stanowiskach gdzie jest praca odtwórcza. Obowiązki w tym zakresie przejmują właśnie roboty.

– Staramy się dostarczyć dodatkowych danych pracownikom banków, by skupili się na pracy wprowadzającej wartość dodaną do tych czynności – zadeklarowała przedstawicielka Comarch Finance, wskazując na trend określany mianem Human In the Loop Machine Learning, którego istotą jest optymalne wykorzystanie kompetencji ludzi we współpracy z robotami.

Przypomniała ona, iż AI wykorzystywano w systemach finansowych od początku lat 80. ubiegłego wieku, a obecnie banki często określają się jako firmy technologiczne z licencją bankową.

– Nigdy te dwie branże nie były sobie tak bliskie, wręcz komplementarne – stwierdziła Aleksandra Jarosińska.

W tym kontekście pojawia się nie tylko pytanie o techniczne i organizacyjne możliwości digitalizacji instytucji finansowych, ale również o to, w jakim stopniu klienci banków są gotowi na to, by powierzyć swoje finanse instytucjom zarządzanym przez roboty.

Źródło: aleBank.pl