Bankowość i Finanse | Loża Komentatorów | Jak innowacyjne rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji mogą poprawić komunikację między bankami a klientami?

Dawid Kin
dyrektor Biura Rozwoju Sztucznej Inteligencji, PKO Bank Polski:

Sztuczna inteligencja może poprawiać komunikację banków z klientami bezpośrednio lub poprzez automatyzację procesów wewnętrznych. Najpopularniejszym rozwiązaniem są chatboty i voiceboty, które odpowiadają na pytania klientów, rozwiązują ich problemy, prowadzą badania i analizy lub pomagają realizować inne procesy bankowe. Klienci cenią szybką obsługę bez kolejek przez 24 godziny na dobę, więc tego rodzaju kanały obsługi cieszą się coraz większą popularnością. Przetwarzanie języka naturalnego ma jednak o wiele więcej zastosowań. Klient komunikuje się z bankiem w różnych kanałach – pisze maile, pisma czy reklamacje. Dzięki sztucznej inteligencji banki mogą częściowo automatyzować i przyspieszać obsługę poprzez wykorzystanie algorytmów AI do analizy tekstu, jego klasyfikacji i wyciągania wniosków. Ta sama technologia pozwala bankom lepiej reagować na opinie klientów zostawione w sklepach z aplikacjami, co sprawia, że ich głos ma jeszcze większe znaczenie. Klienci często nie są świadomi, że dzięki sztucznej inteligencji otrzymali odpowiedź szybciej. Coraz powszechniejsza jest także personalizacja komunikacji. AI może pomóc bankom analizować dane dotyczące klienta, aby lepiej zrozumieć jego potrzeby i preferencje. Pozwala to na dostosowanie kanału i treści komunikacji do konkretnego klienta, co wpływa na poprawę jego satysfakcji. Ta technologia cały czas się rozwija i udoskonala, dlatego każde kolejne jej zastosowanie będzie lepsze i bardziej zaawansowane.

Karina Daniel
dyrektor biura, Departament Nowych Technologii i Rozwoju, Bank Pekao SA:

Rozwiązania technologiczne oparte na sztucznej inteligencji mogą mieć i często już mają wpływ na komunikację klienta z bankiem. Jednym z najpopularniejszych obecnie narzędzi wykorzystujących sztuczną inteligencję w bankowości są voiceboty i chatboty. Na naszej drodze pojawił się ostatnio także chatGPT, który ma ogromny potencjał zaistnienia w kontekście wsparcia procesów obsługowych.

Z jednej strony efektem działania wymienionych narzędzi jest wzrost efektywności obsługi, który przejawia się w skróceniu czasu oczekiwania na odpowiedź ze strony banku, a tym samym także w optymalizacji czasu interakcji klienta w dostępnych kanałach obsługi. Z kolei z drugiej strony mamy do czynienia za wzrostem jakości obsługi: dla powtarzalnych pytań dostępne są krótkie i zwięzłe odpowiedzi, procesy skomplikowane zyskują asystę w postaci podpowiedzi, proste zapytania kierują klienta bezpośrednio do właściwego źródła wiedzy lub self service.

Wiedza banku o kliencie, stanowiąca wypadkową informacji o posiadanych przez niego produktach, preferencjach, realizowanych kontaktach za pośrednictwem aplikacji mobilnej, serwisów transakcyjnych czy contact center lub social media, pozwalają zaawansowanym algorytmom sztucznej inteligencji na opracowanie skutecznych rekomendacji wykorzystywanych w kreowaniu obecnej i przyszłej współpracy z klientem, dbając o jej jak najwyższą jakość. Dzięki temu komunikacja na linii klient-bank jest obecnie i będzie w przyszłości jeszcze sprawniejsza.

Mariusz Gromada
dyrektor Departamentu Wiedzy o Kliencie, Bank Millennium:

Mamy do czynienia z hiperwzrostem demokratyzacji AI. To niesamowite przyspieszenie wynika z kontrybucji dokonanych przez gigantów technologicznych, takich jak OpenAI, Google czy Microsoft. Jeszcze kilka lat temu mówiono o nadchodzącej rewolucji, natomiast dziś „AI została wezwana na prawdziwe stanowisko pracy”.

Bank to setki procesów biznesowych, a AI od dawna pomaga w automatyzacji tych realizowanych z udziałem człowieka (ang. RPA – Robotic Process Automation). Roboty to już nie tylko programy komputerowe, które symulują zachowania pracowników. Kolejne odsłony modeli generatywnych (np. DALL.E, ChatGPT) odnoszą spektakularne wręcz sukcesy, wnosząc zastosowania AI do pracy kreatywnej typu tworzenie grafiki komputerowej czy nawet programowania systemów informatycznych. „Twoje życzenie jest dla mnie rozkazem”, czyli konwersacyjna i generatywna AI wykorzystana w super-inteligentnych automatycznych asystentach jest już w zasadzie standardem. W aplikacji Banku Millennium można porozmawiać z Millą i np. jednym zdaniem zlecić przelew. Systemy kognitywne również są obecne w bankowości. Przykładem jest weryfikacja tożsamości poprzez analizę zdjęcia dokumentu oraz tzw. selfie – tu AI weryfikuje, czy nie doszło do fałszerstwa, co znacząco upraszcza założenie rachunku bankowego.

AI to ogromne korzyści, ale też i ryzyko. Czy możemy w pełni zaufać algorytmom? Rośnie istotność „interpretowalnej sztucznej inteligencji”, gdyż zrozumienie powodów wszelkich decyzji (szczególnie tych automatycznych) jest niezwykle istotne dla każdego z nas.

Piotr Łukasiński
data scientist, Santander Bank Polska:

Sztuczna inteligencja poprawia doświadczenia klienta w interakcji z bankiem upraszczając je i skracając czas obsługi, szczególnie zdalnej. Przewidywanie potrzeb, rekomendowanie działań, automatyzacja czynności powodują, że bankowanie staje się proste, przyjemne i intuicyjne.

Stworzenie dopasowanej oferty, przewidywanie potrzeb klienta, uprzedzanie o nadchodzących płatnościach lub obciążeniach wymaga synchronizacji danych z wielu systemów. Jednym z wyzwań stojących przed bankami jest łączenie tych danych i integracja z innymi źródłami. Chmura jest najefektywniejszym miejscem takiej operacji, a nowoczesne techniki sztucznej inteligencji są mocno osadzone w technologiach chmurowych. Jednak przeniesienie setek aplikacji do chmury przy zapewnieniu pełnej zgodności z obowiązującymi regulacjami wymaga czasu i zasobów.

W efekcie pełne wykorzystanie sztucznej inteligencji, które ma ogromny potencjał na zachwycanie klientów, nie jest zadaniem łatwym i wymaga czasu. Jest wszakże zadaniem koniecznym, bo konkurencja dla banków, w postaci superaplikacji – łączących komunikator, media społecznościowe, zakupy elektroniczne i płatności w jednym – już powstaje.

To dobra motywacja dla banków do jeszcze szybszego wdrażania rozwiązań opartych na AI.  A sama sztuczna inteligencja w bankach może oznaczać przedefiniowanie bankowania – dla nas i naszych klientów.

Robert Plaga
Product Owner produktu Sztuczna Inteligencja, BNP Paribas Bank Polska:

Sztuczna inteligencja może usprawnić relację klientów z bankami na kilku płaszczyznach. Należy do nich m.in. transformacja komunikacji. Jednym z jej najważniejszych elementów jest zaufanie – nowoczesne algorytmy są w stanie zwiększać poziom cyberbezpieczeństwa, upewniając się, że wzorce zachowań podczas ruchów myszką i wpisywania hasła nie pochodzą od nieuprawnionej osoby.

Innym, bardziej widocznym aspektem tej zmiany jest częstotliwość i jakość komunikacji. Poprzez lepsze poznanie i personalizację potrzeb, banki mogą kontaktować się z klientami rzadziej i tylko w tych momentach, gdy faktycznie potrzebują wsparcia. Jednocześnie lepiej dopasowują ofertę do indywidualnego stylu życia każdego z nich. W zależności od preferencji, kontakt może odbywać się albo w pobliżu kluczowych wydarzeń, jak ślub czy narodziny dziecka, albo podczas codziennych sytuacji, np. przy zakupach lub planowaniu wyjazdów wakacyjnych. Kolejnym istotnym aspektem transformacji komunikacji jest rola asystencka – chatboty pomagają rozwiązać najczęstsze problemy, gdy klienci potrzebują błyskawicznie znaleźć informację na dany temat. Uważam, że kwestią czasu jest ich ewolucja w kierunku wirtualnych głosowych asystentów. To, w połączeniu z zezwoleniem na analizę transakcji przez banki, umożliwi algorytmom indywidualne wsparcie i doradztwo w zarządzaniu domowymi finansami przeprowadzane w języku naturalnym. Z każdym rokiem pojawiają się nowe możliwości i pomysły w zakresie usprawnienia komunikacji i myślę, że zarówno sektor bankowy, jak i klienci, są dopiero na początku bardzo ekscytującej podróży.

Wojciech Jarzembowski
Menedżer ds. Nowych Technologii, Alior Bank:

W sektorze bankowym długo borykaliśmy się z wyzwaniem udzielenia prawidłowej odpowiedzi na pytania lub potrzeby klientów gdyż mogliśmy odsłuchać i przeanalizować niewielką część rozmów.

Z pomocą przyszła sztuczna inteligencja. Zasilona danymi, uzyskanymi dzięki konwersji mowy na tekst (system ASR – Automatic Speech Recognition), otworzyła nowe możliwości wielokierunkowych analiz. Dzięki narzędziom Speech Analytics możliwe jest wieloaspektowe badanie, co mówią klienci, jak to wyrażają i jakie mają nastawienie oraz co słyszą w odpowiedzi i czy są tym usatysfakcjonowani. Dane w postaci transkrypcji rozmów, ze zbiorem metadanych pozyskanych z modeli, są kopalnią informacji o trudnościach w codziennym bankowaniu, pozwalając wskazać obszary do poprawy procedur, usprawnienia działania aplikacji i właściwej komunikacji. Wykorzystanie AI do analizy wypowiedzi w czasie rzeczywistym pozwala też na lepsze dopasowanie stylu wypowiedzi bankiera w trakcie rozmowy z klientem, dzięki czemu jakość obsługi wzrasta. Mechanizmy analizujące konwersacje wspierają pracowników banku w realizacji obowiązków regulacyjnych oraz procedur wewnątrzbankowych, co również prowadzi do wzrostu jakości i obniża ryzyko operacyjne.

Nie sposób nie wspomnieć też o botach, które od pewnego czasu wykorzystywane są do masowej komunikacji banków z klientem. Chciałbym zaznaczyć, że jak dotąd tylko rozmowa z pracownikiem banku daje klientowi swobodę wypowiedzi, a dzięki temu zyskujemy cenne sugestie, z których banki powinny korzystać.