Bankowość i finanse | LOŻA KOMENTATORÓW | Na ile wdrażanie rozwiązań z obszaru sztucznej inteligencji może przyczynić się do poprawy wyniku finansowego polskich banków?

Piotr M. Mazur
dyrektor Departamentu Informatyki,
SGB-Bank SA

Sztuczna inteligencja (AI) to druga, po chmurze, najczęściej adoptowana przez biznes technologia przyszłości. Banki spółdzielcze SGB traktują sztuczną inteligencję jako jedno z podstawowych narzędzi technologicznych, którego rozwój wspiera relacje z klientami. Sztuczna inteligencja, która wspomaga naszą aplikację SGB Mobile, zwiększa bezpieczeństwo działania w sieci, pozwala na sprawną weryfikacją użytkowników, a tym samym – zachęca do korzystania z rozwiązań mobilnych/internetowych. Cały czas szukamy też nowych obszarów, w których AI może wspierać usługi dostarczane naszym klientom. Systemy rozpoznawania mowy, przetwarzanie języka naturalnego, przetwarzania obrazów, rozpoznawanie wzorców, predykcja, klasyfikacja to obszary, którym się przyglądamy i planujemy ich wykorzystanie w praktyce.

Możliwości AI, które zmienią postrzeganie banków spółdzielczych przez klientów, procesy w nich działające, struktura kosztów, czas obsługi klienta itp. są ograniczone jedynie wyobraźnią ich projektantów. Wykorzystanie sztucznej inteligencji na pierwszej linii kontaktu z klientem – choćby poprzez interaktywną formę prezentacji oferty, trafnie przez AI dostosowaną do potrzeb klienta – sprawna realizacja płatności, sprawdzenie historii transakcji i stanu konta, zmiana limitów to proste zastosowania. Ale mówimy też o automatyzacji wielu procesów biznesowych czy choćby automatycznym podejmowaniu decyzji, gdzie liczy się czas, bezbłędność, precyzyjna analiza danych i ocena ryzyka. A to zawsze ma wpływ na efektywność działalności gospodarczej, służąc poprawie wyników finansowych.

Bartosz Jodłowski
menedżer ds. nowych technologii
w Dziale Digitalizacji i Rozwoju Sztucznej Inteligencji, Alior Bank

Zaawansowanie rozwiązań opierających się na sztucznej inteligencji pozwala już dzisiaj na wykorzystanie ich w celach komercyjnych. Z tego powodu stanowią one jeden z wiodących trendów w sektorze bankowym i mają wpływ głównie na trzy obszary funkcjonowania: sprzedaż, bezpieczeństwo i operacje wraz z obsługą klientów. Banki dostrzegają wymierne korzyści płynące z ich zastosowania w postaci:

• zwiększenia poziomu sprzedaży i poprawy wskaźnika retencji przez wykorzystanie algorytmów predykcyjnych i robo-doradców inwestycyjnych;
• spersonalizowanych ofert sprzedażowych dzięki profilowaniu i predykcji;
• większej skuteczności oceny ryzyka kredytowego i bardziej efektywnego zapobiegania oszustwom;
• poprawy efektywności operacyjnej polegającej na automatyzacji wewnętrznych procesów, szybkiej, spójnej i nie wymagającej udziału doradców bankowych komunikacji z klientem.

Te zastosowania powinny wpłynąć na wyniki banków w każdym z wymienionych obszarów dzięki zwiększeniu sprzedaży, zmniejszeniu kosztów ryzyka i rezerw oraz ograniczeniu kosztów operacyjnych bez negatywnego wpływu na poziom jakości obsługi.
Niemniej, pomimo wysokiego potencjału, należy pamiętać o&...