Bankowość i Finanse | Technologie – HUAWEI | Sztuczna inteligencja (AI) w bankowości

Bankowość i Finanse | Technologie – HUAWEI | Sztuczna inteligencja (AI) w bankowości
Fot. Tierney/stock.adobe.com
Udostępnij Ikona facebook Ikona LinkedIn Ikona twitter
Sztuczna inteligencja jest ostatnio bardzo popularnym zagadnieniem. Do niedawna był to jedynie temat pewnej koncepcji czy teorii naukowej, zauważamy jednak, że w ciągu ostatnich kilku lat, a właściwie ostatniej dekady, znacznie się rozwinął i nabrał rozpędu.

Mirosław Chmiel
Senior IT Product Manager, Huawei Polska

Ludzie już dawno zauważyli, że zastosowanie komputerów do różnych dziedzin życia, rozrywki, przemysłu czy biznesu przynosi bardzo wymierne korzyści. Sztuczna inteligencja ma te korzyści zwielokrotnić poprzez wyręczenie nas z czynności powtarzalnych, wymagających precyzji czy bardzo rozwiniętej analityki, która ludziom konsumuje mnóstwo czasu i zasobów. Jeszcze do niedawna sztuczna inteligencja nie była popularna ze względu na brak lub małe możliwości platformy sprzętowej realizującej cele jej stawiane. Ale w ostatnim czasie to się zmieniło, a w zasadzie jesteśmy świadkami przemiany czy transformacji idei sztucznej inteligencji w realne jej wykorzystanie w życiu codziennym.

Raport IDC z 2018 r. mówi, że tylko 4% firm na całym świecie w jakikolwiek sposób używa sztucznej inteligencji w swojej działalności biznesowej. Ale prognozy są bardzo optymistyczne, ponieważ szacuje się, że do 2025 r. aż 80% firm będzie wykorzystywało sztuczną inteligencję, dlatego można śmiało powiedzieć, że jesteśmy świadkami rewolucji w tym obszarze. Kraje, które będą rozwijać tę technologię, mają szanse na zwiększenie PKB nawet o 1,5%.

A jak to wygląda w Polsce? Niestety w porównaniu z innymi regionami – Stanami Zjednoczonymi czy Azją, zarówno Polska, jak i cała Unia Europejska wydają się być bardzo wstrzemięźliwe w realnym użyciu tej nowej technologii. Co prawda zauważamy, że AI jest już stosowana w wielu obszarach, ale niektóre sektory – np. rynek finansowy – podchodzą do tego tematu bardzo zachowawczo. A przecież najnowsze technologie, digitalizacja i rozwój informatyzacji są, można powiedzieć, wpisane w DNA rozwoju bankowości. Często koszty zakupu i wdrażania nowych technologii w bankach postrzegane są jako zło konieczne, ale zwróćmy uwagę, że gdyby banki nie inwestowały w tym obszarze, nadal operowalibyśmy czekami, płacili wyłącznie gotówką i z powodu każdej mało istotnej sprawy spotykali się w przetłoczonych oddziałach bankowych, marnując czas i energię. Podobnie będzie ze sztuczną inteligencją. Za kilka lat, to co dzisiaj wydaje się być odległą i nieosiągalną przyszłością, stanie się czymś bardzo oczywistym. Dlatego zwłaszcza rynek finansowy nie powinien obawiać się inwestycji w tym kierunku, bo prawdopodobnie okaże się, że one szybko się zwrócą, i to z nawiązką.

Często pojawia się też pytanie, czy powinniśmy się obawiać zastosowania AI w bankowości. Czy nie niesie to dodatkowego ryzyka? Zdecydowanie nie! W ogóle nie powinniśmy myśleć w takim kontekście, raczej dostrzegać zalety i pozytywne strony. Zazwyczaj duże zamiany i modernizacja technologiczna niosą ze sobą również zmiany w innych obszarach, ale jest to nieuniknione. Sztuczna inteligencja ma być nam pomocna, to my definiujemy nasze oczekiwania i cele biznesowe, a ona ma je realizować. Huawei posiada do tego dedykowaną, nowoczesną i kompletną platformę sprzętową. Mamy kilka produktów w swojej ofercie, począwszy od Atlas 200. Jest to układ mniejszy niż karta kredytowa. Wprowadza on AI do rozwiązań, które wymagają strumieni wideo czy przetwarzania obrazów. Jednocześnie, co bardzo istotne, cechuje się niskim poborem energii. Atlas 500 to znowu rozwiązanie typu „AI in the single box”, które świetnie sprawdza się na przykład w oddziałach bankowych. To urządzenie nie wymaga żadnych dodatkowych serwerów, jest autonomiczne oraz samowystarczalne i ma możliwość przetwarzania kilkunastu strumieni wideo w wysokiej rozdzielczości, umożliwiając pracę w trudnych warunkach. Urządzenie to może być wykorzystane do rozpoznawania klientów, w tym klientów VIP wchodzących do oddziału bankowego i automatycznego informowania opiekuna biznesowego. Jednocześnie może też wykrywać wejście innych gości – matek z wózkami, ludzi niepełnosprawnych na wózkach inwalidzkich czy niechcianych gości w postaci samotnie poruszających się zwierząt. Może też analizować zachowanie klientów przy bankomatach, aby automatycznie wykrywać wszelkiego typu anomalia, takie jak próba kradzieży, instalacja niechcianych urządzeń czy choćby problemy klienta z obsługą bankomatu. Inny rodzaj zastosowania to analiza pracy oddziału bankowego, np. czy pracownicy znajdują się na miejscu pracy – np. w kasie, czy mają odpowiedni ubiór lub – co ostatnio bardzo popularne – czy noszą maseczki ochronne. Zastosowań może być bardzo wiele. Istotne jest, że oba te urządzenia pracują na tzw. krawędzi, służą do tego, aby optymalizować wydajność przetwarzania z jednoczesnym obniżeniem poboru energii.

Atlas 800 to serwer tzw. głębokiego uczenia (Deep Learning), oferujący bardzo dużą wydajność i pozwalający na zamontowanie nawet do 8 szt. kart akceleracyjnych Atlas 300. Tak skonfigurowane rozwiązanie pozwala na jednoczesną obsługę do 512 strumieni wideo wysokiej rozdzielczości. Umożliwia np. wdrożenie zaawansowanego systemu OCR do rozpoznawania treści dokumentów, jak również przeprowadzanie głębokiej analizy np. antyfraudowej czy zdolności kredytowej potencjalnych klientów.

Huawei posiada już wiele ciekawych projektów wdrożonych na całym świecie. Współpracujemy z największymi światowymi bankami i instytucjami finansowymi. Jednocześnie też inwestujemy, pomagamy się rozwijać i strategicznie stawiamy na naszych parterów biznesowych, dostarczając im niezbędną infrastrukturę do implementacji rozwiązań programowych sztucznej inteligencji, również do badań i testów. Nawiązujemy również współpracę z uniwersytetami, głównie o profilu technicznym. W Polsce podpisaliśmy umowę o partnerstwie w obszarze sztucznej inteligencji z Politechniką Warszawską. Huawei chce pomagać uczelniom w dostępie do wiedzy o najnowszych technologiach. Mamy nadzieje, że dzięki temu praca polskich studentów i naukowców będzie znacznie efektywniejsza i pozwoli skuteczniej implementować rozwiązania, zarówno w Polsce jak i na świecie.

Źródło: Miesięcznik Finansowy BANK