Horyzonty Bankowości 2019: Ramię w ramię z robotem

Warto na moment zatrzymać się przy samej definicji AI. Termin sztuczna inteligencja jest bowiem nieostry i bywa stosowany w bardzo szerokim zakresie – od określenia narzędzi, dbających o jakość zdjęć w smartfonie, poprzez algorytmy podejmujące decyzje związane z inwestowaniem, po próby symulowania świadomości człowieka i symboliczny test Turinga, w którym prowadząca tekstową konwersację osoba nie będzie w stanie określić, czy jej rozmówcą jest człowiek, czy maszyna.

„Nie ma jednej, powszechnie akceptowanej definicji sztucznej inteligencji. Termin ten zwykle odnosi się do zdolności maszyn do uczenia się, podejmowania decyzji i wykazywania się inteligencją zbliżoną do ludzkiej – na przykład zdolnością do samodzielnego rozwiązania problemu bez korzystania z wcześniej zaprogramowanego przez człowieka algorytmu” – zauważają autorzy raportu „Rewolucja AI”, opracowanego przez McKinsey & Company.

Na potrzeby tego tekstu przyjmijmy, że są to narzędzia, których fundamentem jest uczenie maszynowe i analiza wielkich zbiorów danych, a efektem działania dane lub decyzje wspierające albo wyręczające proces decyzyjny w wykonaniu człowieka. Niekiedy miewa to nieoczekiwane następstwa.

AI handluje i wyznacza ceny

Doświadczyli tego przed laty klienci platformy Amazon, gdzie niepozorna książka przyrodnicza osiągnęła cenę 23 mln dolarów. Czyżby trafił tam bezcenny biały kruk? Nie, był to efekt działania algorytmu, aktualizującego ceny produktów. Jeden ze sprzedających ustalił cenę swojego egzemplarza na 0,9983 ceny najdroższego egzemplarza tego tytułu, a drugi wycenił swoją książkę 1,270589 razy drożej od najtańszej oferty.

Podobny efekt możemy zaobserwować w świecie finansów, gdzie część transakcji giełdowych obsługują algorytmy, odpowiedzialne za high-frequency trading (HFT), czyli realizację bardzo szybkich zleceń. Ich działanie może niekiedy prowadzić do zjawiska, określanego jako flash crash. To trwające sekundy wahania kursów, sięgające kilkudziesięciu procent, które – gdy nałożą się na siebie – mogą powodować tąpnięcie na rynku. Dobrym przykładem jest krach z 2010 r., kiedy indeks Dow Jones w ciągu kilku minut spadł o 9%.

Czy rozmawiam z robotem?

Szybkie transakcje i samodzielne wyznaczanie optymalnego poziomu cen to jednak tylko czubek góry lodowej. Powszechnym zjawiskiem jest postępujące zaprzęganie AI do obsługi klientów. Rozwiązania takie, jak wdrożony przez ING Bank Śląski Mój Asystent czy uruchomiony przez Crédit Agricole chatbot KrEdytka wpisują się w ten trend, próbując zarazem ...