Raport Specjalny – IT@BANK 2023 | AI – BlueSoft Sp. z o.o. | Ogromny potencjał generatywnego AI w bankowości
Michał Smereczyński
Azure Lead Architect
BlueSoft Sp. z o.o.
Sektor bankowy, jako jedna z kluczowych dziedzin gospodarki, nieustannie staje w obliczu wyzwań i zmian. W ostatnich latach szczególnie widoczne stało się przekształcanie się tradycyjnych banków w instytucje bardziej zorientowane na technologię. Kluczem do osiągnięcia sukcesu w tej dynamicznej rzeczywistości staje się wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji (GAI), która otwiera drzwi do niespotykanych dotąd możliwości. W niniejszym artykule przedstawimy, dlaczego generatywne AI ma ogromny potencjał w sektorze bankowym oraz jakie korzyści przynosi dla efektywności operacyjnej i obsługi klienta.
Generatywna Sztuczna Inteligencja – klucz do transformacji
Generatywna sztuczna inteligencja, znana również jako GAI, opiera się na zaawansowanych modelach uczenia maszynowego, które są zdolne do generowania tekstów, obrazów i innych treści na podstawie dostarczonego kontekstu. GAI jest fundamentem wielu innowacyjnych rozwiązań, które mogą pomóc bankom w przekształcaniu swojej działalności.
Efektywność operacyjna
Jednym z najważniejszych obszarów, w których GAI może przynieść znaczące korzyści, jest zwiększenie efektywności operacyjnej pracowników banków. Dzięki zaawansowanym modelom generatywnym języka, banki mogą automatyzować wiele rutynowych procesów. Przykładowo, chatboty oparte na GAI są w stanie obsługiwać zapytania klientów niemal natychmiastowo, 24/7. Mogą rozumieć i generować odpowiedzi w naturalnym języku, co znacząco przyspiesza obsługę klienta.
Ta automatyzacja pozwala pracownikom banku skupić się na bardziej złożonych zadaniach, takich jak analiza danych, doradztwo finansowe czy zarządzanie ryzykiem. W efekcie, banki mogą zwiększyć wydajność swojego personelu i skierować go na obszary, gdzie ludzka wiedza i kreatywność są niezbędne.
Dostosowanie do potrzeb klienta
Kolejnym kluczowym obszarem, w którym GAI ma ogromny potencjał, jest lepsze dostosowanie się banków do potrzeb klienta. Dzięki analizie danych klientów, AI może generować spersonalizowane rekomendacje dotyczące produktów i usług finansowych. To oznacza, że banki mogą oferować klientom dokładnie to, czego potrzebują, zwiększając tym samym ich satysfakcję i lojalność.
Na przykład, generatywne modele językowe mogą tworzyć spersonalizowane wiadomości marketingowe, które są bardziej efektywne w przyciąganiu nowych klientów i zachęcaniu obecnych do korzystania z dodatkowych usług bankowych. To znacznie podnosi skuteczność działań marketingowych, co jest kluczowe w środowisku konkurencyjnym.
W sercu sztucznej inteligencji
Generatywne Modele Językowe to rodzaj zaawansowanych programów komputerowych, które bazują na uczeniu maszynowym. Są one zainspirowane tym, jak ludzie rozumieją i generują tekst. W swoim centrum posiadają sztuczną inteligencję, która pozwala im analizować ogromne ilości tekstu i wyciągać z niego wzorce.
Trening na dużą skalę
Proces tworzenia Generatywnych Modeli Językowych zaczyna się od ogromnych zbiorów tekstowych. Te modele są trenowane na ogromnych ilościach danych, co pozwala im „nauczyć się” języka i struktury tekstu. Proces ten jest bardzo złożony i wymaga dużych zasobów obliczeniowych, ale efekty są oszałamiające.
Predykcja kontekstu
Generatywne Modele Językowe wykorzystują swoje umiejętności do przewidywania kontekstu tekstu. Innymi słowy, są w stanie przewidzieć, jakie słowo lub zdanie powinno pojawić się w tekście, aby był spójny i logiczny. To sprawia, że są w stanie generować tekst, który brzmi, jakby został napisany przez człowieka.
Różnorodność i kreatywność
Jednym z najciekawszych aspektów Generatywnych Modeli Językowych jest ich zdolność do generowania różnorodnych treści. Mogą tworzyć artykuły, opowiadania, e-maile, czy nawet kod programów. To oznacza, że ich zastosowania są nieograniczone.
Wspieranie twórczości
Generatywne Modele Językowe nie zastępują ludzi, ale wspierają ich w procesie tworzenia treści. Mogą pomóc w szybszym pisaniu, generowaniu pomysłów, czy dostosowywaniu treści do określonych potrzeb i preferencji.
Bezpieczeństwo i prywatność danych
Wdrażanie GAI w sektorze bankowym wymaga szczególnej uwagi przy kwestiach bezpieczeństwa danych i prywatności klientów. Banki są przechowalniami ogromnych ilości wrażliwych informacji, dlatego ochrona tych danych jest absolutnym priorytetem.
Dobra praktyka polega na stosowaniu zaawansowanych technik szyfrowania danych oraz systematycznych audytów bezpieczeństwa. Dostęp do danych musi być rygorystycznie kontrolowany i ograniczony tylko do niezbędnych pracowników. Ponadto, banki powinny współpracować z ekspertami ds. bezpieczeństwa informatycznego i prawnikami specjalizującymi się w ochronie danych, aby zapewnić zgodność z obowiązującymi przepisami.
Jednak warto zaznaczyć, że właściwie wdrożona i zarządzana generatywa AI może również wzmacniać bezpieczeństwo danych w sektorze bankowym. Oto dlaczego to ważne:
- Wykrywanie oszustw: Generatywna AI może być używana do wykrywania oszustw i nieuprawnionego dostępu do kont bankowych. Systemy te potrafią analizować ogromne ilości danych, identyfikować wzorce i ostrzegać przed podejrzanymi aktywnościami.
- Monitorowanie transakcji: Generatywna AI jest w stanie monitorować transakcje w czasie rzeczywistym, co pozwala na natychmiastową reakcję na podejrzane operacje lub próby nieautoryzowanego dostępu.
- Bezpieczne uwierzytelnianie: Generatywna AI może być wykorzystywana do wdrażania bardziej zaawansowanych i bezpiecznych metod uwierzytelniania, takich jak biometryczne skanery twarzy lub odcisków palców, co eliminuje ryzyko nieuprawnionego dostępu.
- Anonimizacja danych: W sektorze bankowym, w którym gromadzone są ogromne ilości danych klientów, generatywna AI może pomóc w anonimizacji danych, co oznacza, że nie zawierają one osobistych informacji identyfikujących, co minimalizuje ryzyko naruszenia prywatności.
- Zrozumienie ryzyka: Generatywna AI może pomóc bankom w lepszym zrozumieniu ryzyka i ocenie potencjalnych zagrożeń. To umożliwia bardziej proaktywne podejście do ochrony danych.
- Podsumowując, generatywna AI ma potencjał do wzmocnienia bezpieczeństwa danych w sektorze bankowym, pod warunkiem odpowiedniego wdrożenia i zarządzania. Jednak zawsze warto pamiętać, że wdrażając te technologie, trzeba dokładnie przemyśleć zasady i procedury, aby spełnić najwyższe standardy bezpieczeństwa i zachować zaufanie klientów.
Podsumowanie
Generatywna sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał w sektorze bankowym. Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych modeli GAI, banki mogą zwiększyć efektywność operacyjną, lepiej dostosować się do potrzeb klientów oraz wzmocnić bezpieczeństwo i ochronę danych. Kluczem jest odpowiednie dostosowanie tych technologii do konkretnej działalności banku oraz zachowanie wysokich standardów bezpieczeństwa i zgodności z przepisami.
Przyszłość bankowości leży w wykorzystaniu potencjału generatywnej AI. Innowacyjne rozwiązania oparte na GAI pomogą bankom zachować konkurencyjność, poprawić obsługę klienta i przekształcić tradycyjne instytucje finansowe w zaawansowane, technologiczne organizacje gotowe na wyzwania przyszłości.
Nie należy jednak zapominać, że kluczem do sukcesu projektów bankowych, wykorzystujących GAI jest również wybór odpowiedniego partnera technologicznego, który będzie w stanie nie tylko dostarczyć usługę, ale też będzie w stanie przeprowadzić klienta przez całą ścieżkę transformacyjną, jak również już po wdrożeniu stale ulepszać usługę. Sztuczna inteligencja jest niezwykle szybko zmieniającym się obszarem, dlatego przy wyborze partnera ważne jest również to, aby postawić na dostawcę stale monitorującego dynamikę zmian. W BlueSoft intensywnie rozwijamy kompetencje z obszaru sztucznej inteligencji. Współpracę z klientem rozpoczynamy od warsztatów, podczas których wnikliwie poznajemy potrzeby biznesowe klienta, następnie wypracowujemy prototyp rozwiązania AI i wtedy weryfikujemy z klientem, na ile to rozwiązanie faktycznie zwiększy efektywność organizacji. W przypadku pozytywnej weryfikacji, przechodzimy do finalnego etapu developmentu.
