Raport Specjalny | IT@BANK 2024 – DomData | Jak wykorzystujemy low-code i sztuczną inteligencję, by wspierać cyfryzację bankowości

Technologia oprogramowania low-code jeszcze kilkanaście lat temu nie była tak rozpoznawalna w środowisku bankowym. Zmieniło się to wraz z rosnącą potrzebą transformacji i przeniesienia coraz większej liczby procesów do świata cyfrowego. Zwiększony popyt na dedykowane systemy uwypuklił problem deficytu programistów high-tech, którzy mogliby wspierać instytucje w ich skutecznym wdrażaniu i utrzymaniu. Efektem był wydłużony czas oraz wysokie koszty realizacji projektów.

Odpowiedzią na te wyzwania stały się platformy low-code, które demokratyzują proces tworzenia aplikacji i przybliżają go środowisku biznesowemu. Jest to szczególnie istotne dla sektora bankowego ze względu na jego wysoką konkurencyjność, konieczność szybkiego reagowania na potrzeby rynku oraz znaczenie innowacji w poprawie wydajności procesów i osiąganiu przewag.

Popyt na rozwiązania low-code dynamicznie rośnie

Obecnie low-code jest jedną z najpowszechniej wykorzystywanych technologii w instytucjach finansowych. Jest to wynik wymiernych korzyści, jakie platformy niskokodowe zapewniają bankom. Umożliwiają dostarczanie aplikacji biznesowych przy minimalnym udziale klasycznego programowania, co sprawia, że systemy mogą być projektowane i rozwijane również przez osoby spoza IT. Pozwala to na skuteczniejsze łączenie strategii biznesowej z myślą technologiczną, przyspiesza tempo wdrażania rozwiązań, wpływa na obniżenie kosztów i zwiększenie efektywności produkcji oprogramowania. Przewagą rozwiązań typu low-code jest również elastyczność, dzięki której organizacje są w stanie lepiej reagować nie tylko na zmieniający się krajobraz rynku i potrzeby klientów, ale i swoje własne.

Pomimo szybko postępującej cyfryzacji sektora bankowego, także w Polsce, potrzeby nadal są znaczące. To m.in. one mają stymulować dalszy rozwój globalnego rynku platform low-code. Jego wartość w 2024 r. szacuje się na 30,8 mld USD i prognozuje się, że do 2033 r. osiągnie oczekiwaną wielkość przekraczającą 248,1 mld USD (Straits Research, 2024). Wpływ na tak znaczący wzrost będą mieć obserwowalne na rynku trendy. Wśród nich szczególne znaczenie przypisuje się wyższej niż do tej pory adopcji platform low-code przez przedsiębiorstwa różnej wielkości i branży. Znajduje to swoje odzwierciedlenie w prognozach. Eksperci wskazują bowiem, że do końca 2024 r. nawet do 65% wewnętrznych aplikacji biznesowych zostanie opracowane z wykorzystaniem low-code (Gartner Forecast, 2022).

Innym kluczowym trendem jest wzrost znaczenia tworzenia oprogramowania przez osoby z obszaru biznesu, tzw. citizen developerów. Ich rola w organizacjach rośnie ze względu na szybkość i niższe koszty rozwijania przez nich aplikacji biznesowych, które są dostosowane do konkretnych celów biznesowych przedsiębiorstw.

Integracja z AI rozszerzy możliwości i dostępność narzędzi low-code

Jednak najważniejszym czynnikiem generującym wzrost rynku low-code, tak jak w wielu innych obszarach gospodarki, ma być wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji. Jej znaczenie jest podkreślane zwłaszcza w zakresie inteligentnej automatyzacji i zarządzania procesami, zwiększenia tempa wdrażania i jakości aplikacji oraz poprawie doświadczeń użytkowników, zarówno w zakresie budowy rozwiązań, jak i korzystania z gotowych systemów.

AI ma rozszerzyć możliwości platform low-code i jeszcze silniej zdemokratyzować tworzenie oprogramowania. Oznacza to, że osoby bez doświadczenia w kodowaniu będą w stanie skutecznie rozwijać oprogramowanie przy wykorzystaniu funkcjonalności AI. Z kolei platformy low-code przyczynią się do zwiększonej adopcji sztucznej inteligencji w zróżnicowanych sektorach i procesach.

AI na platformie Ferryt – już dziś wdrażamy rozwiązania jutra

W DomData stawiamy na nieustanny rozwój naszych systemów, tak aby spełniały oczekiwania najbardziej wymagających branż. W bieżącym roku jeszcze silniej koncentrujemy się na rozszerzeniu funkcjonalności AI na platformie Ferryt. W związku z tym zainicjowaliśmy nowy etap współpracy z Centrum Sztucznej Inteligencji Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza. Ta skupia się na dostarczeniu jeszcze bardziej przyjaznych narzędzi wspierających low-code developerów oraz końcowych użytkowników aplikacji.

Ferryt Navigator – dalszy rozwój interaktywnego asystenta

Jednym z naszych kluczowych działań jest dalszy rozwój dedykowanego interaktywnego asystenta, którego nazwaliśmy Ferryt Navigator. Impulsem do jego stworzenia było zwiększenie efektywności zarządzania wiedzą związaną z projektowaniem rozwiązań na platformie, co jest niezwykle ważne w odniesieniu do szybkości i skuteczności wdrażania oprogramowania.

Ferryt Navigator to system, który wykorzystuje technologię dużych modeli językowych (tzw. LLM-ów). Po zakończonej fazie wdrożenia wykorzystuje on sieci neuronowe, aby zrozumieć zapytania stawiane przez użytkowników i sformułować odpowiedzi na bazie najbardziej pasujących do tego kontekstu części dokumentacji Ferryt Wiki. W tym zakresie stosowane jest podejście RAG (Retrieval Augmented Generation), a modelem językowym został polski Bielik v2.

Ważną funkcjonalnością, którą Ferryt rozwija w ramach wspierania konfiguracji, jest generowanie kodów w różnych językach programowania zależnie od potrzeb procesu: JavaScript dla walidacji danych wejściowych, C# dla reguł biznesowych w procesach BPMN czy SQL dla skryptów baz danych. Rozwój AI pozwala na automatyczne proponowanie odpowiednich zmiennych z modelu danych i ich integrację w generowanym kodzie, co znacznie przyspiesza proces tworzenia aplikacji i minimalizuje ryzyko błędów.

Podobnie ważnym aspektem jest zdolność Platformy do automatycznego generowania treści formatowanych w HTML, które są kluczowe przy tworzeniu szablonów e-mail. Wykorzystanie AI umożliwi generowanie treści dostosowanych do kontekstu danego procesu, co zwiększy efektywność komunikacji i realizacji zadań.

W kolejnych etapach planujemy rozwój rozwiązań wspierających użytkowników końcowych, które wykorzystywać będą technologię sztucznej inteligencji. Wprowadzenie inteligentnych asystentów na bazie rozwinięcia Ferryt Navigatora, pomoże użytkownikom w obsłudze systemów i realizacji procesów.

Asystent rozwiązania, oparty na dokumentacji utworzonego systemu, ułatwi nawigację po aplikacji. Z kolei zadaniem asystenta wniosku będzie usprawnienie przetwarzania i wypełniania wniosków, także w formie asysty Voicebota, na podstawie instrukcji do skonfigurowanego procesu. Kolejny element – asystent treści, wyszuka potrzebne informacje w bazach danych i archiwach dokumentów rozwiązania Ferryt, dostarczając użytkownikom precyzyjnych odpowiedzi na ich zapytania.

Rozbudowa platformy Ferryt obejmuje także smart procesy, w ramach których low-code developer w łatwy sposób podłączy duży model językowy w celu ekstrakcji istotnych informacji ze wskazanych załączników i dużych pól tekstowych modelu procesu, lub ustawi dynamiczne podpowiedzi wyborów w polach-listach na podstawie treści wprowadzanych przez użytkowników.

Skuteczne wsparcie transformacji cyfrowej

Rozwijając zaawansowane funkcje AI na platformie Ferryt chcemy jeszcze ściślej odpowiadać na rosnące wymagania sektora bankowego, oferując narzędzie w pełni wspierające transformację cyfrową. Dzięki połączeniu możliwości low-code i sztucznej inteligencji jesteśmy w stanie oferować instytucjom finansowym jeszcze bardziej intuicyjne narzędzie, które przyspieszy tworzenie aplikacji biznesowych, zautomatyzuje kluczowe operacje i umożliwi elastyczne reagowanie na zmiany. Użytkownik rozwiązań opartych na Ferryt otrzyma nowe kanały wsparcia i obsługi rozwiązania. Dzięki temu organizacje korzystające z platformy nie pozostaną w tyle w trwającym wyścigu technologicznym.