Raport Specjalny | IT@BANK 2024 | Sztuczna inteligencja | Wartość dodana

Współczesne modele generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) są często określane jako przełomowe rozwiązanie, porównywane do rewolucji przemysłowej czy pojawienia się internetu. Technologie te mogą zrewolucjonizować sposób funkcjonowania organizacji oraz dostarczyć wartości klientom. Pojawia się pytanie, w jakim stopniu AI powinna koncentrować się na tworzeniu wartości dodanej dla klienta, a w jakim na optymalizacji efektywności i kosztów działalności banku.

Szybkość działania

Głównych przewag sztucznej inteligencji nad człowiekiem należy upatrywać w zdolności do analizy wielkich zbiorów danych oraz szybkości, z jaką działa. Ponadto sztuczna inteligencja nie męczy się i nie nudzi, co świetnie sprawdza się przy wykonywaniu powtarzalnych i żmudnych zadań. Te właściwości narzędzi opartych na AI stosunkowo łatwo wykorzystać do zwiększenia efektywności i obniżenia kosztów.

Przykładowo w Alior Banku dzięki AI średni czas rozmowy z konsultantem na infolinii skrócił się o ok. 20%, co przekłada się na oszczędność czasu klientów oraz efektywniejsze wykorzystanie zasobów banku.

– W ciągu miesiąca boty wychodzące, które pełnią kluczową rolę w kontakcie z klientami, wykonują średnio ok. 150 tys. połączeń. Właśnie dzięki tej technologii pracownicy mogą skupić się na bardziej złożonych zadaniach, takich jak analiza przypadków windykacyjnych, aktualizacja danych, pozyskiwanie zgód marketingowych czy prowadzenie badań satysfakcji klientów, takich jak badania NPS – podkreśla Łukasz Samborski, pełnomocnik zarządu Alior Banku ds. AI. Jak dodaje, dzięki sztucznej inteligencji udało się też zidentyfikować potrzeby kredytowe klientów, które przełożyły się na sprzedaż kredytów o wartości ponad 82 mln zł do końca pierwszego kwartału 2024 r.

– Wiele firm, w tym banków, dopiero odkrywa, jak najlepiej wykorzystać potencjał GenAI. Jednym z najpopularniejszych rozwiązań jest wdrażanie chatbotów AI do obsługi zapytań wewnętrznych z zakresu IT, HR i wsparcia biznesowego. Odciąża to działy wsparcia i przyspiesza rozwiązywanie problemów pracowników, co wpływa na efektywność organizacji – mówi Leszek Ortyński, Lider ds. Data Science i AI w KPMG w Polsce.

Zdaniem eksperta oszczędności można też szukać poprzez wykorzystanie modeli AI do przetwarzania i analizy dokumentów. GenAI znajduje także zastosowanie w działach prawnych i compliance, automatyzując analizę regulacji pod kątem ich wpływu na działalność banku. Pomaga to zredukować ryzyko niezgodności i skrócić czas reakcji ...