Sztuczna inteligencja pomoże Revolutowi wykrywać oszustwa
Większość banków wykorzystuje osobne programy do wykrywania oszustw, oceny ryzyka kredytowego, obsługi klientów i proponowania produktów. Każdy z nich wymaga własnych danych, zespołu informatyków oraz osobnego utrzymania.
Revolut wybrał inną drogę. PRAGMA ma być jednym wspólnym modelem analizującym całą historię zachowań klienta – transakcje, korzystanie z aplikacji, inwestycje, płatności rachunków, subskrypcje i kontakty z pomocą techniczną.
Dzięki temu system może zauważać zależności niewidoczne dla narzędzi badających pojedyncze operacje. Nietypowa płatność nie jest oceniana w oderwaniu od innych informacji, lecz na tle wcześniejszych zachowań konkretnego klienta. Ma to ułatwiać rozpoznawanie oszustw, ograniczać liczbę fałszywych alarmów i poprawiać ocenę zdolności kredytowej.
Model został wytrenowany na dziesiątkach miliardów zdarzeń finansowych. Według Revoluta jego testy na danych historycznych przyniosły znaczącą poprawę wyników. PRAGMA wykrywała o 65 proc. więcej przypadków oszustw, a trafność ostrzeżeń wzrosła o 17%. Skuteczność przewidywania niewypłacalności klientów miała być ponad dwukrotnie wyższa, natomiast rekomendacje produktów – o 41% bardziej odpowiednie.
Asystent AIR Revoluta może już zarządzać subskrypcjami
Dane te należy traktować ostrożnie, ponieważ pochodzą z wewnętrznych testów firmy. Nie wiadomo jeszcze, jak szerokie będzie zastosowanie modelu ani czy osiągnie podobne wyniki w codziennej działalności banku.
Revolut już jednak wykorzystuje inne systemy AI, które analizują miesięcznie niemal miliard transakcji w poszukiwaniu podejrzanych operacji.
Sztuczna inteligencja ma również obsługiwać klientów. Asystent AIR, dostępny na razie w Wielkiej Brytanii, może wykonywać proste czynności, takie jak zarządzanie subskrypcjami lub zastrzeganie zgubionej karty.
Firma informuje ponadto, że jej automatyczny system obsługuje bez udziału człowieka trzy czwarte zgłoszeń klientów.
Wspólna infrastruktura AI
Strategia Revoluta polega więc nie na dodawaniu kolejnych niezależnych narzędzi, lecz na budowie wspólnej infrastruktury AI dla całej organizacji. Może ona obniżyć koszty, przyspieszyć wprowadzanie nowych usług i dać fintechowi przewagę nad tradycyjnymi bankami, korzystającymi ze starszych systemów informatycznych.
Jednocześnie koncentracja tak wielu informacji w jednym modelu rodzi pytania o ochronę prywatności, bezpieczeństwo danych i możliwość wyjaśniania automatycznych decyzji.
W bankowości sama skuteczność technologii nie wystarczy. System musi również spełniać wymagania regulatorów, nie dyskryminować klientów i umożliwiać człowiekowi zakwestionowanie błędnej oceny algorytmu.
Witold Gadomski, publicysta ekonomiczny, od ponad 20 lat pracujący w Gazecie Wyborczej. Autor książki o Leszku Balcerowiczu, współautor Kapitalizm. Fakty i iluzje.
Od 2020 roku współpracuje z portalem BANK.pl.
