Matej Kurent | Umetna inteligenca v finančni industriji: priložnost za podjetja in uporabnike
Na kaj najprej pomislite, ko kdo omeni finančno industrijo? Najverjetneje še vedno na bančništvo in banke, institucije z več stoletji tradicije, ki so bile dolgo pravzaprav sinonim za finančni svet. Bančne hiše v resnici še vedno predstavljajo temelj sodobnega finančnega sistema, vendar je na terenu še ogromno igralcev, ki so na finančno obzorje vstopili relativno pred kratkim, a hitro pridobivajo močan vpliv v finančni panogi. Na eni strani najdemo množico drznih start-up podjetij, na drugi tehnološke velikane, kot so Amazon, Apple, Google in Facebook, pa vzpone in padce kriptovalut in vedno bolj napredne tehnološke rešitve. Da bo mera polna in da boste prepričani, da živimo v verjetno najbolj finančno vznemirljivih časih v zgodovini, pa omenimo še umetno inteligenco (UI), ki vsak dan bolj kroji naš finančni vsakdan. Na kakšne načine?
Mobilno bančništvo med milenijci
Obstaja mnogo različnih možnosti, v katero smer zapeljati današnji razmislek, a se bom zaradi omejenega prostora vseeno posvetil predvsem možnostim praktične uporabe UI v bančništvu. Konec koncev so le res redki med nami, vsaj v zahodnem svetu, ki nimajo bančnega računa in svoje osebne in poslovne finance običajno urejajo s pomočjo svoje banke. In tu se že kaže prva priložnost za izboljšano uporabniško izkušnjo. Po ugotovitvah Royal Bank of Canada je na primer za večino ljudi prav upravljanje osebnih financ največji izvor stresa in nezadovoljstva, UI pa je tukaj lahko v veliko pomoč. Mobilno bančništvo je v izjemnem porastu, zlasti med generacijo milenijcev. Mobilne bančne storitve s podporo UI so zato zanje izjemno privlačne – govorimo o inteligentnih aplikacijah s personaliziranimi in ustrezno kontekstualiziranimi rešitvami, ki lahko uporabniku na podlagi njegovega vedenja ponudijo vpoglede in nasvete o racionalnem ravnanju z denarjem.
Rutinska komunikacija in podpora uporabnikom
Naslednji logični korak, ki lahko precej olajša življenje uporabnikov in hkrati razbremeni bančne uslužbence, je na področju komunikacije in podpore strank. Recimo, da bančnemu klientu s pomočjo bančne aplikacije ne uspe dokončati določene transakcije in se mora po pomoč obrniti na banko. Vsaj delno avtomatizirana UI-podpora uporabnikom z inteligentnimi chatboti je že precej pogost pojav v mnogih podjetjih tudi izven bančnega sektorja. Z uporabo napredne analitike velikih količin podatkov in strojnega učenja so odgovori tudi na ne ravno rutinska vprašanja lahko že izjemno personalizirani. V primeru ko UI-asistent vseeno ni sposoben podati odgovora, pa uporabnika še vedno lahko napoti na pravi naslov.
Preden nadaljujem, bi rad opozoril, da je kljub visokim pričakovanjem, ki jih imamo do UI oziroma kognitivnih tehnologij, treba vsaj z eno nogo ostati trdno na tleh. Kot sta v lanski izjemno obsežni študiji skupaj ugotovila Boston Consulting Group in MIT Sloan Management Review, v praksi namreč prihaja do izjemnih razhajanj med pričakovanji in dejansko operativno uporabo UI-rešitev v praksi. Zgolj eno od dvajsetih podjetij je namreč že intenzivno uporabljalo UI v svoji ponudbi, manj kot 39 odstotkov pa se jih je uporabe UI lotilo z ustrezno strategijo. Po drugi strani pa Gartner ugotavlja kar za 270 odstotkov povečano uporabo UI v zadnjih štirih letih, 37 odstotkov samo v zadnjem letu. Čas intenzivne uporabe UI torej šele prihaja, smo pa v obdobju izjemne rasti in uporaba UI in strojnega učenja bo zagotovo nekaj, kar bo kmalu del našega vsakdana pravzaprav povsod, ne zgolj pri uporabi finančnih storitev. Vendar smo danes še vedno v začetnih korakih konkretnejše uporabe UI.
Avtomatizirano upravljanje s premoženjem in portfelji
A to seveda nikakor ne zmanjšuje izjemnih priložnosti, ki jih imajo banke pri svojem poslovanju. Ravno nasprotno. Glavna značilnost UI je, da s pridobivanjem večjih baz podatkov postaja vedno bolj »bistra« in da se v nasprotju s človeškimi možgani težko preobremeni, zato je še toliko bolj uporabna pri kompleksnih tržnih transakcijah velikega obsega, recimo pri modrem upravljanju vzajemnih skladov. Z večjo zmožnostjo analize podatkov se odpirajo povsem nove priložnosti pri prilagajanju finančnih produktov vsaki posamezni stranki (tako fizičnim osebam kot podjetjem), pri ocenjevanju kreditnega tveganja, pri avtomatizaciji osebnega premoženja in portfeljev, pri upravljanju s tveganji in prepoznavi finančnih prevar ter seveda pri varnostnih vidikih poslovanja. Zaščita pred prevarami in identificiranje sumljivih transakcij se z uporabo UI pomikata na povsem nov nivo, ko je mogoče vsako anomalijo odkriti praktično še isti trenutek.
Na podlagi več kot štiristo primerov uporabe UI v bančništvu so pri McKinseyu ocenili, da je potencialna vrednost, ki jo bodo v bančništvo v naslednjih letih prinesle UI-tehnologije, med 200 in 300 milijardami letno. Morda se ponavljam, ampak – sem že omenil, da po vsej verjetnosti živimo v najbolj vznemirljivih časih sodobnih financ? In da po vsej verjetnosti val največjih sprememb šele prihaja?
Matej Kurent, Services Solutions Sales, SSSP, CEE Multi Countries Europe