Rozwój sztucznej inteligencji w sektorze finansowym

Jesteśmy już w trakcie rewolucji AI. Realne zmiany są widoczne w wielu gałęziach gospodarki, a ich znaczenie będzie rosło w nadchodzących latach. Eksperci wskazują, że sztuczna inteligencja będzie motorem napędzającym wzrost gospodarki tych krajów, które będą potrafiły wykorzystać szansę.

Poniżej przedstawiona grafika pokazuje wpływ AI na wzrost gospodarczy do 2035 roku w 8 różnych branżach. Wykres obrazuje dwa scenariusze. Niebieski kolor pokazuje wartość dodaną brutto. Dodatkowy przyrost, możliwy do wygenerowania dzięki zastosowaniu AI, zaznaczono na pomarańczowo.

fot. Wpływ AI na wzrost gospodarczy do 2035 roku w 8 różnych branżach

Jak widać, sektor finansowy również nie jest obojętny na technologię. Dane wskazują, że dostrzeżone zostały atuty, które niesie ze sobą sztuczna inteligencja. Na poziomie kierownictwa oznacza to redukcję kosztów przy zapewnieniu wyższej jakości dostarczanych usług. Niewątpliwie rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji zwiększą konkurencyjność i zapewnią pozytywne doświadczenie klienta. Klienta, który wraz z postępem technologicznym wymagał będzie szybszych i skutecznych procesów (będzie mógł je sfinalizować online przy minimalnym poziomie formalności).

Sztuczna inteligencja będzie wpływać znacząco na zmiany wewnątrz organizacji. Dla niektórych instytucji rozwój AI może spowodować konieczność kompletnej przebudowy modelu biznesowego, procesów czy relacji. Dlatego tak ważne jest, by już teraz mieć świadomość, na jakim etapie znajduje się Twoja organizacja i jakie zmiany może spowodować AI.

Przykładowo wprowadzenie wirtualnego asystenta w contact center może zmienić proporcje zatrudnionych (mniej osób związanych z dzwonieniem, więcej pracowników, którzy zajmą się utrzymaniem i prawidłowym funkcjonowaniem asystenta). Sztuczna inteligencja pomoże aktywować ogromne pokłady danych, które uwolnią potencjał dla wzrostu. Obecnie wiele danych, które są w posiadaniu instytucji finansowych, nie jest przetwarzanych, np. z powodu wysokich wymagań infrastruktury. Szacuje się, że banki, które zainwestują w rozwiązania AI i współpracę maszyna – człowiek (ang. human-machine collaboration) mogą w latach 2018–2022 zwiększyć swoje przychody o 34% i zatrudnienie o 14%.

Banki potencjalnie mogą spodziewać się oszczędności na poziomie od 20 do 25 procent w departamentach informatycznych (włączając koszty infrastruktury, utrzymania i rozwoju). Spodziewane nowe przychody powinny pojawić się w obszarach wszystkich produktów, rozwoju nowych produktów i poprawy ich dochodowości, a także w ramach procesów retencji i akwizycji. W przypadku sektora ubezpieczeniowego szacuje się zwiększenie przychodów na poziomie 17% i wzrost zatrudnienia o 7 %.

Potencjał ten dostrzegają zarządzający sektorem finansowym. Badania przeprowadzone przez Accenture wskazują, że 47% ankietowanych (menadżerów oraz liderów IT z sektora bankowego) uważa, że pośród technologii takich jak blockchain, AI, rozszerzona rzeczywistość lub komputer kwantowy to właśnie AI będzie miała największy wpływ na bankowość w ciągu najbliższych 3 lat. W sektorze ubezpieczeniowym sytuacja wygląda podobnie: 42% ankietowanych ocenia AI jako technologię, która będzie miała największy wpływ na ich organizację.

Aby zmaksymalizować korzyści płynące z wdrożenia AI instytucje finansowe powinny zmienić podejście do ludzi, procesów i danych.

Ludzie/człowiek – Transformacja relacji

Dzięki użyciu AI pracownicy będą mogli skupić się na bardziej kreatywnych zadaniach: 20% czasu poświęconego na nierutynowe zadania będzie kreować 80% wartości.

Proces – Zmiana modelu biznesowego i procesów

Wprowadzenie rozwiązań AI będzie wymagało od organizacji przeprojektowania procesów, a w niektórych przypadkach głębokich zmian w modelu biznesowym.

Dane – Odkrywanie nieodkrytych danych

Przedsiębiorstwa będą korzystać z rozwiązań AI, aby analizować dane, do których mają dostęp, ale z których obecnie nie korzystają (oraz będą rozwijać algorytmy z użyciem danych transakcyjnych). Dane pozwolą uważniej przyglądać się procesom i stosować automatyzację w celu udoskonalania i optymalizacji.

Korzyści, które przyniesie sztuczna inteligencja, możemy podzielić według następujących kategorii:

1. Wydajność. Wykonywanie rutynowych czynności dzięki odpowiednio zdefiniowanym zasadom, procedurom oraz kryteriom. Citigroup w 2016 roku przewidziało, że 30% miejsc pracy w bankowości detalicznej może zostać zoptymalizowane do 2025 roku, co zmniejszy koszty od 40 do 80%.

2. Wiedza. Wspieranie procesu podejmowania decyzji będzie ułatwione dzięki rozszerzonym możliwościom analitycznym.

3. Efektywność. Działania wykonywane przez osobistego asystenta lub agenta zwiększą ludzkie zdolności.

4. Innowacja. Zwiększenie kreatywności poprzez identyfikację alternatywnych możliwości i doradzanie w podejmowaniu optymalnych decyzji.

Banki oraz instytucje ubezpieczeniowe zdają sobie sprawę, że kluczowe jest podjęcie działań już teraz. Zdecydowana większość przedsiębiorstw jest obecnie co najmniej w fazie pilotażu. Część wdrożyła rozwiązania AI w co najmniej jednym dziale firmy. Natomiast już co piąta organizacja wdrożyła rozwiązania AI w nawet kilku działach.

Obszary wdrożeń wraz z możliwymi rozwiązaniami AI dla sektora finansowego

fot. Obszary wdrożeń wraz z możliwymi rozwiązaniami AI dla sektora finansowego

Często dobrym punktem startowym dla firmy, która chce zacząć przygodę z AI, jest automatyzacja pewnych procesów, określana z języka angielskiego jako RPA (Robotic Process Automation). Powodem jest to, że aby skutecznie wdrożyć RPA, należy właśnie w pierwszej kolejności szczegółowo poznać proces, który ma być zautomatyzowany.