Bez sztucznej inteligencji nie ma dziś nowoczesnej bankowości

Termin „sztuczna inteligencja” stworzył w latach 50. XX w. amerykański naukowiec John McCarthy. Takim określeniem posłużył się w swoim seminarium badawczym, opisując koncepcję „myślących maszyn”. Dziś tę technologiczną zdobycz rozumie się najczęściej jako zaprojektowane przez człowieka skomplikowane systemy, które bez nadzoru działają racjonalnie, czyli w sposób, który ludzie oceniają jako sensowny. To rozwiązanie coraz częściej i śmielej wkracza w kolejne dziedziny naszego życia - również te związane z finansami.

„Dzięki sztucznej inteligencji dajemy klientom dostęp do najnowocześniejszych na rynku usług bankowych, a pracownikom banku realne wsparcie w wykonywaniu codziennych zadań. Rozwiązania oparte o AI stają się coraz bardziej powszechne w sektorze bankowym, bo odpowiadają na potrzeby nowych pokoleń cyfrowych klientów” - przekonuje Dawid Kin, dyrektor Biura Rozwoju Sztucznej Inteligencji w PKO Banku Polskim.

W bankowości, jak chyba w żadnym innym obszarze naszego życia, dostrzec można zawrotne tempo zmian, zachodzących dzięki wdrażaniu kolejnych, innowacyjnych rozwiązań - na czele z szerokim wykorzystaniem sztucznej inteligencji. PKO Bank Polski nie tylko bierze aktywny udział w tym „technologicznym wyścigu”, ale wręcz tworzy trendy dla całego polskiego sektora finansowego.

„Na dużą skalę wykorzystujemy modele uczenia maszynowego, mamy olbrzymie doświadczenie w przetwarzaniu języka naturalnego, w wizji komputerowej oraz innych obszarach AI. W oparciu o tę wiedzę tworzymy kolejne, zaawansowane technologicznie modele dopasowane do konkretnych potrzeb biznesowych” - tłumaczy Kin.

Najbardziej znane rozwiązania AI w PKO Banku Polskim to voiceboty, a wśród nich asystent głosowy w aplikacji mobilnej IKO, który pomaga klientom korzystać z usług bankowych. W PKO Banku Polskim funkcjonuje łącznie 16 botów, które wykonują czynności w przeróżnych obszarach. Rozumieją ludzką mowę i dzwonią do klientów lub wspierają ich na infolinii banku. W zależności od tematu rozmowy pomogą załatwić sprawę lub przekierują do właściwego konsultanta. Potrafią także zweryfikować klienta, chroniąc go przed potencjalnym oszustwem.

Sztuczna inteligencja wspomaga nie tylko coraz bardziej cyfrowych i mobilnych klientów, ale również poszczególne działy i departamenty instytucji finansowych. Obecnie PKO BP koncentruje się na rozwoju platformy MLOps (ang. Machine Learning Operations), pozwalającej jego analitykom budować zaawansowane i odpowiednio zoptymalizowane modele oceny ryzyka oraz prognozowania różnych zjawisk i zachowań klienta, z wykorzystaniem rozwiązań chmurowych Google.

„Stworzona przez PKO Bank Polski platforma MLOps to obecnie najnowocześniejsze tego typu narzędzie w sektorze bankowym na polskim rynku. Stanowi swoistą fabrykę modeli, która pozwala analitykom banku wybrać i zastosować najbardziej efektywne rozwiązanie dla danego przypadku. Dążymy do tego, aby nawet 90 proc. procesów oceny ryzyka było w pełni zautomatyzowanych” - wyjaśnia Łukasz Huńka, dyrektor Departamentu Zarządzania Ryzkiem Kredytowym Firm i Przedsiębiorstw w PKO Banku Polskim.

Modele uczenia maszynowego w PKO Banku Polskim wykorzystywane są również we wsparciu procesów sprzedażowych.

„Zaawansowane modele predykcyjne, bazujące na algorytmach uczenia maszynowego, są obecnie w PKO Banku Polskim niezbędnym elementem wsparcia sprzedaży produktów i usług bankowych w ramach działań CRM. Umożliwiają przygotowanie dla klienta rekomendacji produktowych lub tzw. personalizowanych ofert, minimalizując jednocześnie ryzyko missellingu, czyli proponowania klientom usług finansowych, które nie odpowiadają ich potrzebom” - tłumaczy Jacek Kuban, dyrektor Biura Big Data w PKO Banku Polskim.

Źródło informacji: PAP MediaRoom