Miran Varga
Umetna inteligenca je danes gonilna sila inovacij in digitalne preobrazbe v vseh panogah gospodarstva. To vključuje ustvarjanje novih izdelkov in izboljšanje obstoječih, povečanje učinkovitosti procesov, pomoč podjetjem pri sprejemanju boljših odločitev, optimizacijo delovnih nalog itd. Zanimalo nas je, kako tehnologijo, ki se nenehno razvija in istočasno uvaja inovacije, sprejemajo banke in zavarovalnice.
Pravzaprav je umetna inteligenca že zelo razširjena v bančništvu, industriji plačil in zavarovalništvu. Ne glede na to, ali se tega zavedamo ali ne, algoritmi vsak dan sprejemajo odločitve o naših financah. Trenutno se ta tehnologija uporablja za trženje izdelkov in izboljšanje storitev za stranke, pri čemer so klepetalni (ro)boti z umetno inteligenco v Združenih državah Amerike že postali prvi klic za vse več strank (a o tem več kdaj drugič).
V Sloveniji smo zaenkrat še na nižji razvojni stopnji, ki pa nikakor ni nepomembna, pravzaprav je sprememba za večino državljanov zelo občutna. Sprva so domače banke začele plaho uvajati klepetalne bote na svoje spletne strani in v mobilne aplikacije. Ti uporabnikom pomagajo odgovarjati na pogosta vprašanja o stanju računov, plačil, vezanih sredstev ipd. A ker gre razvoj zelo hitro naprej, je pred vrati že novi val generativne umetne inteligence, ki temelji na velikih jezikovnih modelih, kot je ChatGPT. Tudi ta se bo brez dvoma uporabljal pri več bančnih in plačilnih storitvah, pri čemer bo sposoben prevzeti tudi bolj zapletene poizvedbe uporabnikov, na katerih so si osnovni klepetalni boti brez ustreznega programiranja lomili zobe (beri: kodo).
Klepetalni boti torej postajajo pametni asistenti, ki lahko komunicirajo s strankami prek glasovnih ali tekstovnih vmesnikov in jim nudijo informacije, nasvete ali pomoč pri opravljanju bančnih storitev in sprejemanju finančnih odločitev.
Ključna je analiza podatkov
Analiza podatkov z naprednimi algoritmi lahko bankam in zavarovalnicam pomaga pri razumevanju potreb, želja in vedenja strank ter jim pomaga ob pravem času ponuditi prilagojene produkte, ponudbe ali nasvete, ki temeljijo na njihovih individualnih potrebah in željah. Skratka, gre za nekakšno branje misli komitentov in zavarovancev skozi podatke – tako boste ravno v času, ko ste pomislili na naložbo ali zavarovanje le te, dobili pred oči ugodno ponudbo kredita ali zavarovanja.
Podatki in tehnologije prepoznavanja vedenjskih vzorcev pa so uporabne še na drugih področjih, saj lahko pomagajo bankam in zavarovalnicam pri prepoznavanju in preprečevanju goljufij, kar lahko zmanjša tveganje tako za stranke kot tudi za banke in zavarovalnice.
Sploh slednje lahko z napredno analizo fotografij prepoznajo, da »nekaj ne štima«.
Prav tako lahko banke in zavarovalnice vse dostopne podatke o preteklem poslovanju uporabijo za napovedovanje prihodnosti. Napovedni algoritmi jim pomagajo pri ocenjevanju tveganj, kreditne sposobnosti ter donosnosti strank, pa tudi glede prihodnjih trendov na trgu. Višja kakovost in boljša uporaba podatkov bankam in zavarovalnicam pomagata izboljšati sposobnosti za sprejemanje boljših in hitrejših odločitev.
Avtomatizacija za blazne hitrosti in varnost
Tehnologije avtomatizacije bankam in zavarovalnicam pomagajo pri zmanjševanju stroškov dela, napak in zamud pri izvajanju rutinskih ali zapletenih nalog, kot so obdelava dokumentov, sklepanje pogodb ali upravljanje portfeljev. Avtomatizacija procesov lahko zmanjša čas in stroške izvedbe tako za banke in zavarovalnice kot za stranke ter posledično izboljša učinkovitost malodane vseh postopkov. Pohitritev procesov, npr. pomaga bankam pri hitrejšem in bolj učinkovitem odobravanju posojil, kar lahko izboljša izkušnjo strank in poveča donosnost banke, enaka analogija pa velja tudi za zavarovalnice in sklepanje zavarovanj.
Danes se bančne transakcije izvajajo v milisekundah. Morda pa ne veste, da se v milisekundah lahko meri tudi hitrost analize le-teh! V začetku februarja je Mastercard bankam ponudil nadgrajeno rešitev Decision Intelligence Pro, ki deluje tako, da ocenjuje odnose med več subjekti, ki obkrožajo transakcijo, da bi določila njeno tveganje. Ta tehnologija v manj kot 50 milisekundah izboljša splošno oceno t. i. odločitvene inteligence in še izostri podatke, ki jih posreduje bankam. Rešitev praktično v realnem času analizira informacije o računih, nakupih, trgovcih in napravah. Prvi rezultati kažejo, da izboljšave umetne inteligence v povprečju povečajo stopnjo odkrivanja goljufij za 20 odstotkov, v nekaterih primerih pa celo za 300 odstotkov. Tovrstno plemenitenje informacij o transakcijah bo še dodatno izboljšalo zmožnosti bank za zaščito imetnikov kartic pred goljufivimi transakcijami in ublažilo t. i. lažno pozitivne rezultate: zakonite transakcije, ki so napačno označene kot goljufive.
Prav preverjanje plačil in transakcij za dokazi o finančnem kriminalu – in z odkrivanjem sumljivih vzorcev obnašanja – je najpomembnejši primer uporabe algoritmov umetne inteligence v bančništvu. Banke uporabljajo umetno inteligenco in podatke, ki jih zbirajo pri obdelavi transakcij in avtorizacij, za napovedovanje možnih goljufij. Tudi banke in zavarovalnice same priznavajo, da številnih goljufij in prevar, odkritih v zadnjih letih, nikoli ne bi odkrile brez naprednih algoritmov, ki iščejo igle v kopici sena.
Bančne poslovalnice ostajajoČeprav sta spletno in mobilno bančništvo med Slovenci nadpovprečno dobro sprejeta, to še ne pomeni, da bodo banke začele množično zapirati svoje poslovalnice. Drži, manjšemu »osipu«, posebej v manjših krajih, smo v zadnjem desetletju že bili priča, predvsem s stališča optimizacije poslovne mreže bank, a pričakovati je, da bodo bančne poslovalnice, ki delujejo danes, odprte tudi v prihodnje. Kljub temu, da vedno več uporabnikov vse pogosteje uporablja digitalne načine poslovanja z banko, klasično poslovalnico še vedno obiščejo takrat, ko je govora o zahtevnejših bančnih produktih, npr. pridobivanju ponudb in razlag glede hipotekarnih posojil. Prav mogoče je, da se bodo v prihodnje bančne poslovalnice preoblikovale v nekakšne finančne izkustvene centre, mogoče celo izobraževalna središča za finančno opismenjevanje prebivalstva. |
Tudi NLB stavi na umetno inteligenco
Največjo banko v državi, NLB, smo povprašali o njeni rabi umetne inteligence v poslovanju. Dr. Franc Bračun, pomočnik uprave in pooblaščenec za podatke v NLB, nam je zaupal naslednje: »Umetna inteligenca bo prinesla številne prednosti bančništvu, kot so izboljšanje storitev za stranke, povečanje učinkovitosti upravljanja tveganj, povečanje varnosti in učinkovitosti transakcij, odkrivanje prevar in optimizacija poslovnih procesov. Mnogo teh prednosti v NLB Skupini že žanjemo.« in dodal: »V eksperimentalni fazi že razvijamo in preizkušamo rešitve generativne umetne inteligence – tudi NLB bo imela res pametnega digitalnega bančnega asistenta.«
Umetna inteligenca bo prinesla številne prednosti bančništvu, kot so izboljšanje storitev za stranke, povečanje učinkovitosti upravljanja tveganj, povečanje varnosti in učinkovitosti transakcij, odkrivanje prevar in optimizacija poslovnih procesov.
Umetna inteligenca v službi okolja in družbe
Seveda lahko umetna inteligenca v bančnih in zavarovalniških okoljih ustvari številne prednosti tudi pri ekoloških, družbenih in vodstvenih vsebinah (ESG). Pomaga jim postati bolj konkurenčne in ustvarjati večjo vrednost z izboljšanjem izkušenj strank, optimizacijo procesov, povečanjem prihodkov in zmanjšanjem stroškov. To lahko prispeva k bolj trajnostnemu poslovanju in rasti. S tem, ko banke in zavarovalnice temeljiteje uredijo področje podatkov, ki so pogosto nepopolni, nekonsistentni ali neurejeni, to omogoči boljše odločanje, upravljanje tveganj in skladnost z regulativami in zakonodajo. S tem ko sodobna tehnologija omogoča boljši dostop do finančnih storitev, hkrati prispeva k bolj pravični in trajnostni družbi.
Umetna inteligenca lahko pomaga reševati okoljske izzive, kot so podnebne spremembe, izguba narave in biotske raznovrstnosti, onesnaževanje in odpadki. To lahko stori z analizo kompleksnih podatkov o okolju in napovedovanjem prihodnjih trendov in scenarijev. Tudi nekatere slovenske banke in zavarovalnice že uporabljajo umetno inteligenco za napovedovanje poplav na področjih, kjer so nepremičnine.
Umetna inteligenca je torej tehnologija, ki lahko bistveno prispeva k razvoju in konkurenčnosti bančništva in zavarovalništva.
Vendar pa ima tudi svoje izzive in omejitve, kot so etična vprašanja, pravna regulativa, varovanje zasebnosti in zaupanja strank ter potreba po stalnem izobraževanju in usposabljanju zaposlenih. »V NLB Skupini imamo odgovoren odnos do umetne inteligence, kar pomeni, da se pri razvoju in uporabi te tehnologije upoštevajo etična načela, kot so spoštovanje človekovih pravic, pravičnost, preglednost in odgovornost. To pomeni, da se morajo sistemi umetne inteligence obnašati na način, ki je skladen z vrednotami in pričakovanji družbe, da se preprečijo morebitne škodljive posledice za ljudi in okolje,« dodal Bračun in zaključil: »Odgovorna umetna inteligenca zahteva tudi sodelovanje med različnimi deležniki, kot so razvijalci, uporabniki, regulatorji in civilna družba, da se zagotovi demokratičen nadzor in vključenost vseh zainteresiranih strani.«
Še odgovor na vprašanje iz podnaslova sem dolžan. Finančne storitve in zavarovanja bodo v prihodnje vsekakor vse boljša, to, ali bodo hkrati tudi cenejša, pa je odvisno predvsem od konkurence med bankami in zavarovalnicami. In prav raba umetne inteligence je lahko izjemna konkurenčna prednost.
