2023 metais 80 proc. bankų ir finansų institucijų visame pasaulyje jau kokia nors forma naudojo dirbtinį intelektą (DI), tai atskleidžia „Business Insider“ tyrimas. Tokių skaičių viešojoje erdvėje daug, bet kas iš tiesų su DI vyksta bankų sektoriuje? Kodėl DI nėra pilnai integruojamas? Ar kada nors bus ir galime tikėtis autonominės finansų sistemos?
Apie tai kalbėjosi Giedrius Karauskas, kalbos technologijų bendrovės „Tilde“ technologijų skyriaus vadovas, ir Justinas Muleika, „General Financing banko“vadovas.
GIEDRIUS KARAUSKAS, "Tilde": Skaitant tyrimų rezultatus ir ekspertų prognozes apie tai, kaip DI keis finansų ir bankinį sektorių, gali apsisukti galva: personalizuotos paslaugos, autonominis finansų valdymas, žmonių nebereikės (šypsosi). Kaip yra iš tiesų? Kur šiandien kalbant apie DI diegimą esate jūs?
JUSTINAS MULEIKA, Bendrasis finansavimo bankas: Šiuo metu banke DI naudojamas atskirose srityse, tokiose kaip klientų identifikavimas ar kreditingumo vertinimas. Turime gerų ir sėkmingų DI taikymo pavyzdžių, todėl šiemet startuojame su iniciatyva: rengiame įvadinius mokymus visiems darbuotojams, kuriuose supažindinsime su DI naudojimo galimybėmis, aptarsime, kur savo darbe galime naudoti, kur – ne. Bankinis sektorius yra labai griežtai reguliuojamas, turime daug labai jautrių duomenų, todėl į DI naudojimą kol kas žiūrime atsargiai ir pradedame nuo bendrų susitarimų, kaip jį naudoti galime. Vėliau bandysime taikyti plačiau, nes gerų DI taikymo pavyzdžių finansų rinkoje tikrai egzistuoja.
GIEDRIUS: Yra vienas nesenas, poros mėnesių, „Gartner“ tyrimas, kuris sako, kad 67 proc. organizacijų jau kuria naujas pozicijas, atsižvelgdami į generatyvinio DI progresą. Negana to, tyrime sakoma, kad 87 proc. šių organizacijų jau turi darbui su DI dedikuotą komandą. Noriu paklausti, kaip vyksta pas jus: ar jau matai, kad keičiasi reikalavimai naujiems darbuotojams, ar atsiranda poreikių, kad darbuotojas gebėtų dirbti su DI įrankiais?
JUSTINAS: Šiuo metu ne, nes vis dar neturime plataus praktinio DI taikymo. Kol kas reikalavimai naujiems darbuotojams nesikeičia, bet bendras lūkestis, kad darbuotojai turėtų aukštą kompiuterinio raštingumo lygį daugelyje pozicijų, stiprėja. Pavyzdžiui, aš esu matematikas, kas anksčiau buvo pagrindinė kompetencija, reikalinga dirbant mano srityje. Šiandien pagrindinės kompetencijos yra programavimas, mašininio mokymosi supratimas.
GIEDRIUS: Viešojoje erdvėje sklando idėjos, kad ateityje turėsime DI varomą autonominę finansų valdymo sistemą, kurioje finansiniai sprendimai (investicijos, taupymas, mokėjimai) bus automatiškai valdomi DI be žmogaus įsikišimo. Negana to, neseniai kalbėjausi su viena „Tildės“ komandoje dirbančia mokslininke ir diskutavome apie tai, kad DI gali geriausiai veikti ir būti naudingiausias ten, kur nereikia kūrybos, t. y. veikloje, paremtoje griežtomis formulėmis, taisyklėmis ir pan. Man bankinis sektorius būtent toks ir atrodo: juk, pavyzdžiui, spręsdami teikti paskolą ar ne, kliento mokumą vertinate pagal labai aiškias formules bei taisykles, tad atrodo, kad šį darbą galėtų pilnai perimti DI. Ar taip yra? Kaip manai, ar ateityje pasieksime lygį, kur didelė dalis finansų sektoriaus darbo bus atliekama automatizuotai, DI sprendimų?
JUSTINAS: Šiuo metu sunku įsivaizduoti visiškai autonomišką finansų sistemą būtent dėl pačių paslaugų jautrumo, griežtų taisyklių, asmens duomenų apsaugos ir pan. Taip, bankininkystės sektorius iš esmės keičiasi, matote, kaip išmanieji telefonai pakeitvisą mūsų sektorių, ir tai truko ne šimtą metų, tai buvo pasiekta tik per pastarąjį dešimtmetį. Todėl manau, kad PG taip pat pakeis bankų sektorių, tačiau, mano nuomone, nepasieksime visiškai savarankiškos finansų sistemos.
GIEDRIUS: Na, taip, suprantu, bet pats mini, kad jau kalbatės, ieškote, ketinate daryti susitikimą su kolegomis DI naudojimui aptarti, tad teoriškai, kaip manai, kur šios technologijos gali pasitarnauti labiausiai bankiniame sektoriuje?
JUSTINAS: matome, kur PG gali paspartinti ir pagerinti vartojimo paskolų suteikimo procesą, tačiau PG negali visiškai pakeisti žmogiškųjų išteklių mūsų sektoriuje. Žinoma, turime tokias užduotis kaip duomenų įvedimas, pateikimas, klientų identifikavimas, kur galime plačiau naudoti AI, kad paspartintume procesus. Yra PG naudojimo investicijų valdyme pavyzdžių, kai PG priemonėmis galima pasirinkti investavimo etapus. Bankai turi keletą automatizuotų vartotojų paskolų proceso sprendimų, pvz., kredito vertinimą. Tačiau tam, kad esami ai įrankiai veiktų ir atliktų teisingus skaičiavimus, asmuo turi pasirinkti tam tikrą informaciją ir parametrus. Neprižiūrimi modeliai ir jų naudojami duomenys didina riziką. Kalbant apie kitus produktus, pvz., pensijų fondus, platesnė PG integracija, nei šiuo metu naudojama, būtų problemiška, nes tokie sprendimai yra griežtai standartizuoti.
GIEDRIUS: Neseniai patvirtinta nauja Europos Sąjungos (ES) direktyva tarsi atvėrė bankams daug duomenų tam, kad būtų galima teikti dar labiau personalizuotas paslaugas. Ir DI ekspertai, diskutuodami apie DI ateitį bankiniame sektoriuje, labai daug dėmesio skiria galimybei stipriai personalizuoti finansines paslaugas, na, kad klientui pateiktumėte pasiūlymą su jam asmeniškai pritaikytais procentais, limitais, operacijų kiekiais. Ar manai, kad ateityje DI leis dar labiau personalizuoti finansinius produktus klientams?
JUSTINAS: Manau, kad tiesa slypi kažkur per vidurį, nes bankiniai produktai yra gana standartizuoti, erdvės pokyčiams ten daug nėra. Taip, ES atvėrė duomenis ir teoriškai juos sudengiant su DI galimybėmis, turėtų atsiverti pandoros skrynia personalizacijai, bet, deja, tų atvertų duomenų nėra surinkta daug, ypač prieinamų trečiosioms šalims, ką turėjo pasiekti reglamentas, todėl ir tuo paremtų sprendimų šiuo metu nėra daug.
GIEDRIUS: Bet teoriškai, iš kokių duomenų rinkinių galėtumėte jau sakyti, kad įmanoma personalizuoti finansinius pasiūlymus labiau?
JUSTINAS: pvz., galėtume lengvai sukurti kredito sprendimą, pagrįstą prekybos centrų lojalumo kortele, nes ji aiškiai rodo vartotojų elgesį. Niekas niekada to nepadarė, ir galbūt iš tikrųjų tokių duomenų nebūtų įmanoma gauti, bet teoriškai juos būtų galima pasiekti. Šiandien turime labai nedaug asmens duomenų, kuriuos galime rinkti ir naudoti, be kurių neįmanoma pritaikyti asmeniniams poreikiams.
GIEDRIUS: Suprantu, DI be duomenų yra bevertis, o jūs esat ribojami ne tik BDAR, bet ir daugelio kitų reguliavimų. Naudojant egzistuojančius DI sprendimus, visi jiems pateikti duomenys nugula kažkur, negalime jų kontroliuoti ir užtikrinti jų saugumo. Bet dabar mokslininkų gretose vis daugiau kalbama apie mažesnės apimties, bet nišinių kalbos modelių kūrimą, kurie savaime būtų lengvesni ir galėtų būti talpinami įmonės serveriuose, t. y. visi klientų duomenys liktų įmonėje. Kaip manai, ar jei tokia technologija taptų prieinama, bankinis sektorius naudotų DI daugiau?
JUSTINAS: Jei turėtume DI modelius viduje ir nereikėtų asmens duomenų atiduoti trečiosioms šalims, manau, kad taip, DI naudojimas būtų kiek laisvesnis, tačiau ne tiek, kiek jis gali būti be apribojimų kituose sektoriuose, nes esame gerokai griežčiau reguliuojami, kiekviena mūsų klaida gali kainuoti, todėl daug laisvės eksperimentams neturime.
GIEDRIUS: pinigų plovimo prevencija yra svarbi ir svarbi veikla visose finansų bankininkystės įmonėse. Ekspertai mano, kad tai viena iš sričių, kuriose ateityje bus naudojama PG. Kokia jūsų nuomonė? Jei galėtumėte patikėti šią savo verslo dalį patikimiems ir įrodytiems PG sprendimams, ar tai labai pakeistų įmonės valdymą? Šiuo metu bankai turi didžiulius, pasiaukojusius departamentus, kurie vykdo tokias užduotis, taigi, jei PG perimtų šį darbą, ar tai labai pakeistų rinką, o ne tik atskiras bendroves? Kaip?
JUSTINAS: Manau, kad pinigų plovimo prevencijoje DI gali reikšmingai palengvinti dabartinius procesus, tačiau dar ilgai nebus galutinis sprendimo priėmėjas visais atvejais. Bankai norėtų šį procesą visiškai patikėti DI, tačiau klaidos kaina čia yra labai didelė, DI negali atlikti užduočių 99,5 proc. tikslumu, turi būti 100 proc. tikslumas, nes viena klaida gali kainuoti išties daug. Manau, kad norint naudot DI šioje srityje, turi pats būti to DI modelio kūrėjas ir jį absoliučiai suprasti, kas DI modelių atveju dažnai nėra įmanoma, o pasitikėti tuo, ko iki galo nesupranti, sudėtinga.
GIEDRIUS: Na, taip, kartu su nauda DI atneša ir rizikas, o bankinis sektorius yra tas, kuris rizikas turi valdyti. Tad ar teisingai suprantu, kad manai, jog DI į bankus ateis lėtai, bet saugiai ir užtikrintai?
JUSTINAS: Taip, DI į bankų sektorių jau atėjo ir jį jau keičia. Manau, pirmosios, kaip ir daug kitų naujovių, DI į finansų sektorių atneš FinTech įmonės, o pasiteisinusius sprendimus perims bei į savo procesus įdiegs kiti rinkos dalyviai. Tai, kas prieš kelerius ar keliolika metų buvo inovacijos, šiandien dažnai yra finansų rinkos standartas.
Finansų sektorius dėl duomenų ir procesų kiekio yra viena iš tų sričių, kur DI pritaikomumas yra vienas iš didžiausių. Todėl nepaisant didesnių reikalavimų saugumui ir griežtesnio reguliavimo, kas turės įtaką pokyčių greičiui, DI atnešami pokyčiai bus naudingi ir geresniam produktų pritaikomumui, ir administracinių procesų paprastinimui.
Įdomu, kaip jūsų organizacijoje įdiegti DI?
Kas naujo įmonėje „Tilde“
